O Santo Graal da Crypto AI: Exploração na Fronteira do Treinamento Descentralizado

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a fase que consome mais recursos e tem a maior barreira técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Comparado com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo de grande escala em poder computacional, um processo complexo de tratamento de dados e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista dos paradigmas de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento de descentralização, que é o foco deste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única entidade em um cluster local de alto desempenho, completando todo o processo de treinamento, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, todos coordenados por um sistema de controle unificado. Esta arquitetura de profunda colaboração permite que a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas atinja o seu auge, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como GPT, Gemini, com vantagens de alta eficiência e controle de recursos, mas ao mesmo tempo enfrenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.

O treinamento distribuído é a forma principal de treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é dividir a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas para execução colaborativa, a fim de superar os limites de computação e armazenamento de uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por uma entidade centralizada, geralmente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, através da tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, com o nó principal coordenando uniformemente as subtarefas. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes parâmetros de dados compartilhados, é necessário corresponder os pesos do modelo
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em série por etapas, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensor: segmentação refinada do cálculo de matrizes, aumentando a granularidade da paralelização

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", semelhante a um único chefe a comandar remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar tarefas. Atualmente, quase todos os grandes modelos mainstream são treinados dessa maneira.

A Descentralização do treinamento representa um caminho futuro mais aberto e com características de resistência à censura. Suas principais características são: múltiplos nós que não confiam entre si ( podem ser computadores pessoais, GPUs em nuvem ou dispositivos de borda ) colaborando para completar tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente impulsionados por protocolos de distribuição de tarefas e colaboração, e utilizando mecanismos de incentivo criptográficos para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldades de heterogeneidade e divisão de dispositivos: alta dificuldade de coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência de divisão de tarefas
• Gargalo de eficiência na comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradiente óbvio
• Falta de execução confiável: falta de um ambiente de execução confiável, difícil de verificar se os nós realmente participam no cálculo.
• Falta de coordenação unificada: sem um despachador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de retrocesso de exceções são complexos.

Descentralização do treinamento pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder computacional para treinar o modelo em colaboração, mas "o verdadeiro treinamento descentralizado em larga escala viável" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistemas, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e vários outros níveis, mas a possibilidade de "colaboração eficaz + incentivo à honestidade + resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.

O aprendizado federado, como uma forma de transição entre distribuição e Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros do modelo, sendo adequado para cenários que priorizam a conformidade com a privacidade, como saúde e finanças (. O aprendizado federado possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que mantém a vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de uma parte coordenadora confiável, não possuindo características completamente abertas e resistentes à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderado nas tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais apropriado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

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Descentralização treinamento das fronteiras, oportunidades e caminhos reais

Do ponto de vista do paradigma de treinamento, a Descentralização do treinamento não se aplica a todos os tipos de tarefas. Em certos cenários, devido à complexidade da estrutura da tarefa, às altas demandas de recursos ou à dificuldade de colaboração, ela não é naturalmente adequada para ser concluída de forma eficiente entre nós heterogêneos e sem confiança. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e alta largura de banda, o que dificulta a divisão e sincronização eficaz em redes abertas; tarefas com restrições fortes de privacidade e soberania de dados ), como na área da saúde, finanças e dados confidenciais (, são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; além disso, tarefas ) que carecem de uma base de incentivo à colaboração, como o treinamento de modelos de código fechado ou protótipos internos (, carecem de motivação externa para participação. Esses limites conjuntos constituem as restrições reais ao treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que a formação descentralizada seja um falso dilema. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentiváveis, a formação descentralizada demonstra uma perspectiva clara de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas pós-treinamento de alinhamento comportamental como RLHF, DPO), treinamento e rotulagem de dados por meio de crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos de base com recursos controláveis, assim como cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e características que toleram poder computacional heterogêneo, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo por meio de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Descentralização Treinamento Clássico Projeto Análise

Atualmente, na vanguarda da formação Descentralização e aprendizado federado, os projetos de blockchain mais representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Do ponto de vista da inovação técnica e da dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais em arquitetura de sistema e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica mais avançadas; enquanto Gensyn e Flock.io têm um caminho de implementação relativamente claro, já apresentando um progresso inicial de engenharia. Este artigo analisará, um a um, as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorará ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de formação AI Descentralização.

( Prime Intellect: Pioneiro de redes colaborativas de aprendizagem reforçada com trajetórias de treino verificáveis

Prime Intellect está empenhada em construir uma rede de treino de IA sem necessidade de confiança, permitindo que qualquer pessoa participe do treino e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect pretende, através dos três principais módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construir um sistema de treino de IA com descentralização, que possua verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo.

)# Explicação detalhada dos mecanismos tecnológicos fundamentais

PRIME-RL: Arquitetura de Tarefas de Aprendizagem Reforçada Assíncrona Desacoplada

PRIME-RL é um framework de modelagem e execução de tarefas personalizado pela Prime Intellect para cenários de treino de Descentralização, projetado especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ele utiliza aprendizado por reforço como objeto de adaptação prioritária, desacoplando estruturalmente os processos de treino, inferência e upload de pesos, permitindo que cada nó de treino possa completar o ciclo de tarefas de forma independente localmente e colaborar por meio de interfaces padronizadas com mecanismos de validação e agregação. Em comparação com os processos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treino flexível em ambientes sem agendamento centralizado, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar múltiplas tarefas em paralelo e evolução de estratégias.

TOPLOC: Mecanismo leve de validação de comportamento de treinamento

TOPLOC é o mecanismo central de verificação de treinamento proposto pela Prime Intellect, utilizado para determinar se um nó realmente completou um aprendizado de estratégia válido com base em dados de observação. Ao contrário de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende da recomputação de todo o modelo, mas sim da análise das trajetórias de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para realizar uma verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez as trajetórias de comportamento durante o processo de treinamento em objetos verificáveis, sendo uma inovação chave para a distribuição de recompensas de treinamento sem necessidade de confiança, fornecendo um caminho viável para a construção de uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e incentivadora.

SHARDCAST: Protocolo de agregação e propagação de peso assíncrono

SHARDCAST é um protocolo de propagação e agregação de pesos projetado pela Prime Intellect, otimizado para ambientes de rede reais que são assíncronos, com largura de banda limitada e estados de nós variáveis. Ele combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que múltiplos nós submetam continuamente atualizações parciais em estados desincronizados, alcançando a convergência progressiva de pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou assíncronos de AllReduce, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a resiliência do treinamento Descentralização, sendo a base central para construir um consenso de pesos estável e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação desenvolvida e de código aberto pela equipe Prime Intellect, com base na filosofia DiLoCo proposta pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamento descentralizado, como largura de banda limitada, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, evitando os altos custos de comunicação de sincronização global ao construir estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, permitindo que o treinamento colaborativo do modelo seja realizado apenas com nós vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e mecanismos de tolerância a falhas, o OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de tarefas de treinamento de forma estável, aumentando significativamente a acessibilidade ao treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para construir uma rede de treinamento descentralizada.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL é uma biblioteca de comunicação leve criada pela Prime Intellect para um ambiente de treinamento de IA descentralizada, destinada a resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. O PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de ponto de verificação, podendo operar em GPUs de nível consumidor e nós instáveis, sendo um componente fundamental que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade dos dispositivos, abrindo o "último quilômetro" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativa verdadeiramente aberta e sem confiança.

Rede de Incentivo Prime Intellect e Divisão de Funções

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com um mecanismo de incentivos econômicos, permitindo que qualquer pessoa participe de tarefas e receba recompensas com base em contribuições reais. O protocolo opera com base em três categorias de papéis principais:

• Iniciador da tarefa: definir o ambiente de treino, modelo inicial, função de recompensa e critérios de validação
• Nós de treinamento: executar treinamento local, enviar atualizações de pesos e trajetórias de observação
• Nós de verificação: usar o mecanismo TOPLOC para validar a veracidade do comportamento de treinamento e participar do cálculo de recompensas e agregação de estratégias.

O processo central do protocolo inclui publicação de tarefas, treinamento de nós, verificação de trajetórias, agregação de pesos ###SHARDCAST### e distribuição de recompensas, formando um ciclo de incentivo em torno do "comportamento de treinamento real".

(# INTELLECT-2: Lançamento do primeiro modelo de treinamento descentralizado verificável

A Prime Intellect lançou o INTELLECT-2 em maio de 2025, que é o primeiro grande modelo de aprendizado reforçado do mundo treinado por nós descentralizados, assíncronos e sem confiança, com um tamanho de parâmetro de 32B. O modelo INTELLECT-2 foi treinado em colaboração por mais de 100 nós heterogêneos de GPU distribuídos por três continentes, usando uma arquitetura totalmente assíncrona, com uma duração de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e estabilidade de redes de colaboração assíncronas. Este modelo não é apenas um avanço em termos de desempenho, mas também é a primeira implementação sistemática do paradigma "treinamento é consenso" proposto pela Prime Intellect. O INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrais, como a estrutura de treinamento assíncrono PRIME-RL), a validação de comportamento de treinamento TOPLOC### e a agregação de pesos assíncrona SHARDCAST(, marcando a primeira realização da abertura do processo de treinamento na rede de treinamento descentralizada, validação.