Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: da Controle Centralizado à Revolução Tecnológica da Descentralização Colaborativa

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

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treinamento, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, é coordenado por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração otimiza a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala, como GPT e Gemini, com vantagens de alta eficiência e controle de recursos. No entanto, também apresenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.

O treinamento distribuído é a abordagem principal para o treinamento de grandes modelos atualmente, e seu núcleo é decompor a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas que executam em colaboração, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o conjunto ainda é controlado e agendado por uma entidade centralizada, frequentemente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, utilizando a 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 dados com parâmetros compartilhados, necessitando de correspondência de pesos do modelo
• Paralelismo de modelos: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando uma forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em estágios seriais, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensor: segmentação refinada do cálculo matricial, aumentando o grau de paralelismo

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", análogo a um mesmo chefe a comandar remotamente a colaboração de vários empregados em "escritórios" para completar tarefas. Atualmente, quase todos os principais modelos estão sendo treinados dessa forma.

Descentralização treinamento representa um caminho futuro mais aberto e resistente à censura. Sua característica central é: múltiplos nós que não confiam uns nos outros colaboram para completar a tarefa de treinamento sem um coordenador central, geralmente através de protocolos que impulsionam a distribuição de tarefas e colaboração, e utilizando mecanismos de incentivo criptográfico para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldade na heterogeneidade e segmentação de dispositivos: alta dificuldade na coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na segmentação de tarefas
• Gargalo de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradientes evidente
• Execução confiável em falta: falta de um ambiente de execução confiável, difícil verificar se os nós realmente participam do cálculo
• Falta de coordenação unificada: sem um orquestrador 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 do sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros múltiplos níveis, mas se será "colaborativo e eficaz + incentivo à honestidade + resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.

O aprendizado federado, como uma forma de transição entre distribuído 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. O aprendizado federado possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que possui as vantagens da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de uma parte confiável para coordenação, não apresentando características de total abertura e resistência à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderado em termos de tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Descentralização treinamento das fronteiras, oportunidades e caminhos reais

Do ponto de vista do paradigma de treinamento, a Descentralização do treinamento não é adequada para todos os tipos de tarefas. Em certos cenários, devido à complexidade da estrutura da tarefa, à alta demanda de recursos ou à dificuldade de colaboração, ela não é naturalmente adequada para ser realizada de forma eficiente entre nós heterogêneos e desconfiáveis. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória de vídeo, baixa latência e alta largura de banda, o que dificulta a divisão e sincronização eficaz em uma rede aberta; tarefas com forte privacidade de dados e restrições de soberania estão limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; e tarefas que carecem de incentivos à colaboração carecem de motivação externa para participação. Essas fronteiras constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que o treinamento descentralizado seja um falso dilema. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e que podem ser incentivadas, o treinamento descentralizado mostra uma perspectiva clara de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental, tarefas de treinamento e rotulagem de dados por meio de crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos com controle de recursos, e cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem características de alta paralelização, baixo acoplamento e tolerância a capacidade computacional heterogênea, 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 do treinamento Descentralização e aprendizado federado, os principais projetos de blockchain representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Do ponto de vista da inovação tecnológica e da dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica de ponta; enquanto Gensyn e Flock.io têm caminhos de implementação relativamente claros, já sendo possível observar os primeiros avanços na engenharia. Este artigo irá analisar, um a um, as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás desses cinco projetos, e discutir ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento AI Descentralização.

Prime Intellect: Pioneiro de rede colaborativa de aprendizado por reforço com trajetória de treinamento verificável

A 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 espera construir um sistema de treino de IA descentralizado, com verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo, através de três grandes módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Um, Estrutura da Pilha de Protocolos Prime Intellect e Valor dos Módulos Chave

Dois, Explicação detalhada dos mecanismos-chave de treinamento do Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitetura de tarefas de aprendizagem por reforço assíncrona desacoplada

PRIME-RL é a estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de Descentralização de treinamento, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Adota o aprendizado por reforço como objeto de adaptação prioritária, desconectando estruturalmente os processos de treinamento, inferência e upload de pesos, permitindo que cada nó de treinamento complete o ciclo de tarefas de forma independente em local, e colabore com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Em comparação com processos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar múltiplas tarefas em paralelo e evolução de estratégias.

TOPLOC: mecanismo leve de verificação de comportamento de treinamento

TOPLOC é o mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, usado para determinar se um nó realmente completou um aprendizado de estratégia eficaz com base em dados de observação. Ao contrário de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo de todo o modelo, mas analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar a verificação da estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez as trajetórias comportamentais 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 construir uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e incentivadora.

SHARDCAST: Protocolo de agregação e propagação de pesos assíncronos

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 estado dos nós variável. Combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que múltiplos nós continuem a submeter atualizações parciais em estados não sincronizados, alcançando uma convergência progressiva de pesos e evolução de múltiplas versões. Comparado aos métodos AllReduce centralizados ou síncronos, SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a tolerância a falhas do treinamento Descentralização, sendo a base central para construir um consenso de pesos estáveis e iterar continuamente o treinamento.

OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação independente implementada e de código aberto pela equipe Prime Intellect, com base na filosofia DiLoCo proposta pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns no treinamento descentralizado, como largura de banda limitada, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, construindo estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, evitando o alto custo de comunicação da sincronização global, 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 possam participar de tarefas de treinamento de forma estável, melhorando significativamente a participação no treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para a construção de redes de treinamento descentralizadas.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

O PCCL é uma biblioteca de comunicação leve projetada pela Prime Intellect para um ambiente de treinamento de IA descentralizado, 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 pontos de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo 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 do dispositivo, abrindo o "último quilômetro" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativa verdadeiramente aberta e sem necessidade de confiança.

Três, Rede de Incentivos Prime Intellect e Distribuição de Funções

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com um mecanismo de incentivo econômico, 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, o modelo inicial, a função de recompensa e os critérios de validação
• Nós de treinamento: executar treinamento local, submeter atualizações de pesos e trajetórias de observação
• Nós de validação: usar o mecanismo TOPLOC para verificar a autenticidade do comportamento de treinamento e participar do cálculo de recompensas e agregação de estratégias.

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

Quatro, 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 por reforço do mundo treinado por nós de nós descentralizados, assíncronos e sem confiança, com uma escala de parâmetros de 32B. O modelo INTELLECT-2 foi treinado em colaboração por mais de 100 nós heterogêneos de GPU espalhados por três continentes, utilizando uma arquitetura completamente assíncrona, com uma duração de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e estabilidade de uma rede de colaboração assíncrona. Este modelo não é apenas um avanço em termos de desempenho, mas também representa a primeira implementação sistemática do paradigma "treinamento é consenso" proposto pela Prime Intellect. O INTELLECT-2 integra módulos de protocolos centrais como PRIME-RL, TOPLOC e SHARDCAST, marcando a primeira vez que uma rede de treinamento descentralizada conseguiu realizar o processo de treinamento.