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

Na cadeia de valor completa 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 na fase de inferência, o processo de treinamento exige um investimento contínuo de grande escala em poder computacional, 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 dos paradigmas de arquitetura, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e treinamento descentralizado, que é o foco principal deste artigo.

A formação centralizada é a forma tradicional mais comum, realizada por uma única instituição dentro de um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de formação, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de clusters até todos os componentes do framework de formação, é coordenado por um sistema de controle unificado. Esta arquitetura de profunda colaboração permite que a partilha de memória, a sincronização de gradientes e os mecanismos de tolerância a falhas atinjam a máxima eficiência, sendo muito adequada para a formação de modelos em larga escala como o GPT e o Gemini, apresentando 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 predominante de treinamento de grandes modelos atualmente, e seu núcleo é decompor a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la a 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 conjunto ainda é controlado e agendado por instituições centralizadas, geralmente operando em ambientes de rede local de alta velocidade, utilizando a tecnologia de barramento interconectado NVLink, com o nó principal coordenando uniformemente as sub-tarefas. Os métodos predominantes incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes dados com parâmetros compartilhados, necessitando de correspondência de pesos do modelo.
• Paralelismo de modelo: implementar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando uma forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em série por fases, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensor: segmentação refinada do cálculo de matrizes, aumentando a granularidade de paralelismo

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

A Descentralização do treinamento representa um caminho futuro mais aberto e resistente à censura. Suas características principais são: 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 este modelo incluem:

• Dificuldade de heterogeneidade e divisão de dispositivos: alta dificuldade de coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na divisão de tarefas
• Gargalo de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradiente evidente
• Falta de Execução Confiável: Falta de um ambiente de execução confiável, difícil de verificar se os nós realmente participam do cálculo.
• Falta de coordenação unificada: sem um despachador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de reversão de exceções são complexos

Descentralização treinamento pode ser entendido como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder de computação para treinar o modelo em colaboração, mas a "verdadeira viabilidade do treinamento descentralizado em larga escala" ainda é um desafio sistêmico de engenharia, envolvendo arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros aspectos. No entanto, se é possível "colaborar de forma eficaz + incentivar a honestidade + resultados corretos" ainda está na fase de exploração de protótipos iniciais.

A aprendizagem federada, como uma forma de transição entre distribuído e Descentralização, enfatiza a preservação local dos dados e a agregação centralizada dos parâmetros do modelo, sendo adequada para cenários que priorizam a conformidade com a privacidade. A aprendizagem federada possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo em que desfruta da vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralização, mas ainda depende de partes confiáveis de coordenação, não possuindo características totalmente abertas e resistentes à censura. Pode ser vista como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderada em relação a tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequada como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Tabela de comparação panorâmica dos paradigmas de treinamento de IA( Arquitetura técnica × Incentivos de confiança × Características da aplicação)

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, alta demanda de recursos ou grande dificuldade de colaboração, não é naturalmente adequada para ser concluída de forma eficiente entre nós heterogêneos e sem confiança. Por exemplo, o treinamento de modelos grandes geralmente depende de alta memória, baixa latência e largura de banda rápida, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas com fortes restrições de privacidade de dados e soberania são limitadas pela conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; enquanto tarefas que carecem de incentivos à colaboração não têm motivação externa para participação. Essas fronteiras constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que o treinamento descentralizado seja uma falsidade. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentiváveis, o treinamento descentralizado mostra uma perspectiva de aplicação clara. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento de comportamento, tarefas de treinamento e rotulagem com crowdsourcing de dados, treinamento de modelos básicos pequenos com controle de recursos, e cenários de treinamento colaborativo envolvendo dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e características que toleram potência computacional heterogênea, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Visão geral da adaptabilidade das tarefas de treino de Descentralização

Descentralização treinamento projeto clássico análise

Atualmente, na vanguarda dos campos de treinamento 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 tecnológica e da dificuldade de implementação de engenharia, 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 caminhos de implementação relativamente claros e já é possível ver os primeiros progressos na engenharia. Este artigo irá analisar sequencialmente as tecnologias centrais e a arquitetura de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorar ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA Descentralização.

Prime Intellect: pioneiro de redes colaborativas de aprendizado de reforço verificáveis na trajetória de treinamento

A Prime Intellect está dedicada a 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 dos três principais 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 tarefa 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. Ela utiliza aprendizado por reforço como objeto de adaptação prioritária, desacoplando estruturalmente os processos de treinamento, inferência e upload de pesos, permitindo que cada nó de treinamento complete ciclos de tarefa de forma independente localmente e colabore através de interfaces padronizadas com mecanismos de verificação e agregação. Em comparação com os fluxos de aprendizado supervisionado tradicionais, o PRIME-RL é mais adequado para realizar treinamento flexível em ambientes sem agendamento centralizado, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar a paralelização de múltiplas tarefas e evolução de estratégias.

TOPLOC: mecanismo de verificação de comportamento de treinamento leve

TOPLOC é o mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, utilizado para determinar se um nó realmente completou um aprendizado de estratégia eficaz com base em dados de observação. Ao contrário de soluções pesadas como o ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo completo do modelo, mas sim analisa as trajetórias de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar a 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 a necessidade de confiança, proporcionando um caminho viável para construir uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e motivadora.

SHARDCAST: Protocolo de agregação e disseminação de pesos assíncronos

SHARDCAST é um protocolo de propagação e agregação de pesos projetado pela Prime Intellect, otimizado para ambientes de rede reais com assincronismo, largura de banda limitada e estados de nó variáveis. Ele combina o mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que vários nós continuem a submeter atualizações parciais em estados de desincronização, alcançando a convergência progressiva de pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou sincronizados de AllReduce, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a capacidade de tolerância a falhas do treinamento Descentralização, sendo a base fundamental para a construção de consenso de pesos estáveis e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Espessa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação independente e open source, implementada pela equipe Prime Intellect com base no conceito DiLoCo proposto pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar os desafios comuns de 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, podendo realizar o treinamento colaborativo do modelo apenas com os nós vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e um mecanismo 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 fundamentais para a construção de redes de treinamento descentralizado.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL é uma biblioteca de comunicação leve projetada sob medida pela Prime Intellect para ambientes de treinamento de IA descentralizada, com o objetivo de 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 de base 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 colaborativo verdadeiramente aberta e sem confiança.

Três, Rede de Incentivo Prime Intellect e Divisão de Funções

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissões, 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 treinamento, 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 veracidade 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, validação 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 reforçado do mundo treinado por nós assíncronos e descentralizados, sem necessidade de 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 totalmente assíncrona, com um tempo de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e a estabilidade de uma rede de colaboração assíncrona. Este modelo não é apenas um avanço em termos de desempenho, mas também a primeira implementação sistemática do paradigma "treinamento é consenso" proposto pela Prime Intellect.