Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: Uma Revolução Tecnológica da Centralização para a 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 na fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo de grande escala em poder computacional, um complexo fluxo de processamento 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 descentralizado, que é o foco principal deste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster local de alto desempenho, completando todo o processo de treinamento, desde o 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. Essa arquitetura de profunda colaboração maximiza 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 o GPT e o Gemini, apresentando vantagens como alta eficiência e recursos controláveis, mas também enfrenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e risco de ponto único.

O treinamento distribuído é a forma dominante de treinamento de grandes modelos atualmente, com o seu núcleo sendo a divisão das tarefas de treinamento do modelo, que são distribuídas para várias máquinas para execução colaborativa, a fim de superar os gargalos de cálculo e armazenamento em uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o controle e a sincronização são ainda realizados por uma entidade centralizada, geralmente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, utilizando a tecnologia de barramento de interconexão NVLink para coordenar de forma unificada as subtarefas pelo nó principal. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina parâmetros de dados diferentes, compartilhando pesos de modelo que precisam ser correspondidos.
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em série faseada, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada do cálculo de matrizes, aumentando o grau de paralelismo

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

A Descentralização do treinamento representa um caminho futuro mais aberto e resistente à censura. Suas características principais incluem: múltiplos nós que não confiam uns nos outros colaborando para completar tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente impulsionados por protocolos que distribuem tarefas e colaboram, e utilizando mecanismos de incentivo criptográficos para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldades na 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
• Execução confiável ausente: falta de um ambiente de execução confiável, tornando difícil 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 anomalias são complexos.

Descentralização de 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 sistemático, envolvendo arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e várias outras camadas, mas a capacidade de "colaborar efetivamente + incentivar a honestidade + resultados corretos" ainda está em fase de exploração de protótipos iniciais.

O aprendizado federado, como uma forma transitória 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, enquanto também se beneficia das vantagens da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de um coordenador confiável, não possuindo características totalmente abertas e resistentes à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, com tarefas de treinamento, estruturas de confiança e mecanismos de comunicação relativamente moderados, sendo mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Tabela de comparação panorâmica dos paradigmas de treino de IA ( Arquitetura técnica × Incentivo à confiança × Características da aplicação )

Descentralização treino 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, necessidade extrema de recursos ou alta dificuldade de colaboração, não é naturalmente adequado para ser realizado de forma eficiente entre nós heterogêneos e sem confiança. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória gráfica, baixa latência e alta largura de banda, sendo difícil dividir e sincronizar de forma 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 básicos de colaboração carecem de motivação externa para participação. Essas fronteiras constituem as limitações reais da atual Descentralização do treinamento.

Mas isso não significa que a formação descentralizada é uma proposição falsa. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentiváveis, a formação descentralizada mostra perspectivas de aplicação claras. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento de comportamento, treinamento e rotulagem de dados por meio de crowdsourcing, 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 acoplabilidade e tolerância a poder de computação heterogêneo, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo por meio de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Descentralização treino tarefas adaptabilidade visão geral

Descentralização treinamento clássico projeto análise

Atualmente, na vanguarda do 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, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai apresentaram muitas explorações originais em arquitetura de sistema e design de algoritmo, representando as direções de pesquisa teórica de ponta; enquanto Gensyn e Flock.io têm caminhos de implementação relativamente claros, já mostrando progresso inicial em engenharia. Este artigo analisará, consecutivamente, 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 treinamento de IA Descentralização.

Prime Intellect: Pioneiro de uma rede colaborativa de aprendizado por reforço verificável de trajetórias de treinamento

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

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

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

PRIME-RL: Arquitetura de tarefas de aprendizado por reforço assíncrono desacoplado

PRIME-RL é a estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de Descentralização, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Adota o 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 o ciclo de tarefas localmente de forma independente e colabore através 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 treinamento flexível em ambientes sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar paralelismo de múltiplas tarefas e evolução de estratégias.

TOPLOC:Mecanismo leve de validação de comportamento de treino

TOPLOC é um mecanismo central de verificabilidade 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. Diferente de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo completo do modelo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para realizar a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez a trajetória de comportamento durante o processo de treinamento em um objeto verificável, sendo uma inovação chave para a realização da alocação de recompensas de treinamento sem confiança, proporcionando um caminho viável para construir uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e incentivada.

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 estados de nós variáveis. Ele 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 a convergência progressiva de pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou sincrônicos de AllReduce, SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a capacidade de tolerância a falhas do treinamento descentralizado, sendo a base central para a construção de um consenso de pesos estável e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo: estrutura de comunicação assíncrona esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação independente e open source implementada 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, 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 concluído apenas com os 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, melhorando significativamente a viabilidade de colaboração no treinamento 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 desenvolvida pela Prime Intellect para um ambiente de treinamento de IA descentralizado, 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 suporte à 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 a "última milha" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativo realmente aberta e sem necessidade de confiança.

Três, a rede de incentivos Prime Intellect e a divisão de funções

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento que não requer permissão, é verificável e possui 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 tipos 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 treino: executar treino local, enviar 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, 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 de reforço do mundo treinado por nós de colaboração descentralizada assíncrona 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 um tempo de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e a estabilidade da rede de colaboração assíncrona. Este modelo não é apenas um avanço em termos de desempenho, mas também representa a proposta da Prime Intellect de "treinamento é consenso".