O Santo Graal da Crypto AI: Exploração de Fronteira no Treinamento Descentralizado

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a fase que consome mais recursos e apresenta 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 de grande capacidade computacional, processos complexos 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 descentralizado, 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 o 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. Esta arquitetura de colaboração profunda 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 de alta eficiência e controle de recursos, mas também 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 gargalos de computação e armazenamento em máquinas únicas. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado por uma entidade centralizada que coordena a programação e a sincronização, frequentemente operando em ambientes 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 parâmetros de dados diferentes compartilhando pesos do modelo, é necessário corresponder os pesos do modelo.
• Paralelismo de modelos: implementar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando 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", comparável a um mesmo chefe coordenando remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar uma tarefa. Atualmente, quase todos os principais modelos grandes são treinados dessa forma.

Descentralização treinamento representa um caminho futuro mais aberto e com características de resistência 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 conduzem 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 dos dispositivos: alta dificuldade na coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na segmentação de tarefas
• Bote de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, o gargalo de sincronização de gradiente é evidente
• Falta de execução confiável: falta de um ambiente de execução confiável, dificultando a verificação se os nós realmente participam do cálculo
• Falta de coordenação unificada: sem um programador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de reversão de exceções são complexos.

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

A aprendizagem federada, como uma forma de transição entre distribuído e Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de 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 que possui as vantagens da dispersão de dados do treinamento Descentralização, mas ainda depende de um coordenador de confiança, não possuindo características completamente 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 às tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismo de comunicação, sendo mais adequada como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Descentralização: limites, oportunidades e caminhos reais para treinamento

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, à alta demanda de recursos ou à dificuldade de colaboração, 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 de vídeo, baixa latência e alta largura de banda, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas com fortes restrições de privacidade e soberania de dados são limitadas pela conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; e tarefas que carecem de uma base de incentivo 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 problema. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e que podem ser incentivadas, o treinamento descentralizado mostra uma clara perspectiva de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino de LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento de comportamento, tarefas de treinamento e rotulagem com crowdsourcing de dados, treinamento de pequenos modelos base controláveis em recursos, e 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 Descentralização de treinamento 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 propuseram muitas explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica mais avançadas; enquanto os caminhos de implementação de Gensyn e Flock.io são relativamente claros, já mostrando progresso inicial em engenharia. Este artigo analisará, em sequência, as tecnologias principais 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 descentralizado.

Prime Intellect: Pioneiro de redes colaborativas de aprendizado reforçado com trajetórias de treinamento verificáveis

A Prime Intellect está dedicada a 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 PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

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

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 treinamento Descentralização, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ele 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 o ciclo de tarefas de forma independente em locais, 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 centralizado, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar múltiplas tarefas em paralelo 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. Diferente de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende da recomputação de todo o 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, as trajetórias comportamentais durante o processo de treinamento em objetos verificáveis, sendo uma inovação chave para a distribuição de recompensas de treinamento sem confiança, oferecendo 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 nó variáveis. Ele combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que múltiplos nós submetam continuamente atualizações parciais em estados não sincronizados, resultando em convergência progressiva de pesos e evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou síncronos de AllReduce, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a capacidade de recuperação do treinamento Descentralização, sendo uma base fundamental para a construção de consenso de pesos estáveis e iterações de treinamento contínuas.

#OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação independente e de código aberto, 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, dependendo apenas de nós vizinhos locais para realizar o treinamento colaborativo do modelo. 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 participação no treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave 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. PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de pontos de verificação, podendo operar em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente fundamental que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Isso 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 necessidade de confiança.

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 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, o modelo inicial, a função de recompensa e os critérios de validação
• Nós de treinamento: executar treinamento local, enviar atualizações de peso 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, o treinamento de nós, a validação de trajetórias, a agregação de pesos e a distribuição de recompensas, formando um ciclo de incentivos 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 uma escala de parâmetros de 32B. O modelo INTELLECT-2 foi treinado em colaboração por mais de 100 nós heterogêneos de GPU distribuídos por três continentes, utilizando uma arquitetura completamente assíncrona, com mais de 400 horas de treinamento, demonstrando a viabilidade e 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. O INTELLECT-2 integra módulos de protocolos centrais como PRIME-RL, TOPLOC e SHARDCAST, marcando a primeira realização da abertura, verificação e ciclo de incentivos econômicos no processo de treinamento em uma rede de treinamento descentralizada.