O Santo Graal da Crypto AI: exploração de vanguarda do treinamento descentralizado

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa 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 em poder computacional em grande escala, processos complexos de tratamento de dados e suporte a algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista da 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, onde uma única instituição completa todo o processo de treinamento em um cluster local de alto desempenho. Desde o hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, tudo é coordenado por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração permite que a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradiente e mecanismos de tolerância a falhas atinja o seu máximo, sendo especialmente adequada para o treinamento de modelos em larga escala como o GPT e o Gemini, com vantagens de alta eficiência e controle de recursos. No entanto, também existem problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e risco de ponto único.

O treinamento distribuído é a forma predominante de treinamento de grandes modelos atualmente. Seu núcleo consiste em dividir a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas que executam colaborativamente, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por instituições centralizadas que frequentemente operam em ambientes de rede local de alta velocidade. Através da tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, o nó principal coordena uniformemente as subtarefas. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes parâmetros de dados compartilhados, necessitando combinar pesos do modelo.
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando alta escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em série em fases, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensor: segmentação refinada do cálculo de matriz, melhorando o grau de paralelismo

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", análogo a um mesmo chefe que comanda remotamente a colaboração de vários funcionários "escritórios" para completar tarefas. Atualmente, quase todos os principais modelos de grande porte são treinados dessa forma.

Descentralização do treinamento representa um caminho futuro com mais abertura e características de resistência à censura. Sua característica central é: múltiplos nós que não confiam uns nos outros (podem ser computadores domésticos, GPUs em nuvem ou dispositivos de borda) colaboram para completar tarefas 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 divisão de dispositivos: a coordenação de dispositivos heterogêneos é difícil e a eficiência de divisão de tarefas é baixa
• 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, dificultando a verificação se os nós realmente participam do 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 de computação para treinar o modelo de forma colaborativa, mas a "verdadeira viabilidade do treinamento descentralizado em larga escala" ainda é um desafio de engenharia sistemática, envolvendo arquitetura de sistemas, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e vários outros aspectos, mas a possibilidade de "colaboração eficaz + incentivo à honestidade + resultados corretos" ainda está na fase de exploração do protótipo inicial.

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 apresenta as vantagens da dispersão de dados do treinamento Descentralização, mas ainda depende de um coordenador confiável e não possui 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 termos de tarefas de treinamento, estruturas de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequada 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 por recursos ou à dificuldade de colaboração, não é naturalmente adequada para ser realizada de forma eficiente entre nós heterogêneos e não confiáveis. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e alta largura de banda, tornando difícil a divisão e sincronização eficaz em uma rede aberta; tarefas com forte restrição de privacidade de dados e soberania 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 uma falsa proposição. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentiváveis, o treinamento descentralizado mostra uma clara perspectiva de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental, tarefas de treinamento e anotação de dados por meio de crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos controláveis em recursos, bem como cenários de treinamento colaborativo envolvendo dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente têm alta paralelização, baixa acoplabilidade e são tolerantes a poder computacional heterogêneo, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Descentralização treinamento clássicos projeto análise

Atualmente, nos campos de Descentralização de treinamento e aprendizado federado, os principais projetos de blockchain representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Em termos de inovação técnica e dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais na arquitetura de sistemas e no design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica na vanguarda atual; enquanto os caminhos de implementação de Gensyn e Flock.io são relativamente claros, já é possível ver os primeiros progressos na engenharia.

Prime Intellect: Pioneiro de redes colaborativas de aprendizado reforçado verificável por trajetória 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 criar um sistema de treinamento de IA descentralizado, verificável, aberto e com um mecanismo de incentivos completo através dos três módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Explicação detalhada dos mecanismos chave

PRIME-RL é a estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada da 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 o ciclo de tarefas de forma independente em local, e colabore com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. 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 é um mecanismo central de verificabilidade de treino 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 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 treino em um objeto verificável, sendo uma inovação chave para a distribuição de recompensas de treino sem necessidade de confiança, oferecendo um caminho viável para a construção de uma rede de treino cooperativa descentralizada que seja auditável e incentivadora.

SHARDCAST é um protocolo de propagação e agregação de pesos projetado pela Prime Intellect, otimizado para ambientes de rede reais com características assíncronas, largura de banda limitada e estados de nós variáveis. Ele combina mecanismos de propagação gossip com estratégias 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 síncronos de AllReduce, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a capacidade de tolerância a falhas do treinamento descentralizado, sendo a base central para construir um consenso de pesos estável e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação independente e de código aberto, implementada pela equipe Prime Intellect com base no conceito DiLoCo proposto pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamento descentralizado, como limitação de largura de banda, 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 um mecanismo de tolerância a falhas, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de tarefas de treinamento de forma estável, melhorando significativamente a viabilidade de cooperação em treinamento global, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para construir uma rede de treinamento descentralizado.

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 operar em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente subjacente que sustenta 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 caminho para a comunicação da "última milha" na construção de uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem necessidade de confiança.

Rede de Incentivos Prime Intellect e Divisão de Funções

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com mecanismos 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 treinamento, 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 validação: usar o mecanismo TOPLOC para verificar a autenticidade do comportamento de treinamento e participar do cálculo de recompensas e da agregação de estratégias.

O processo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, treinamento de nós, validação 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 por reforço do mundo treinado por nós de colaboração descentralizada assíncrona e 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 estabilidade da 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 protocolo centrais como PRIME-RL (estrutura de treinamento assíncrona), TOPLOC (validação do comportamento de treinamento) e SHARDCAST (agregação de pesos assíncrona), marcando a primeira realização da abertura, verificação e ciclo de incentivos econômicos no processo de treinamento da rede descentralizada.

Em termos de desempenho, o INTELLECT-2 é baseado no QwQ-32B, treinado com um RL especializado em código e matemática, e está na vanguarda dos modelos de ajuste fino de RL de código aberto atuais. Embora ainda não tenha superado modelos de código fechado como o GPT-4 ou o Gemini, seu verdadeiro significado reside em: é o primeiro experimento de modelo descentralizado no mundo cujo processo de treinamento completo é reproduzível, verificável e auditável. A Prime Intellect não apenas abriu o código do modelo, mas, mais importante, abriu o próprio processo de treinamento -- os dados de treinamento, as trajetórias de atualização de estratégia, os processos de validação e a lógica de agregação são todos transparentes e verificáveis, construindo um ambiente onde todos podem participar.