Evolución del Paradigma de Entrenamiento de IA: Revolución Tecnológica de Control Centralizado a Colaboración Descentralizada

En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y que presenta el mayor umbral tecnológico, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y la efectividad de la aplicación práctica. En comparación con la invocación ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de capacidad de cálculo a gran escala, complejos flujos de procesamiento de datos y un soporte de algoritmos de optimización de alta intensidad, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de los paradigmas arquitectónicos, los métodos de entrenamiento se pueden clasificar en cuatro categorías: entrenamiento centralizado, entrenamiento distribuido, aprendizaje federado y el entrenamiento descentralizado, que es el enfoque principal de este artículo.

El entrenamiento centralizado es el método tradicional más común, realizado por una única institución dentro de un clúster de alto rendimiento local, completando todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software subyacente, el sistema de programación del clúster, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, todos coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de colaboración profunda permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y la eficiencia de los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máximo, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de punto único.

El entrenamiento distribuido es el enfoque principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad, cuyo núcleo es descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para su ejecución colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella en el cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente presenta características de "descentralización", en general aún está controlado y coordinado por una entidad centralizada, y a menudo se ejecuta en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina unificadamente las subtareas. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos, los parámetros se comparten, se requiere que coincidan los pesos del modelo.
• Paralelismo de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad
• Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por fases, mejora de la tasa de rendimiento
• Paralelización de tensores: segmentación refinada del cálculo matricial, mejora de la granularidad de la paralelización

El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige remotamente la colaboración de múltiples empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes de vanguardia se entrenan de esta manera.

La Descentralización en el entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Sus características centrales son: múltiples nodos que no se fían entre sí ( que pueden ser computadoras de hogar, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de protocolos que impulsan la distribución y colaboración de tareas, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:

• Dificultades de heterogeneidad y segmentación de dispositivos: alta dificultad de coordinación de dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la segmentación de tareas.
• Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación de red es inestable, el cuello de botella de sincronización de gradientes es evidente
• Ejecución confiable ausente: falta de un entorno de ejecución confiable, difícil de verificar si los nodos realmente participan en el cálculo
• Falta de coordinación unificada: sin un despachador central, la distribución de tareas y el mecanismo de reversión de excepciones son complejos.

La entrenamiento descentralizado puede entenderse como: un grupo de voluntarios globales que contribuyen con poder de cómputo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento descentralizado a gran escala que es factible" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples niveles como arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, verificación de modelos, etc., y la pregunta de si puede ser "colaborativamente efectivo + incentivar la honestidad + resultados correctos" aún se encuentra en una fase temprana de exploración de prototipos.

El aprendizaje federado, como forma de transición entre distribuido y Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que enfatizan la conformidad con la privacidad ( como en el ámbito de la salud y las finanzas ). El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería de entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee la ventaja de dispersión de datos del entrenamiento Descentralizado, pero aún depende de un coordinador confiable y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderada en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, y es más adecuada como arquitectura de despliegue transitorio en la industria.

Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales

Desde la perspectiva del paradigma de entrenamiento, la Descentralización del entrenamiento no es adecuada para todos los tipos de tareas. En ciertos escenarios, debido a la complejidad de la estructura de la tarea, la alta demanda de recursos o la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y no confiables. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su segmentación y sincronización efectiva en una red abierta; tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía (, como la medicina, finanzas y datos confidenciales ), están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, y no pueden ser compartidas abiertamente; mientras que tareas ( que carecen de una base de incentivos de colaboración, como modelos de código cerrado de empresas o entrenamiento de prototipos internos ), carecen de motivación para la participación externa. Estos límites conjuntos constituyen las restricciones reales actuales del entrenamiento descentralizado.

Pero esto no significa que la formación descentralizada sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son estructuralmente ligeras, fáciles de paralelizar y que pueden incentivarse, la formación descentralizada muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento post-alineación de comportamiento como RLHF, DPO(, tareas de entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a la potencia de cálculo heterogénea, siendo muy adecuadas para la formación colaborativa a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.

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) Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis

Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain más representativos incluyen Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research y Flock.io. Desde la perspectiva de la innovación técnica y la dificultad de implementación, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño algorítmico, representando las direcciones de investigación teórica de vanguardia; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, ya se pueden ver avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y la arquitectura de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará further las diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA Descentralizada.

Prime Intellect: pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado verificables por trayectoria de entrenamiento

Prime Intellect se dedica a construir una red de entrenamiento de IA sin necesidad de confianza, permitiendo que cualquier persona participe en el entrenamiento y reciba recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado con verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

I. Estructura de la pila de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave

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Dos, Detalles clave del mecanismo de entrenamiento de Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplado

PRIME-RL es un marco de modelado y ejecución de tareas personalizado por Prime Intellect para escenarios de entrenamiento de Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asincrónica. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación prioritaria, desacoplando estructuralmente el proceso de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, lo que permite que cada nodo de entrenamiento complete de manera independiente el ciclo de tareas a nivel local, colaborando a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de verificación y agregación. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en un entorno sin programación central, lo que reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para soportar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de políticas.

TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero

TOPLOC)Observación de Confianza y Verificación de Política-Localidad( es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo ha completado realmente un aprendizaje de estrategia válido basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recalculo completo del modelo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando la trayectoria de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de estrategia". Por primera vez, convierte la trayectoria de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en un objeto verificable, siendo una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y proporciona un camino viable para construir redes de entrenamiento colaborativo descentralizadas que sean auditables e incentivadas.

SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de pesos asíncronos

SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado para entornos de red reales que son asíncronos, tienen ancho de banda limitado y donde el estado de los nodos varía. Combina mecanismos de propagación tipo gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen presentando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con métodos AllReduce centralizados o sincronizados, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento Descentralización, siendo la base central para construir un consenso de pesos estable y una iteración de entrenamiento continuo.

OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa

OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación desarrollado de forma independiente y de código abierto por el equipo Prime Intellect, basado en la idea DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como el ancho de banda limitado, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, evitando los altos costos de comunicación de la sincronización global al construir estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo con solo depender de nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos de borde participen de manera estable en tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la participación en el entrenamiento colaborativo global, y es una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizadas.

PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa

PCCL)Prime Collective Communication Library( es una biblioteca de comunicación ligera diseñada por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizada, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación de bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL y Gloo( en dispositivos heterogéneos y redes de baja capacidad. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente fundamental que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia de ancho de banda y la compatibilidad entre dispositivos en las redes de entrenamiento, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativo realmente abierta y sin necesidad de confianza.

Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y División de Roles

Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y obtener recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona basado en tres tipos de roles centrales:

• Iniciador de la tarea: definir el entorno de entrenamiento, el modelo inicial, la función de recompensa y los criterios de validación
• Nodos de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de pesos y trayectorias de observación
• Nodos de validación: utilizar el mecanismo TOPLOC para verificar la autenticidad del comportamiento de entrenamiento y participar en el cálculo de recompensas y la agregación de estrategias.

El proceso central del protocolo incluye la publicación de tareas, el entrenamiento de nodos, la verificación de trayectorias, la agregación de pesos )SHARDCAST( y la distribución de recompensas, formando un ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".

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Cuatro, INTELLECT-2: Lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable

Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, que es el primer gran modelo de aprendizaje reforzado del mundo entrenado por nodos descentralizados asíncronos y sin confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado de manera colaborativa por más de 100 nodos heterogéneos GPU en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, duración del entrenamiento.