Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: da Controle Centralizado à Revolução Tecnológica da Descentralização e Colaboração

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e apresenta a maior barreira técnica, decidindo diretamente o limite de capacidade dos modelos e o efeito prático das aplicações. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em poder computacional em grande escala, fluxos de processamento de dados complexos 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 treinamento descentralizado, que é o foco principal deste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única entidade 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. Essa arquitetura de profunda colaboração permite que a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas atinja o seu melhor, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como GPT e Gemini, apresentando vantagens de alta eficiência e recursos controláveis, 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 abordagem principal para o treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é desmembrar a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas que executam em conjunto, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento de uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por uma instituição centralizada, geralmente operando em ambientes de rede local de alta velocidade, utilizando a tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, coordenada de forma unificada pelo nó principal para as várias subtarefas. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes parâmetros de dados compartilhados, é necessário corresponder aos pesos do modelo
• Paralelismo de modelos: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução em fase serial, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada do cálculo de matrizes, melhorando o grau de paralelismo

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", análogo a um mesmo chefe que coordena remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar tarefas. 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 ( podem ser computadores pessoais, GPUs em nuvem ou dispositivos de borda ) colaborando para completar tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente por meio de protocolos que impulsionam a distribuição de tarefas e colaboração, e utilizando mecanismos de incentivo criptográficos para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldade de heterogeneidade e divisão de dispositivos: alta dificuldade de coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na divisão de tarefas.
• Gargalos 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 de treinamento pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder de computação para treinar modelos em colaboração, mas a "verdadeira viável descentralização de treinamento em grande escala" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistema, protocolo de comunicação, segurança criptográfica, mecanismo econômico, validação de modelo e outros vários níveis, 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 de transição entre a distribuição e a Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros de modelo, sendo adequado para cenários que valorizam a conformidade com a privacidade, como saúde e finanças (. O aprendizado federado possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, enquanto mantém a vantagem da distribuição de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de uma parte coordenadora confiável, não possuindo características de total abertura e resistência à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderado em termos de tarefas de treinamento, estruturas de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

) Descentralização treinamento das fronteiras, oportunidades e caminhos reais

Do ponto de vista dos paradigmas 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 grande 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, sendo difícil dividir e sincronizar de forma eficaz em uma rede aberta; tarefas com forte privacidade de dados e restrições de soberania ###, como saúde, finanças e dados confidenciais (, são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; e tarefas que carecem de uma base de incentivo à colaboração ), como o modelo fechado de empresas ou treinamento de protótipos internos (, carecem de motivações externas para participação. Essas fronteiras juntas constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que a Descentralização do treinamento seja um falso dilema. Na verdade, em tipos de tarefas leves em estrutura, fáceis de paralelizar e que permitem incentivos, a Descentralização do treinamento demonstra perspectivas claras de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento de comportamento ) como RLHF, DPO (, treinamento e rotulagem de dados por meio de crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos com controle de recursos, e cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem alta paralelização, baixa acoplamento e tolerância a capacidades computacionais heterogêneas, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolo Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

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) Descentralização treinamento clássico projeto análise

Atualmente, nos 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 técnica 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 algoritmo, representando as direções de ponta da pesquisa teórica atual; enquanto os caminhos de implementação de Gensyn e Flock.io são relativamente claros, já sendo possível ver os primeiros progressos na engenharia. Este artigo irá analisar, um a um, as tecnologias centrais e a arquitetura de engenharia por trás desses cinco projetos, e discutir ainda mais suas diferenças e relações complementares no sistema de treinamento de IA Descentralização.

Prime Intellect: Pioneiro da rede colaborativa de aprendizado por reforço com trajetória de treinamento verificável

A Prime Intellect está empenhada 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, através dos três módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construir um sistema de treinamento de IA descentralizado que possua verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo.

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

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

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

PRIME-RL é uma 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. Utiliza aprendizado por reforço como objeto de adaptação prioritária, desacoplando estruturalmente o processo de treinamento, inferência e upload de pesos, permitindo que cada nó de treinamento complete ciclos de tarefas de forma independente em local, e colabore com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Comparado ao processo tradicional 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 paralelismo de múltiplas tarefas e evolução de estratégias.

TOPLOC: Mecanismo de validação de comportamento de treino leve

TOPLOC)Observação Confiável & Verificação de Localidade( é um mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, utilizado para determinar se um nó completou realmente um aprendizado de estratégia válido com base em dados de observação. Ao contrário de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo do modelo completo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para realizar uma verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez as trajetórias de comportamento durante o processo de treinamento em objetos verificáveis, sendo uma inovação crucial para permitir a distribuição de recompensas de treinamento sem confiança, proporcionando um caminho viável para construir uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja auditável e incentivadora.

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 de desincronização, alcançando uma convergência progressiva de pesos e uma evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou síncronos de AllReduce, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a tolerância a falhas do treinamento descentralizado, sendo a base central para construir um consenso de pesos estável e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação desenvolvida e de código aberto pela equipe Prime Intellect, com base na filosofia DiLoCo proposta pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamentos descentralizados, como largura de banda restrita, 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 os altos custos de comunicação da sincronização global, dependendo apenas de nós vizinhos locais para completar 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 também participem de tarefas de treinamento de forma estável, aumentando significativamente a capacidade de participação em treinamentos colaborativos globais, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para a construção de redes de treinamento descentralizadas.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL)Prime Collective Communication Library( é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida pela Prime Intellect para ambientes de treinamento de IA descentralizados, com o objetivo de resolver o gargalo de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais) como NCCL e Gloo( 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 ponto de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente fundamental que sustenta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda e a compatibilidade dos dispositivos na rede de treinamento, abrindo o "último quilômetro" da infraestrutura de comunicação para construir uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem necessidade de confiança.

Três, Rede de Incentivos Prime Intellect e Divisão de Funções

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissões, 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 treino, o modelo inicial, a função de recompensa e os critérios de validação
• Nó de treinamento: executar treinamento local, submeter atualizações de pesos e observar trajetórias
• Nós de validação: usam 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 )SHARDCAST( e a distribuição de recompensas, formando um ciclo de incentivo em torno de "comportamento de treinamento real".

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Quatro, INTELLECT-2: Lançamento do primeiro modelo de treino 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 de nós descentralizados, assíncronos e sem confiança, com um tamanho de parâmetro 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 duração de treino.