Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: De Controle Centralizado à Revolução Tecnológica da Colaboração Descentralizada

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 a eficácia da aplicação real. Em comparação com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em poder computacional em larga escala, um fluxo de processamento de dados complexo e suporte de algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista do paradigma 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, realizada por uma única entidade em um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treinamento, desde o hardware até o software de baixo nível, sistema de agendamento de cluster e 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 gradiente e mecanismos de tolerância a falhas alcance o seu melhor, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como GPT e Gemini, apresentando vantagens de alta eficiência e controle de recursos, 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 forma principal de treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é a decomposição das tarefas de treinamento do modelo e a distribuição para várias máquinas que executam em conjunto, a fim de superar os limites de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora fisicamente possua características de "Descentralização", o todo ainda é controlado, agendado e sincronizado por uma entidade centralizada, frequentemente operando em um ambiente de rede local de alta velocidade, através da tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, coordenada de forma unificada pelo nó principal para as sub-tarefas. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes dados com parâmetros compartilhados, sendo necessário corresponder os pesos do modelo
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade;
• Pipeline em paralelo: execução em série por fases, aumentando a taxa de transferência;
• Paralelização 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 a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar uma tarefa. 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 são: múltiplos nós que não confiam uns nos outros colaborando 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 que esse modelo enfrenta incluem:

• Dificuldade na heterogeneidade e segmentação de dispositivos: alta dificuldade na coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na segmentação de tarefas;
• Gargalo de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradiente óbvio;
• 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 computacional para treinar o modelo em colaboração, mas a "verdadeira descentralização do treinamento em larga escala" ainda é um desafio sistemático de engenharia, que envolve arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros aspectos, mas a viabilidade de "colaboração eficaz + incentivo à honestidade + resultados corretos" ainda está em fase de exploração de protótipos iniciais.

O aprendizado federado, como uma forma de transição entre distribuição e Descentralização, enfatiza a preservação local dos dados e a agregação centralizada dos parâmetros do modelo, sendo aplicável em cenários que priorizam a conformidade com a privacidade. O aprendizado federado possui uma estrutura de engenharia de treinamento distribuído e capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que possui a vantagem da dispersão de dados do treinamento descentralizado, mas ainda depende de uma parte coordenadora confiável, não possuindo características completamente abertas e resistentes 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, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequado como uma arquitetura de implementação 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 desprovidos de confiança. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e largura de banda alta, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente 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; enquanto tarefas que carecem de incentivos básicos para 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 farsa. Na verdade, em tipos de tarefas leves em estrutura, de fácil paralelização e que podem ser incentivadas, o treinamento descentralizado demonstra 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 rotulagem de crowdsourcing de dados, treinamento de pequenos modelos de 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 de tolerância a poder computacional heterogêneo, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Descentralização Treinamento Clássico Projeto Análise

Atualmente, nos campos de Descentralização e aprendizado federado, os principais projetos de blockchain representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Do ponto de vista da inovação técnica e da dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram uma série de explorações originais em termos de arquitetura de sistema e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica mais avançadas; enquanto Gensyn e Flock.io têm caminhos de implementação relativamente claros, já mostrando progressos iniciais na engenharia. Este artigo irá analisar, um a um, as tecnologias centrais e as arquiteturas de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorará ainda mais suas diferenças e relações de complementaridade dentro do sistema de treinamento de IA descentralizada.

Prime Intellect: Pioneiro da rede colaborativa de aprendizado reforçado com trajetórias de treinamento verificáveis

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

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

Dois, Detalhes dos principais mecanismos de treino 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, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. 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 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 um 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. Ao contrário de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo completo do modelo, mas sim da análise da trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez as trajetórias de comportamento durante o processo de treinamento em objetos verificáveis, sendo a inovação chave para a realização da distribuição de recompensas de treinamento sem necessidade de confiança, fornecendo um caminho viável para a construção de uma rede de treinamento colaborativo descentralizada, 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 nó variáveis. Combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que múltiplos nós enviem atualizações parciais continuamente, mesmo em estados desincronizados, 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 tolerância a falhas do treinamento descentralizado, sendo a base fundamental para construir um consenso de peso estável 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 ideia 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 os altos custos de comunicação de sincronização global, dependendo apenas de nós vizinhos locais para concluir o treinamento colaborativo do modelo. 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, aumentando significativamente a participatividade do treinamento colaborativo global, sendo uma das principais infraestruturas de comunicação para a construção de uma rede de treinamento descentralizada.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL é uma biblioteca de comunicação leve projetada pela Prime Intellect para ambientes de treinamento de IA descentralizada, destinada a 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 ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo o componente subjacente que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ela melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade entre dispositivos, abrindo caminho para a comunicação da "última milha" na construção de uma verdadeira rede de treinamento colaborativo aberta e sem necessidade de confiança.

Três, Rede de Incentivos Prime Intellect e Divisão de Papéis

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissões, 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 funciona com base em três categorias de papéis principais:

• Iniciador de 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 pesos e trajetórias de observação
• Nós de validação: usar o mecanismo TOPLOC para verificar a veracidade do comportamento de treinamento e participar do cálculo de recompensas e agregação de estratégias.

O processo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, treinamento de nós, verificação 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

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 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, usando uma arquitetura completamente assíncrona, com um tempo de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e a estabilidade de uma rede de colaboração assíncrona. Este modelo não é apenas um avanço em termos de desempenho, mas também é a primeira implementação sistemática do paradigma "treinamento é consenso" proposto pela Prime Intellect. O INTELLECT-2 integra módulos de protocolo central como PRIME-RL, TOPLOC e SHARDCAST, marcando a Descentralização do treinamento.