Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución tecnológica de la colaboración descentralizada

En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y con la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con las llamadas ligeras de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran escala en potencia de cálculo, un complejo proceso de manejo de datos y un fuerte apoyo de algoritmos de optimización, 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 de descentralización que se discute en este artículo.

El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizado por una única institución en un clúster local de alto rendimiento, completando todo el proceso de entrenamiento, desde el hardware, el software de bajo nivel, 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 profunda colaboración permite que la compartición de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máxima eficiencia, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y control sobre los recursos, 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 método principal para el entrenamiento de grandes modelos en la actualidad. Su núcleo consiste en descomponer las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para su ejecución colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente posee características de "descentralización", en general sigue siendo controlado y coordinado por una institución centralizada, y a menudo opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, coordinando unificadamente diversas subtareas desde el nodo principal. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes parámetros de datos compartidos, se necesita hacer coincidir 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 etapas, mejora del rendimiento
• Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, 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 de forma remota la colaboración de varios empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes principales se entrenan de esta manera.

La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro más abierto y con características de resistencia a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se fían entre sí colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente mediante protocolos que impulsan la distribución de tareas y la colaboración, y con la ayuda de mecanismos de incentivos criptográficos para garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:

• Dificultades en la heterogeneidad de dispositivos y segmentación: alta dificultad de coordinación entre dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la segmentación de tareas.
• Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación en la red es inestable, el cuello de botella en la sincronización del gradiente es evidente
• Falta de ejecución confiable: 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 Descentralización del entrenamiento se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su capacidad de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero "el verdadero entrenamiento descentralizado a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistemático, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, los protocolos de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos y la verificación del modelo. Sin embargo, la posibilidad de "colaboración efectiva + incentivos honestos + resultados correctos" aún se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.

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

Tabla de comparación panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA ( Arquitectura técnica × Incentivos de confianza × Características de aplicación )

Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales

Desde la perspectiva de los paradigmas 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, las altas demandas de recursos o la alta dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuado para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y sin confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta la división y sincronización efectivas en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; mientras que las tareas que carecen de incentivos de colaboración carecen de motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.

Pero esto no significa que la formación descentralizada sea un concepto falso. De hecho, en tipos de tareas que son ligeros en estructura, fáciles de paralelizar y motivadores, la formación descentralizada muestra un claro potencial de aplicación. Incluye, pero no se limita a: ajuste fino de LoRA, tareas de postentrenamiento de alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo que involucran dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplabilidad y tolerancia a la potencia de cálculo heterogénea, lo que las hace muy adecuadas para la formación colaborativa a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.

Resumen de adaptabilidad de tareas de entrenamiento de Descentralización

Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis

Actualmente, en el campo de la Descentralización de entrenamientos 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 ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto numerosas exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io tienen rutas de implementación relativamente claras, ya se pueden observar avances iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y la arquitectura ingenieril detrás de estos cinco proyectos, y explorará más a fondo sus 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 obtenga recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera construir un sistema de entrenamiento de IA de Descentralización con verificabilidad, apertura y un mecanismo de incentivos completo a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Una, la estructura del stack de protocolos Prime Intellect y el valor de sus módulos clave.

II. Explicación detallada del mecanismo clave de entrenamiento de Prime Intellect

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

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 asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación preferente, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete de manera independiente el ciclo de tareas en local, y colabore a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de validación 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, reduciendo la complejidad del sistema y sentando las bases para soportar la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.

TOPLOC:Mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero

TOPLOC es el mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo realmente ha completado un aprendizaje de estrategia efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo de todo el 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 las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, siendo una innovación clave para lograr una distribución de recompensa de entrenamiento sin necesidad de confianza, y proporciona un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditada e incentivada.

SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de pesos asíncronos

SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado específicamente para entornos de red reales que son asíncronos, tienen ancho de banda limitado y estados de nodo variables. Combina mecanismos de propagación tipo gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos envíen continuamente actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y evolución de múltiples versiones. En comparación con métodos centralizados o sincrónicos de AllReduce, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental 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 independiente y de código abierto implementado por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto DiLoCo propuesto 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 el paralelismo de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando así el alto costo de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo únicamente con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo 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, siendo una de las infraestructuras de comunicación clave para construir redes de entrenamiento descentralizado.

PCCL: Biblioteca de Comunicación Colaborativa

PCCL 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 las bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de baja capacidad. PCCL admite 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 de la red de entrenamiento y la compatibilidad de dispositivos, y allana el camino para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza, desbloqueando la "última milla" de la infraestructura de comunicación.

Tres, la red de incentivos Prime Intellect y la división de roles

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

• Iniciador de la tarea: definir el entorno de entrenamiento, el modelo inicial, la función de recompensa y los estándares de validación
• Nodo de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de peso y trayectoria 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 y la distribución de recompensas, formando un ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".

Cuatro, INTELLECT-2: El lanzamiento del primer modelo de entrenamiento descentralizado verificable.

Prime Intellect lanzó INTELLECT-2 en mayo de 2025, 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 de GPU repartidos por tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con una duración de entrenamiento de más de 400 horas, demostrando la viabilidad y estabilidad de la red de colaboración asíncrona. Este modelo no solo representa un avance en rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra PRIME-RL,