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 consume más recursos y tiene 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 capacidad computacional, un complejo proceso 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 de arquitectura, 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.

La capacitación centralizada es el método tradicional más común, donde una única institución completa todo el proceso de capacitación dentro de un clúster local de alto rendimiento, coordinando la operación de todos los componentes desde el hardware, el software subyacente, el sistema de programación del clúster, hasta el marco de capacitación mediante un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración optimiza la eficiencia del uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos, siendo muy adecuada para la capacitación de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables. Sin embargo, también presenta problemas como el monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgos de un solo punto.

El entrenamiento distribuido es el enfoque 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, a fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. Aunque físicamente posee características de "Descentralización", en general, todavía está controlado y coordinado por una institución centralizada, y suele operar en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, con el nodo principal coordinando uniformemente las subtareas. Los métodos principales incluyen:

• Paralelización de datos: cada nodo entrena diferentes datos compartiendo parámetros, 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 etapas, aumentando la tasa de transferencia;
• Paralelización de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejora de la granularidad de paralelización.

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

La Descentralización del entrenamiento representa un camino futuro con mayor apertura y características de resistencia a la censura. Su característica central es: múltiples nodos que no se fían entre sí colaboran para completar la tarea 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 garantizar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:

• Dificultades de heterogeneidad y partición de dispositivos: alta dificultad de coordinación de dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la partición de tareas;
• Cuello de botella en la eficiencia de comunicación: la comunicación de red es inestable y el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente;
• Ejecución confiable faltante: falta de un entorno de ejecución confiable, lo que dificulta 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 capacitación descentralizada puede entenderse como: un grupo de voluntarios globales que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "la verdadera capacitación descentralizada a gran escala viable" sigue siendo un desafío sistemático de ingeniería, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, validación de modelos, etc. Sin embargo, la capacidad de "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.

El aprendizaje federado, como una 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 capacidades de colaboración local, al mismo tiempo que conserva las ventajas de la dispersión de datos del entrenamiento descentralizado, pero aún depende de un coordinador de confianza, careciendo de las características de apertura total y resistencia a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de cumplimiento de la privacidad, siendo relativamente moderada en tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, lo que la hace más adecuada como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.

Tabla comparativa panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA (Arquitectura técnica × Descentralización × Características de la aplicación)

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 de confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta la segmentación y sincronización efectivas en redes abiertas; las tareas con restricciones fuertes de privacidad de datos y soberanía están limitadas por el cumplimiento legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; y las tareas que carecen de una base de incentivos a la colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen conjuntamente las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.

Pero esto no significa que la formación en Descentralización sea un falso enunciado. De hecho, en tipos de tareas que son estructuralmente ligeras, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, la formación en Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de post-entrenamiento de alineación de comportamiento, 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, lo que las hace muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo 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 vanguardia del entrenamiento descentralizado y el aprendizaje federado, los proyectos de blockchain representativos incluyen principalmente 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 de sistemas y el diseño de algoritmos, representando las direcciones de vanguardia de la investigación teórica actual; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, ya se pueden observar progresos iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará secuencialmente las tecnologías centrales y las arquitecturas ingenieriles detrás de estos cinco proyectos, y discutirá además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizado.

Prime Intellect: Pionero de redes de colaboración 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.

Uno, Estructura de la Pila del Protocolo Prime Intellect y Valor de los Módulos Clave

Dos, explicación detallada de los mecanismos clave 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 participantes asíncronos. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación prioritario, desacoplando estructuralmente los procesos 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 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 un entrenamiento flexible en entornos 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 ligero de verificación del comportamiento de entrenamiento

TOPLOC es un 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 recalculo completo del modelo, sino que completa la verificación de estructura ligera mediante el análisis de 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, lo que constituye una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivada.

SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de peso asíncrono

SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de pesos diseñado por Prime Intellect, optimizado para entornos de red reales que son asíncronos, con ancho de banda limitado y estados de nodos variables. Combina mecanismos de propagación de gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos sigan enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando una convergencia progresiva de pesos y una evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos centralizados o sincrónicos de AllReduce, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la capacidad de tolerancia a fallos de entrenamiento descentralizado, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y para la iteración continua del entrenamiento.

OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa

OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación independiente y de código abierto implementado por el equipo Prime Intellect, basado en la filosofía DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para abordar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como limitaciones de ancho de banda, heterogeneidad de dispositivos y 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 solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asincrónicas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPU de consumo y dispositivos en la periferia participen de manera estable en las 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 descentralizadas.

PCCL: Biblioteca de comunicación colaborativa

PCCL es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizada, que tiene como objetivo resolver el cuello de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda. PCCL admite topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de interrupción, y puede ejecutarse en GPU de consumo y nodos inestables, siendo un componente subyacente que respalda la capacidad de comunicación asíncrona del protocolo OpenDiLoCo. Mejora significativamente la tolerancia al ancho de banda de la red de entrenamiento y la compatibilidad del dispositivo, abriendo el "último kilómetro" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativo verdaderamente 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 permiso, 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 opera sobre 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
• Nodo 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".

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 mediante la colaboración de nodos descentralizados asíncronos y sin necesidad de confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 está compuesto por tres grandes