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

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e possui a maior barreira técnica, decidindo diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito prático da aplicação. Comparado com a chamada leve da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo em capacidade computacional em larga escala, processos complexos de tratamento de dados e suporte a algoritmos de otimização de alta intensidade, sendo a verdadeira "indústria pesada" na construção de sistemas de IA. Do ponto de vista do paradigma arquitetônico, os métodos de treinamento podem ser divididos em quatro categorias: treinamento centralizado, treinamento distribuído, aprendizado federado e o treinamento descentralizado, que é o foco principal deste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster local de alto desempenho, onde todo o processo de treinamento, desde o hardware, software de base, sistema de agendamento do cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, é coordenado por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração maximiza a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como o GPT e o Gemini, apresentando vantagens de alta eficiência e recursos controláveis. No entanto, também existem problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.

O treinamento distribuído é a principal forma de treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é a decomposição das tarefas de treinamento do modelo e sua distribuição para várias máquinas que executam colaborativamente, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento em uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e coordenado por uma entidade centralizada, frequentemente operando em ambientes de rede local de alta velocidade, através da tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, com o nó principal coordenando uniformemente as subtarefas. Os métodos principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes parâmetros de dados 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
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada de cálculos matriciais, aumentando a granularidade da paralelização

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 do treinamento representa um caminho futuro mais aberto e com características de resistência à censura. Suas principais características são: múltiplos nós que não confiam uns nos outros colaborando para completar a tarefa de treinamento sem um coordenador central, geralmente impulsionados por protocolos que distribuem tarefas e promovem a colaboração, e utilizando mecanismos de incentivo criptográfico para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldades de heterogeneidade e fragmentação de dispositivos: alta dificuldade de coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência de fragmentação de tarefas
• Gargalo de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradiente evidente
• Execução confiável ausente: falta de um ambiente de execução confiável, dificultando a verificação se os nós realmente participam do cálculo.
• Falta de coordenação unificada: sem um programador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de reversão de exceções são complexos

Descentralização do treinamento pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder de computação para treinar o modelo em colaboração, mas a "verdadeira e viável descentralização do treinamento em larga escala" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistemas, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros vários níveis, mas a possibilidade de "colaboração eficaz + incentivo à honestidade + resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.

O aprendizado federado, como uma forma de transição entre distribuído e Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros de modelo, sendo aplicável a cenários que priorizam a conformidade com a privacidade. O aprendizado federado possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que possui as vantagens de dispersão de dados do treinamento Descentralização, mas ainda depende de uma parte coordenadora confiável, não possuindo características totalmente abertas e resistentes à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente branda em relação a tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequada como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Tabela de Comparação de Paradigmas de Treinamento de IA

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, às altas demandas de recursos ou à dificuldade de colaboração, não é naturalmente adequado para ser concluído de forma eficiente entre nós heterogêneos e não confiáveis. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos muitas vezes 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 restrições fortes de privacidade de dados e soberania estão limitadas pela conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; e tarefas que carecem de incentivos de colaboração não têm motivação externa para participação. Esses limites gerais constituem as atuais restrições reais ao treinamento descentralizado.

Mas isso não significa que a Descentralização do treinamento seja uma proposição falsa. Na verdade, em tipos de tarefas que são leves em estrutura, fáceis de paralelizar e incentiváveis, a Descentralização do treinamento apresenta perspectivas de aplicação claras. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento de comportamento, treinamento e rotulagem de dados crowdsourced, treinamento de pequenos modelos de base 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 características que toleram poder de computação heterogêneo, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Descentralização treinamento clássico projeto análise

Atualmente, na vanguarda do treinamento descentralizado e aprendizado federado, os projetos de blockchain mais representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Em termos de inovação tecnológica e dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram uma série de explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica mais avançadas; enquanto Gensyn e Flock.io possuem caminhos de implementação relativamente claros, já mostrando progressos iniciais na engenharia. Este artigo analisará sequencialmente as tecnologias centrais e a arquitetura de engenharia por trás desses cinco projetos, e discutirá ainda mais suas diferenças e relações complementares dentro do sistema de treinamento de IA descentralizado.

Prime Intellect: Pioneiro em redes colaborativas de aprendizado reforçado com trajetória de treinamento verificável

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

Um, Estrutura do Stack de Protocolos Prime Intellect e Valor dos Módulos Chave

Dois, Detalhes dos principais mecanismos de treinamento do Prime Intellect

PRIME-RL: Estrutura de Tarefa de Aprendizagem por Reforço Assíncrona Desacoplada

PRIME-RL é um framework de modelagem e execução de tarefas personalizado pela Prime Intellect para cenários de treinamento de Descentralização, projetado especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ele 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 localmente 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 um ambiente sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar múltiplas tarefas em paralelo e evolução de estratégias.

TOPLOC: Mecanismo de validação de comportamento de treinamento leve

TOPLOC é o 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 da recomputação de todo o modelo, mas sim através da análise da trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia", completa a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez as trajetórias de comportamento durante o processo de treinamento em objetos verificáveis, sendo uma inovação chave para 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 peso assíncrono

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 estado dos nós variável. Ele combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que múltiplos nós continuem a submeter atualizações parciais em estados fora de sincronia, alcançando uma convergência progressiva dos 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 Descentralização, sendo a base fundamental para a construção de um consenso de pesos estável e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo: estrutura de comunicação assíncrona esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação de código aberto, implementada de forma independente pela equipe Prime Intellect, com base no conceito DiLoCo proposto pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamentos descentralizados, como limitações de largura de banda, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, evitando os altos custos de comunicação de sincronização global ao construir estruturas topológicas esparsas, como Ring, Expander e Small-World, podendo completar o treinamento colaborativo do modelo apenas com a dependência de nós vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e um mecanismo 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 participação no treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para a construção de redes de treinamento descentralizado.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL é uma biblioteca de comunicação leve projetada pela Prime Intellect para um ambiente de treinamento de IA Descentralização, com o objetivo de 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 gradiente, sincronização de baixa precisão e recuperação de ponto de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente subjacente que suporta a capacidade de comunicação assíncrona do protocolo OpenDiLoCo. Ele melhora significativamente a tolerância à largura de banda da rede de treinamento e a compatibilidade do dispositivo, abrindo as portas para a comunicação da "última milha" na construção de uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem confiança.

Três, Rede de Incentivo Prime Intellect e Divisão de Papéis

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com um mecanismo 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 classes de papéis principais:

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

O fluxo principal do protocolo inclui a publicação de tarefas, treinamento de nós, validação de trajetórias, agregação de pesos e distribuição de recompensas, formando um ciclo de incentivos em torno do "comportamento de treinamento real".

Quatro, INTELLECT-2: Lançamento do primeiro modelo de treinamento 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 uma colaboração 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 com GPU espalhados por três continentes, utilizando uma arquitetura totalmente assíncrona, com um tempo de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e estabilidade da rede de colaboração assíncrona. Este modelo não é apenas um avanço em termos de desempenho, mas também representa a primeira implementação sistemática do paradigma "treinamento é consenso" proposto pela Prime Intellect. O INTELLECT-2 integra módulos de protocolo centrais como PRIME-RL, TOPLOC e SHARDCAST, marcando a primeira realização da abertura, verificabilidade e ciclo de incentivos econômicos no processo de treinamento de uma rede descentralizada.

Em termos de desempenho, o INTELLECT-2 é baseado no QwQ-32B e realizou um treinamento RL especializado em código e matemática, estando na vanguarda dos modelos de ajuste fino RL de código aberto atuais.