Evolución del paradigma de entrenamiento de IA: de control centralizado a la revolución técnica 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 la llamada ligera de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran escala en potencia de cálculo, complejos flujos de procesamiento de datos y un alto nivel de soporte de algoritmos de optimización, siendo la verdadera "industria pesada" en la construcción de sistemas de IA. Desde la perspectiva de 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 la eficiencia de los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su máximo, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y control de recursos, pero al mismo tiempo presenta problemas como monopolio de datos, barreras de recursos, consumo de energía y riesgo de un solo punto.

El entrenamiento distribuido es la forma principal de entrenamiento de grandes modelos en la actualidad, y su núcleo consiste en descomponer la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para su ejecución colaborativa, a fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de que físicamente tiene 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, coordinando las subtareas de manera unificada desde un nodo principal. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos compartiendo parámetros, se requiere que los pesos del modelo coincidan.
• Paralelismo de modelos: implementar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad;
• Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por fases, aumentando el rendimiento;
• Paralelismo de tensores: segmentación refinada del cálculo de matrices, mejora de la granularidad de paralelismo.

El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe que dirige remotamente la colaboración de varios empleados de "oficinas" para completar tareas. Actualmente, casi todos los modelos grandes más importantes 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 radica en: múltiples nodos que no se confían mutuamente colaboran para realizar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente mediante protocolos que impulsan la distribución de tareas y la colaboración, y utilizando mecanismos de incentivos criptográficos para asegurar la honestidad de las contribuciones. Los principales desafíos que enfrenta este modelo incluyen:

• Dificultades en la heterogeneidad y segmentación de dispositivos: alta dificultad para coordinar dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la segmentación de tareas;
• Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación de red es inestable, el cuello de botella en la sincronización de gradientes 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 formación en Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios globales que contribuyen con su potencia de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero "la verdadera formación descentralizada a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío de ingeniería sistémico, que implica múltiples niveles como la arquitectura del sistema, el protocolo de comunicación, la seguridad criptográfica, los mecanismos económicos y la validación del modelo. Sin embargo, la cuestión de si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivo a la honestidad + 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, a la vez que cuenta con la ventaja de la dispersión de datos en el entrenamiento descentralizado, pero aún depende de una parte coordinadora de confianza, no teniendo 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 tareas de entrenamiento, estructuras de confianza y mecanismos de comunicación, lo que la hace más adecuada como una arquitectura de despliegue transicional en la industria.

Tabla de comparación panorámica de paradigmas de entrenamiento de IA

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, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta la división y sincronización efectivas en una red abierta; las tareas con fuertes restricciones de privacidad y soberanía de datos están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide su apertura y compartición; mientras que las tareas que carecen de incentivos de colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas limitaciones en conjunto constituyen las restricciones reales del entrenamiento descentralizado actual.

Pero esto no significa que el entrenamiento de Descentralización sea un mito. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, el entrenamiento de Descentralización muestra perspectivas claras de aplicación. Incluyendo pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento post-alineación de comportamiento, tareas de entrenamiento y etiquetado mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos base pequeños controlables en recursos, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a potencias de cálculo heterogéneas, 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 de proyectos 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, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto exploraciones originales en la arquitectura del sistema y el diseño de algoritmos, representando direcciones de investigación teórica de vanguardia; mientras que los caminos de implementación de Gensyn y Flock.io son relativamente claros, y ya se puede ver un progreso inicial en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas de ingeniería detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.

Prime Intellect: pionero en 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 reciba recompensas confiables por sus contribuciones computacionales. Prime Intellect espera, a través de los tres módulos PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST, construir un sistema de entrenamiento de IA descentralizado que sea verificable, abierto y con un mecanismo de incentivos completo.

Uno, Estructura de la pila de protocolos Prime Intellect y valor de los módulos clave

Dos, Detalles clave del mecanismo 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 Descentralización, diseñado específicamente para redes heterogéneas y participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación prioritaria, 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 localmente 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 entornos sin programación central, reduciendo tanto la complejidad del sistema como sentando las bases para apoyar 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 ha completado realmente un aprendizaje de estrategia efectivo basado en los datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo completo del 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, lo que es una innovación clave para lograr la distribución de recompensas de entrenamiento sin confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditada y motivada.

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 nodo variables. Combina mecanismos de propagación de gossip con estrategias de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados desincronizados, logrando la convergencia progresiva de pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con métodos centralizados o de AllReduce sincronizados, 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 continua.

OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrono disperso

OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de manera independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en la idea de DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para abordar los desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado, como la limitación de ancho de banda, la heterogeneidad de dispositivos y la inestabilidad de nodos. Su arquitectura se basa en la paralelización de datos, construyendo estructuras topológicas dispersas como Ring, Expander y Small-World, evitando el alto costo de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asincrónicas y un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que las GPU de consumo y los dispositivos de borde participen de manera estable en las tareas de entrenamiento, mejorando significativamente la accesibilidad a la colaboración en el entrenamiento 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 descentralizados, destinada a resolver los cuellos de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda. PCCL soporta topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, pudiendo 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, abriendo la "última milla" de la infraestructura de comunicación para construir una red de entrenamiento colaborativa verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza.

Tres, Prime Intellect red de incentivos y división de roles

Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin permiso, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, permitiendo que cualquier persona participe en tareas y obtenga recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona sobre la base de 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
• Nodos de entrenamiento: ejecutar entrenamiento local, enviar actualizaciones de peso y observar trayectorias
• Nodos de verificación: utilizar el mecanismo TOPLOC para verificar la autenticidad del comportamiento de entrenamiento y participar en el cálculo de recompensas y 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 bucle 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, el primer gran modelo de aprendizaje por refuerzo del mundo entrenado mediante la colaboración de nodos descentralizados y asíncronos que no requieren confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue completado con la colaboración de más de 100 nodos GPU heterogéneos distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con un tiempo de entrenamiento superior a 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 "entrenar es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra PRIME.