Evolución de los Paradigmas de Entrenamiento de IA: De Control Centralizado a la Revolución Tecnológica de la Descentralización Colaborativa

En toda la cadena de valor de la IA, el entrenamiento de modelos es la etapa que más recursos consume y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y el efecto de aplicación real. En comparación con la llamada liviana de la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad de cálculo, procesos de manejo de datos complejos y 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 es el enfoque principal de este artículo.

El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, realizado por una única entidad dentro de un clúster de alto rendimiento local, donde todos los procesos de entrenamiento, desde el hardware, el software de bajo nivel, el sistema de programación de clústeres, hasta todos los componentes del marco de entrenamiento, son coordinados por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la eficiencia del uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos sean óptimos, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero también presenta problemas como 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 la tarea de entrenamiento del modelo y distribuirla a múltiples máquinas para que colaboren, con el fin de superar los cuellos de botella de cálculo y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de tener características "distribuidas" en términos físicos, en general sigue siendo controlado y coordinado por una institución centralizada, funcionando a menudo en un entorno de red local de alta velocidad, mediante la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina uniformemente las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos con parámetros compartidos, se necesita hacer coincidir los pesos del modelo
• Paralelismo de modelo: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos, logrando una fuerte escalabilidad
• Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por fases, mejorando la tasa de 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", similar a un mismo jefe que dirige a varios empleados de "oficinas" de forma remota para 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 principal radica en: múltiples nodos que no se fían entre sí colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente a través de 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 de dispositivos y fragmentación: alta dificultad para coordinar dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la fragmentación de tareas.
• Cuello de botella en la eficiencia de la comunicación: la comunicación en red es inestable, y 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 retroceso de excepciones son complejos.

La formación en Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo, cada uno contribuyendo con poder de cálculo para entrenar el modelo de manera colaborativa, pero "la verdadera Descentralización de gran escala que es viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y verificación del modelo, pero si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivar 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 la conformidad con la privacidad. El aprendizaje federado posee la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que cuenta con las ventajas de la dispersión de datos del entrenamiento descentralizado, pero aún depende de un coordinador de confianza y no posee características de total apertura y resistencia a la censura. Puede considerarse como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderado en términos de tareas de entrenamiento, estructura de confianza y mecanismos de comunicación, y más adecuado 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 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, las altas demandas 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 grandes modelos a menudo depende de alta memoria, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su 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 la apertura y el intercambio; mientras que las tareas que carecen de incentivos de colaboración carecen de motivación externa para la participación. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado en la actualidad.

Pero esto no significa que la formación descentralizada sea un falso enunciado. De hecho, en tipos de tareas que son estructuralmente ligeras, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, la formación descentralizada 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 mediante crowdsourcing de datos, entrenamiento de modelos básicos pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos edge. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, baja acoplamiento y tolerancia a capacidades computacionales 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 proyecto análisis

Actualmente, en el campo de vanguardia de la Descentralización de entrenamiento y aprendizaje federal, 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 en la investigación teórica actual; mientras que Gensyn y Flock.io tienen caminos de implementación relativamente claros, 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 descentralizado.

Prime Intellect: Pionero de redes colaborativas de aprendizaje reforzado con trayectoria de entrenamiento verificable

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 de protocolos Prime Intellect y valor de módulos clave

Dos, explicación detallada de los mecanismos clave de entrenamiento de Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitectura de tareas de aprendizaje reforzado 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 participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación prioritario, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, permitiendo que cada nodo de entrenamiento complete su ciclo de tareas de manera independiente en local y colabore con mecanismos de verificación y agregación a través de interfaces estandarizadas. En comparación con los procesos de aprendizaje supervisado tradicionales, PRIME-RL es más adecuado para implementar entrenamiento flexible en un entorno sin programación central, lo que reduce la complejidad del sistema y sienta las bases para soportar múltiples tareas en paralelo y la evolución de estrategias.

TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero

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 del modelo completo, sino que completa la verificación de estructura ligera analizando las trayectorias de consistencia local entre "secuencias de observación ↔ actualización de estrategia". Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, lo que representa una innovación clave para lograr la asignación de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, proporcionando un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivadora.

SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de pesos asíncronos

SHARDCAST es un protocolo de propagación y agregación de peso diseñado por Prime Intellect, optimizado específicamente para entornos de red reales que son asíncronos, con ancho de banda limitado y estados de nodo cambiantes. Combina mecanismos de propagación 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 los métodos centralizados o sincronizados de AllReduce, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento descentralizado, siendo la base central para construir un consenso de peso estable y una iteración de entrenamiento continua.

OpenDiLoCo: marco de comunicación asíncrona dispersa

OpenDiLoCo es un marco de optimización de comunicación implementado de forma independiente y de código abierto por el equipo de Prime Intellect, basado en el concepto DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para abordar 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 así el alto costo de comunicación de la sincronización global, y completando el entrenamiento colaborativo del modelo con solo depender de nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asincrónicas y un mecanismo de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos de borde 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, con el objetivo de 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, 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 al 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 colaborativo verdaderamente abierta y sin necesidad de confianza.

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

Prime Intellect ha construido 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 basado en 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 peso y trayectorias de observación
• Nodos de verificación: 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: 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 necesidad de 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 distribuidos en tres continentes, utilizando una arquitectura completamente asíncrona, con un tiempo de entrenamiento de más de 400 horas, lo que demuestra la viabilidad y estabilidad de las redes de colaboración asíncrona. Este modelo no solo representa un avance en términos de rendimiento, sino que también es la primera implementación sistemática del paradigma "entrenamiento es consenso" propuesto por Prime Intellect. INTELLECT-2 integra