Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: da Controle Centralizado à Revolução Tecnológica da Descentralização Colaborativa

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

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição dentro de um cluster de alto desempenho local, onde todo o processo de treinamento, desde hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, é coordenado por um sistema de controle unificado. Essa arquitetura de profunda colaboração permite que a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas atinja o seu melhor, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como o GPT, Gemini, entre outros, apresentando vantagens de alta eficiência e recursos controláveis, mas também enfrenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.

O treinamento distribuído é a abordagem principal para o treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é decompor as tarefas de treinamento do modelo e distribuí-las para várias máquinas que colaboram na execução, a fim de superar os limites de computação e armazenamento em uma única máquina. Apesar de possuir características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por uma entidade centralizada, geralmente funcionando em um ambiente 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 dados com parâmetros compartilhados, necessitando de correspondência com os pesos do modelo
• Paralelismo de modelos: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade
• Pipeline paralelo: execução sequencial em fases, aumentando a taxa de transferência
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada de cálculos matriciais, aumentando a granularidade de paralelismo

O treinamento distribuído é uma combinação de "controle centralizado + execução distribuída", análogo a um mesmo chefe coordenando remotamente a colaboração de vários funcionários de "escritórios" para completar uma tarefa. Atualmente, quase todos os principais grandes modelos são treinados dessa forma.

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

• Dificuldade de heterogeneidade e segmentação de dispositivos: alta dificuldade de coordenação de dispositivos heterogêneos, baixa eficiência de segmentação de tarefas.
• Gargalo de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradiente evidente
• Falta de execução confiável: falta de ambiente de execução confiável, difícil verificar se os nós realmente participam do cálculo
• Falta de coordenação unificada: sem um despachador central, a distribuição de tarefas e o mecanismo de reversão de anomalias são complexos

Descentralização de treinamento pode ser entendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com potência de cálculo para treinar o modelo de forma colaborativa, mas a "verdadeira descentralização de treinamento em larga escala" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistema, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros níveis, mas a viabilidade 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 distribuição e Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros de modelo, sendo adequado para 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 desfruta das vantagens da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de uma parte de coordenação confiável, não possuindo características completamente abertas e resistentes à censura. Pode ser visto como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, com tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação relativamente suaves, sendo mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Tabela de comparação panorâmica dos paradigmas de treinamento de IA ( Arquitetura técnica × Incentivo de confiança × Características de aplicação )

Descentralização treino das fronteiras, oportunidades e caminhos reais

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, à alta demanda por recursos ou à dificuldade de colaboração, ela não é intrinsicamente adequada para ser realizada de forma eficiente entre nós heterogêneos e não confiáveis. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e largura de banda rápida, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em redes abertas; tarefas com fortes restrições de privacidade de dados e soberania estão limitadas por conformidade legal e restrições éticas, impossibilitando o compartilhamento aberto; e tarefas que carecem de uma base de incentivo à colaboração não têm motivação externa para participação. Essas fronteiras juntas constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

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 claras de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento comportamental, tarefas de treinamento e rotulagem de dados por meio de crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos com controle de recursos, bem como cenários de treinamento colaborativo com a participação de dispositivos de borda. Essas tarefas geralmente possuem características de alta paralelização, baixa acoplabilidade e tolerância a potência de cálculo heterogênea, sendo muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Visão geral da adaptabilidade das tarefas de treinamento de Descentralização

Descentralização treinamento clássico projeto análise

Atualmente, na vanguarda do treinamento Descentralização 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 muitas explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando a vanguarda da pesquisa teórica atual; enquanto Gensyn e Flock.io têm um caminho de implementação relativamente claro, já sendo possível ver os primeiros avanços em engenharia. Este artigo analisará, sequencialmente, as tecnologias centrais e a arquitetura de engenharia por trás desses cinco projetos, e explorará ainda mais suas diferenças e relações complementares no contexto do sistema de treinamento de IA Descentralização.

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

A Prime Intellect está empenhada em construir uma rede de treino de IA que não exige confiança, permitindo que qualquer pessoa participe do treino e receba recompensas confiáveis por suas contribuições computacionais. A Prime Intellect espera criar um sistema de treino de IA descentralizado, com verificabilidade, abertura e um mecanismo de incentivos completo, através de três grandes módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

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

Dois, Detalhes das Principais Mecanismos de Treinamento do Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitetura de tarefas de aprendizado por reforço assíncrono desacoplado

PRIME-RL é uma estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de treinamento descentralizados, projetada especialmente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ela 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 em seu local e colabore com mecanismos de validação e agregação por meio de interfaces padronizadas. Em comparação com processos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento central, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar multitarefas em paralelo e evolução de estratégias.

TOPLOC: Mecanismo de verificação de comportamento de treinamento leve

TOPLOC é um mecanismo central de verificação 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. Diferente de soluções pesadas como ZKML, o TOPLOC não depende do recálculo completo do modelo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para completar 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 pesos assíncronos

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 estados de nó variáveis. Ele combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que múltiplos nós submetam continuamente atualizações parciais em estados não sincronizados, alcançando a convergência progressiva dos pesos e a evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos centralizados ou síncronos de AllReduce, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a capacidade de tolerância a falhas do treinamento descentralizado, sendo a base central para construir um consenso de pesos estável e iterações de treinamento contínuas.

OpenDiLoCo: Estrutura de Comunicação Assíncrona Esparsa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação, implementada de forma independente e de código aberto pela equipe Prime Intellect, com base na filosofia DiLoCo proposta pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamento descentralizado, 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, permitindo que o treinamento colaborativo do modelo seja realizado apenas com 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 forma estável nas tarefas de treinamento, aumentando significativamente a acessibilidade ao treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação fundamentais para a construção de uma rede de treinamento descentralizada.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida pela Prime Intellect para um ambiente de treinamento de IA descentralizada, com o objetivo de resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais em dispositivos heterogêneos e redes de baixa largura de banda. O PCCL suporta topologias esparsas, compressão de gradientes, sincronização de baixa precisão e recuperação de pontos de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e em 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 e a compatibilidade entre dispositivos da rede de treinamento, abrindo caminho para a comunicação na "última milha" de uma rede de treinamento colaborativa 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 incentivos econômicos, permitindo que qualquer pessoa participe de tarefas e receba recompensas com base em contribuições reais. O protocolo opera com base em três categorias 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 treino: executar treino local, submeter atualizações de pesos e trajetórias de observação
• Nós de validação: utilizam o mecanismo TOPLOC para verificar a autenticidade do comportamento de treino e participam no cálculo de recompensas e agregação de estratégias.

O processo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, o treinamento de nós, a verificação de trajetórias, a agregação de pesos e a distribuição de recompensas, formando um ciclo de incentivo em torno do "comportamento de treinamento real".

Quatro, INTELLECT-2: Lançamento do primeiro modelo de treino descentralizado verificável

Prime Intellect lançou o INTELLECT-2 em maio de 2025, que é o primeiro grande modelo de aprendizado por reforço do mundo treinado por nós de colaboração descentralizada assíncrona e sem confiança, com uma escala de parâmetros de 32B. O modelo INTELLECT-2 foi treinado em colaboração por mais de 100 nós heterogêneos de GPU espalhados por três continentes, utilizando uma arquitetura completamente assíncrona, com um tempo de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e a estabilidade de redes de colaboração assíncrona. Este modelo não é apenas um avanço em termos de desempenho, mas também é a primeira implementação sistemática do paradigma "treinamento é consenso" proposto pela Prime Intellect. O INTELLECT-2 integra