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 el eslabón que consume más recursos y presenta la mayor barrera técnica, determinando directamente el límite de capacidad del modelo y su efectividad en aplicaciones reales. En comparación con la llamada ligera en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de gran capacidad computacional, procesos de manejo de datos complejos y un sólido soporte de algoritmos de optimización, 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 dividir 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, donde una única institución completa todo el proceso de entrenamiento en un clúster local de alto rendimiento, coordinando todos los componentes desde el hardware, el software de base, el sistema de programación del clúster, hasta el marco de entrenamiento, mediante un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración maximiza la eficiencia del uso compartido de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos, siendo muy adecuada para el entrenamiento de modelos a gran escala como GPT y Gemini, con ventajas de alta eficiencia y recursos controlables, pero al mismo tiempo 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 las tareas de entrenamiento del modelo y distribuirlas a múltiples máquinas para que se ejecuten de forma colaborativa, con el fin de superar los cuellos de botella de computación y almacenamiento en una sola máquina. A pesar de contar con características "distribuidas" en el ámbito físico, el conjunto sigue siendo controlado y sincronizado por una institución centralizada, y a menudo opera en un entorno de red local de alta velocidad, utilizando la tecnología de bus de interconexión de alta velocidad NVLink, donde el nodo principal coordina de manera unificada las sub-tareas. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes parámetros de datos compartidos, se necesita igualar los pesos del modelo
• Paralelismo de modelos: implementar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una gran escalabilidad;
• Paralelismo de tuberías: ejecución en serie por etapas, aumentando la tasa de rendimiento;
• Paralelismo de tensores: segmentación refinada de cálculos de matrices, mejora de la granularidad de paralelismo.

El entrenamiento distribuido es una combinación de "control centralizado + ejecución distribuida", análogo a un mismo jefe dirigiendo a varios empleados de "oficinas" de forma remota para completar tareas. Actualmente, casi todos los grandes modelos principales se entrenan de esta manera.

La Descentralización en el entrenamiento representa un camino futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no se confían entre sí (que pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos de borde) colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por protocolos que dirigen 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 la segmentación: 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 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 los mecanismos de reversión de excepciones son complejos.

La formación en Descentralización se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con potencia de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero "la verdadera formación descentralizada a gran escala que es viable" sigue siendo un desafío ingenieril sistémico, que involucra múltiples niveles como arquitectura de sistemas, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos, y verificación de modelos. Sin embargo, si se puede lograr "colaboración efectiva + incentivos para la honestidad + resultados correctos" todavía se encuentra en una etapa temprana de exploración de prototipos.

El aprendizaje federado, como una forma de transición entre distribuido y Descentralización, enfatiza la preservación local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo adecuado para escenarios que priorizan la conformidad con la privacidad (como en salud y finanzas). El aprendizaje federado cuenta con la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee las ventajas de la dispersión de datos del entrenamiento Descentralización, pero aún depende de partes coordinadoras de confianza y no presenta características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, siendo relativamente moderada en las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación, lo que la hace más adecuada como arquitectura de despliegue transitorio en la industria.

Descentralización entrenamiento de los límites, oportunidades y caminos reales

Desde la perspectiva de los paradigmas de entrenamiento, la Descentralización del entrenamiento no es aplicable a todos los tipos de tareas. En ciertos escenarios, debido a la complejidad de la estructura de la tarea, a la alta demanda de recursos o a la dificultad de colaboración, no es naturalmente adecuada para completarse de manera eficiente entre nodos heterogéneos y sin confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda rápido, lo que dificulta su segmentación y sincronización efectiva en redes abiertas; las tareas con fuertes restricciones de privacidad de datos y soberanía (como la medicina, las finanzas o los datos confidenciales) están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide el intercambio abierto; y las tareas que carecen de incentivos de colaboración (como los modelos de código cerrado de empresas o el entrenamiento de prototipos internos) carecen de la motivación para la participación externa. Estas fronteras constituyen las limitaciones reales del entrenamiento descentralizado actual.

Pero esto no significa que la capacitación descentralizada sea un falso dilema. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden incentivarse, la capacitación descentralizada muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajuste fino de LoRA, tareas de entrenamiento posteriores de alineación de comportamiento (como RLHF, DPO), tareas de capacitación y anotación mediante crowdsourcing de datos, capacitación de modelos base pequeños controlables en recursos, así como escenarios de capacitación colaborativa que implican dispositivos de borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a capacidades computacionales heterogéneas, lo que las hace muy adecuadas para la capacitación colaborativa a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.

Descentralización entrenamiento clásico de proyectos análisis

Actualmente, en el campo de vanguardia del entrenamiento descentralizado y el aprendizaje federado, 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 más exploraciones originales en la arquitectura del sistema 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 sucesivamente las tecnologías centrales y las arquitecturas ingenieriles detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizado.

Prime Intellect: pionero de 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 cualquiera participe en el entrenamiento y reciba recompensas fiables por su contribución computacional. 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 de Prime Intellect y valor de los módulos clave

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

PRIME-RL: Arquitectura de tarea 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 participación asíncrona. Utiliza el aprendizaje por refuerzo como objeto de adaptación prioritario, desacoplando estructuralmente los procesos de entrenamiento, inferencia y carga de pesos, de modo que cada nodo de entrenamiento puede completar el ciclo de tareas de forma independiente en local, y colaborar a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de verificación y agregación. En comparación con los flujos 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 la paralelización de múltiples tareas y la evolución de estrategias.

TOPLOC: mecanismo de verificación de comportamiento de entrenamiento ligero

TOPLOC (Trusted Observation & Policy-Locality Check) es un mecanismo central de verificabilidad de entrenamiento propuesto por Prime Intellect, utilizado para determinar si un nodo ha completado realmente un aprendizaje de políticas efectivo basado en datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recalculo de todo el modelo, sino que completa la verificación de la estructura ligera analizando las trayectorias de consistencia local entre "secuencia de observación ↔ actualización de políticas". Por primera vez, convierte las trayectorias de comportamiento durante el proceso de entrenamiento en objetos verificables, siendo una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y proporciona un camino viable para construir redes de entrenamiento colaborativo descentralizadas, auditables e incentivadas.

SHARDCAST: Protocolo de agregación y propagación de pesos asíncronos

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 continúen 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 sincronizados de AllReduce, 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 el concepto de DiLoCo propuesto por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar 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, 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 los nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y mecanismos de tolerancia a fallos, OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo y dispositivos de borde participen de manera estable en 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 (Prime Collective Communication Library) es una biblioteca de comunicación ligera diseñada a medida por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizados, con el objetivo de resolver los cuellos de botella de adaptación de las bibliotecas de comunicación tradicionales (como NCCL, Gloo) 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 subyacente que sostiene 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 los dispositivos, allanando el camino para construir una red de entrenamiento colaborativa realmente abierta y sin necesidad de confianza, superando la "última milla" de la infraestructura de comunicación.

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

Prime Intellect ha construido una red de entrenamiento sin licencia, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, que permite a cualquier persona participar en tareas y obtener recompensas basadas en contribuciones reales. El protocolo funciona en base a 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 verificación: utiliza 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 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, que es el primer gran modelo de aprendizaje por refuerzo del mundo entrenado por nodos descentralizados asíncronos y sin confianza, con una escala de parámetros de 32B. El modelo INTELLECT-2 fue entrenado en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos GPU distribuidos en tres continentes, utilizando un enfoque completamente asíncrono.