Evolução dos Paradigmas de Treinamento de IA: De Controle Centralizado à Revolução Tecnológica da Descentralização e Colaboração

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a fase que consome mais recursos e tem a maior barreira técnica, determinando diretamente o limite de capacidade do modelo e o efeito da aplicação prática. Em comparação com as chamadas leves da fase de inferência, o processo de treinamento requer um investimento contínuo de grande escala em poder computacional, processos complexos de processamento de dados 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 o treinamento descentralizado, que é o foco deste artigo.

O treinamento centralizado é a forma tradicional mais comum, realizado por uma única instituição em um cluster local de alto desempenho, completando todo o processo de treinamento. Desde o hardware, software de base, sistema de agendamento de cluster, até todos os componentes do framework de treinamento, tudo é coordenado por um sistema de controle unificado. Esta 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 grandes modelos como GPT e Gemini, apresentando vantagens de alta eficiência e controle de recursos. 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 abordagem principal para o treinamento de grandes modelos atualmente, cuja essência é dividir a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas para execução colaborativa, a fim de superar os gargalos de computação e armazenamento de uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" do ponto de vista físico, o conjunto ainda é controlado, agendado e sincronizado por uma instituição centralizada, geralmente operando em ambientes de rede local de alta velocidade, por meio da tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, com o nó principal coordenando uniformemente as subtarefas. Os métodos principais incluem:

• Parâmetros de dados em paralelo: cada nó treina diferentes dados com pesos de modelo compartilhados, que precisam ser compatíveis.
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando uma forte escalabilidade;
• Canalização paralela: execução em série por fases, aumentando a taxa de transferência;
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada do cálculo de matrizes, aumentando a granularidade de paralelismo.

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

A Descentralização do treinamento representa um caminho futuro com maior abertura e características de resistência à censura. Suas principais características são: múltiplos nós que não confiam uns nos outros (podendo ser computadores pessoais, GPUs em nuvem ou dispositivos de borda) colaborando para completar tarefas de treinamento sem um coordenador central, geralmente impulsionados por protocolos que dirigem a distribuição e colaboração de tarefas, e utilizando mecanismos de incentivo criptográfico para garantir a honestidade das contribuições. Os principais desafios enfrentados por esse modelo incluem:

• Dificuldade na heterogeneidade e divisão de dispositivos: alta dificuldade na coordenação de dispositivos heterogêneos e baixa eficiência na divisão de tarefas;
• Gargalo de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradiente evidente;
• Falta de execução confiável: falta de um ambiente de execução confiável, difícil verificar se os nós estão realmente participando do cálculo;
• Falta de coordenação unificada: sem um despachador central, a distribuição de tarefas e os mecanismos de retrocesso 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 de forma colaborativa, mas "o verdadeiro treinamento descentralizado em grande escala viável" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistema, protocolo de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros níveis, mas a capacidade de "colaborar efetivamente + incentivar a honestidade + garantir 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 dos dados e a agregação centralizada dos parâmetros do modelo, sendo adequado para cenários que priorizam a conformidade com a privacidade (como saúde e finanças). O aprendizado federado possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo que aproveita a vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralizado, mas ainda depende de um coordenador confiável e não possui 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 moderado em termos de tarefas de treinamento, estrutura de confiança e mecanismos de comunicação, sendo mais adequado como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

Descentralização treinamento 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 naturalmente apropriada para ser realizada de forma eficiente entre nós heterogêneos e de confiança mútua. Por exemplo, o treinamento de grandes modelos geralmente depende de alta memória, baixa latência e alta largura de banda, sendo difícil dividir e sincronizar efetivamente em uma rede aberta; tarefas com fortes restrições de privacidade de dados e soberania (como saúde, finanças e dados sensíveis) são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; enquanto tarefas que carecem de uma base de incentivo à colaboração (como modelos de código fechado de empresas ou treinamento de protótipos internos) carecem de motivação externa para participação. Essas fronteiras constituem as limitações reais do treinamento descentralizado atualmente.

Mas isso não significa que o treinamento descentralizado seja um falso problema. De fato, em tipos de tarefas que são leve em estrutura, fáceis de paralelizar e que podem ser incentivadas, o treinamento descentralizado demonstra uma perspectiva de aplicação clara. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento de comportamento (como RLHF, DPO), tarefas de 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 características de alta paralelização, baixo acoplamento e tolerância a capacidade computacional heterogênea, tornando-as muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos, entre outros.

Descentralização treinamento projeto clássico análise

Atualmente, na vanguarda do treinamento descentralizado e do aprendizado federado, os principais projetos de blockchain representativos incluem Prime Intellect, Pluralis.ai, Gensyn, Nous Research e Flock.io. Do ponto de vista da inovação tecnológica e da dificuldade de implementação, Prime Intellect, Nous Research e Pluralis.ai propuseram muitas explorações originais em arquitetura de sistemas e design de algoritmos, representando as direções de pesquisa teórica mais avançadas; enquanto Gensyn e Flock.io têm um caminho de implementação relativamente claro, já mostrando progresso inicial em engenharia. Este artigo irá analisar sucessivamente as tecnologias centrais e a arquitetura de engenharia por trás desses cinco projetos, e discutir ainda mais suas diferenças e relações complementares dentro do sistema de treinamento de IA descentralizada.

Prime Intellect: Pioneiro da rede colaborativa de aprendizagem reforçada com trajetória de treinamento verificável

A Prime Intellect está comprometida em 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 principais módulos: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

Um, Estrutura da Pilha de Protocólios Prime Intellect e Valor dos Módulos Chave

Dois, Explicação Detalhada dos Mecanismos Chave do Treinamento Prime Intellect

PRIME-RL: Arquitetura de Tarefas de Aprendizagem por Reforço Assíncrona Desacoplada

PRIME-RL é uma estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de treinamento de Descentralização, projetada especificamente 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 localmente de forma independente, e colabore com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Em comparação com os processos de aprendizado supervisionado tradicionais, 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 a paralelização de múltiplas tarefas e evolução de estratégias.

TOPLOC: Mecanismo de validação de comportamento leve

TOPLOC (Trusted Observation & Policy-Locality Check) é um 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 do recalculo de todo o modelo, mas sim analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de política" para completar a verificação de estrutura leve. Ele transforma pela primeira vez a trajetória de comportamento durante o processo de treinamento em um objeto verificável, sendo uma inovação chave para a implementação de uma distribuição de recompensas de treinamento sem confiança, fornecendo um caminho viável para a construção de uma rede de treinamento colaborativo descentralizada, auditável e incentivada.

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 nós variáveis. Ele combina um mecanismo de propagação gossip com uma estratégia de sincronização local, permitindo que múltiplos nós continuem a submeter 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 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 Espessa

OpenDiLoCo é uma estrutura de otimização de comunicação independentemente implementada e de código aberto pela equipe Prime Intellect com base na filosofia DiLoCo proposta pela DeepMind, projetada especificamente para enfrentar desafios comuns em treinamentos descentralizados, como largura de banda limitada, heterogeneidade de dispositivos e instabilidade de nós. Sua arquitetura é baseada em paralelismo de dados, construindo estruturas topológicas esparsas como Ring, Expander e Small-World, evitando os altos custos de comunicação de sincronização global, completando o treinamento colaborativo do modelo apenas com nós vizinhos locais. Combinando atualizações assíncronas e mecanismos de tolerância a falhas, o OpenDiLoCo permite que GPUs de consumo e dispositivos de borda participem de tarefas de treinamento de forma estável, melhorando significativamente a participação em treinamento colaborativo global, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave para a construção de redes de treinamento descentralizadas.

PCCL: Biblioteca de Comunicação Colaborativa

PCCL (Prime Collective Communication Library) é uma biblioteca de comunicação leve desenvolvida pela Prime Intellect para ambientes de treinamento de IA descentralizados, destinada a resolver os gargalos de adaptação das bibliotecas de comunicação tradicionais (como NCCL, Gloo) 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 ponto de verificação, podendo ser executado em GPUs de consumo e nós instáveis, sendo um componente de base 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 entre dispositivos, abrindo caminho para a comunicação fundamental que constrói uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem necessidade de confiança, "última milha".

Três, Rede de Incentivo Prime Intellect e Distribuição de Funções

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com mecanismos 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 tipos 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 da agregação de estratégias.

O fluxo central do protocolo inclui a publicação de tarefas, treinamento de nós, verificação de trajetórias, agregação de pesos (SHARDCAST) 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 por reforço do mundo treinado por meio de colaboração de nós descentralizados, assíncronos e sem necessidade de 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 um método totalmente assíncrono.