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 el eslabón que más recursos consume y que 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 en la fase de inferencia, el proceso de entrenamiento requiere una inversión continua de potencia de cálculo a gran escala, un procesamiento de datos complejo y el apoyo 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 se discute en este artículo.

El entrenamiento centralizado es la forma tradicional más común, completado por una única institución en un clúster de alto rendimiento local, donde 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, es coordinado por un sistema de control unificado. Esta arquitectura de profunda colaboración permite que la eficiencia del intercambio de memoria, la sincronización de gradientes y los mecanismos de tolerancia a fallos alcancen su mejor nivel, 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 riesgo de un solo punto.

El entrenamiento distribuido es la forma principal de 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, a fin de superar las limitaciones de cálculo y almacenamiento de una sola máquina. A pesar de que físicamente posee características de «descentralización», en general aún está controlado y gestionado por una entidad centralizada, y suele operar 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 subtareas. Los métodos principales incluyen:

• Paralelismo de datos: cada nodo entrena diferentes datos compartiendo parámetros, necesita coincidir con los pesos del modelo
• Paralelismo de modelos: desplegar diferentes partes del modelo en diferentes nodos para lograr una fuerte escalabilidad;
• Paralelización de tuberías: ejecución en serie por fases, mejora de la tasa de rendimiento;
• Paralelismo de tensores: segmentación refinada de cálculos matriciales, mejora de la granularidad de la paralelización.

El entrenamiento distribuido es una combinación de «control centralizado + ejecución distribuida», similar a un mismo jefe dirigiendo de forma remota a varios empleados de «oficina» para completar tareas en colaboración. Actualmente, casi todos los modelos grandes más importantes se entrenan de esta manera.

La formación en Descentralización representa un futuro más abierto y resistente a la censura. Su característica central radica en: múltiples nodos que no confían entre sí ( pueden ser computadoras domésticas, GPU en la nube o dispositivos de borde ) que colaboran para completar tareas de entrenamiento sin un coordinador central, generalmente impulsados por un protocolo para 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 fragmentación de dispositivos: alta dificultad en la coordinación de dispositivos heterogéneos, baja eficiencia en la fragmentación de tareas;
• Bottleneck de eficiencia en la comunicación: la comunicación en la red es inestable, el cuello de botella en la sincronización de gradientes es evidente;
• Ejecución confiable ausente: 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 entrenamiento descentralizado se puede entender como: un grupo de voluntarios de todo el mundo que contribuyen con su poder de cálculo para entrenar modelos de manera colaborativa, pero la "verdadera viabilidad del entrenamiento descentralizado a gran escala" sigue siendo un desafío sistemático de ingeniería, que involucra múltiples niveles como la arquitectura del sistema, protocolos de comunicación, seguridad criptográfica, mecanismos económicos y verificación de modelos. Sin embargo, si se puede "colaborar de manera efectiva + incentivar la honestidad + obtener resultados correctos" aún se encuentra en una fase temprana de exploración de prototipos.

El aprendizaje federado, como una forma de transición entre distribuidos y Descentralización, enfatiza la retención local de datos y la agregación centralizada de parámetros del modelo, siendo aplicable en escenarios que enfatizan la conformidad con la privacidad, como el sector médico y financiero (. El aprendizaje federado tiene la estructura de ingeniería del entrenamiento distribuido y la capacidad de colaboración local, al mismo tiempo que posee la ventaja de dispersión de datos del entrenamiento Descentralización, pero aún depende de un coordinador de confianza y no tiene características completamente abiertas y resistentes a la censura. Se puede considerar como una solución de "Descentralización controlada" en escenarios de conformidad con la privacidad, donde las tareas de entrenamiento, la estructura de confianza y los mecanismos de comunicación son relativamente suaves, siendo más adecuado como una arquitectura de despliegue transitorio en la industria.

) 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 sin confianza. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos grandes a menudo depende de alta memoria de video, baja latencia y ancho de banda alto, lo que dificulta su división y sincronización efectivas en una red abierta; tareas como la privacidad de datos y las restricciones de soberanía ###, como en el ámbito médico, financiero o datos confidenciales (, están limitadas por la conformidad legal y las restricciones éticas, lo que impide su compartición abierta; y 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 actuales del entrenamiento descentralizado.

Pero esto no significa que la formación en Descentralización sea un argumento engañoso. De hecho, en tipos de tareas que son ligeras en estructura, fáciles de paralelizar y que pueden ser incentivadas, la formación en Descentralización muestra perspectivas de aplicación claras. Incluyendo, pero no limitado a: ajustes finos de LoRA, tareas de posentrenamiento alineadas con el comportamiento ) como RLHF, DPO(, entrenamiento y etiquetado de datos mediante crowdsourcing, entrenamiento de modelos base pequeños con recursos controlables, así como escenarios de entrenamiento colaborativo con la participación de dispositivos en el borde. Estas tareas generalmente poseen características de alta paralelización, bajo acoplamiento y tolerancia a capacidades de cálculo heterogéneas, siendo muy adecuadas para el entrenamiento colaborativo a través de redes P2P, protocolos Swarm, optimizadores distribuidos, entre otros.

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) Descentralización entrenamiento clásico proyecto análisis

Actualmente, en el campo de la Descentralización de entrenamiento y 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 tecnológica y la dificultad de implementación ingenieril, Prime Intellect, Nous Research y Pluralis.ai han propuesto muchas 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 ver progresos iniciales en la ingeniería. Este artículo analizará sucesivamente las tecnologías centrales y la arquitectura ingenieril detrás de estos cinco proyectos, y explorará además sus diferencias y relaciones complementarias en el sistema de entrenamiento de IA descentralizada.

Prime Intellect: pionero de redes de colaboración 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 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 del stack de protocolos Prime Intellect y el valor de los módulos clave

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

PRIME-RL: Arquitectura de tarea de aprendizaje por refuerzo asíncrono desacoplada

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 manera independiente en local y colaborar a través de interfaces estandarizadas con mecanismos de validación y agregación. En comparación con los procesos tradicionales de aprendizaje supervisado, PRIME-RL es más adecuado para lograr entrenamientos flexibles 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)Observación Confiable y Verificación de Política-Localidad( es un 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 datos de observación. A diferencia de soluciones pesadas como ZKML, TOPLOC no depende del recálculo del modelo completo, sino que completa la verificación de estructura liviana al analizar 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, siendo una innovación clave para lograr una distribución de recompensas de entrenamiento sin necesidad de confianza, y proporciona un camino viable para construir una red de entrenamiento colaborativo descentralizada que sea auditable e incentivada.

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 asincrónicos, con ancho de banda limitado y estados de nodo variables. Combina un mecanismo de propagación tipo gossip con una estrategia de sincronización local, permitiendo que múltiples nodos continúen enviando actualizaciones parciales en estados asincrónicos, logrando la convergencia progresiva de pesos y la evolución de múltiples versiones. En comparación con los métodos AllReduce centralizados o sincronizados, SHARDCAST mejora significativamente la escalabilidad y la tolerancia a fallos del entrenamiento Descentralización, siendo la base fundamental para construir un consenso de pesos estable y una iteración de entrenamiento continuo.

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 la idea de DiLoCo propuesta por DeepMind, diseñado específicamente para enfrentar desafíos comunes en el entrenamiento descentralizado como el ancho de banda limitado, 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 solo con nodos vecinos locales. Combinando actualizaciones asíncronas y un mecanismo 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 una red de entrenamiento descentralizado.

PCCL: Biblioteca de comunicación colaborativa

PCCL)Prime Collective Communication Library( es una biblioteca de comunicación liviana diseñada por Prime Intellect para entornos de entrenamiento de IA descentralizados, destinada a resolver los cuellos de botella de adaptación en dispositivos heterogéneos y redes de bajo ancho de banda que presentan bibliotecas de comunicación tradicionales) como NCCL y Gloo(. PCCL admite topologías dispersas, compresión de gradientes, sincronización de baja precisión y recuperación de puntos de control, y puede funcionar en GPU de consumo y nodos inestables. Es un componente subyacente que respalda la capacidad de comunicación asincrónica 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 redes de entrenamiento colaborativas verdaderamente abiertas y sin necesidad de confianza.

Tres, Red de Incentivos Prime Intellect y Distribución de Roles

Prime Intellect construyó una red de entrenamiento sin permisos, verificable y con un mecanismo de incentivos económicos, permitiendo que cualquiera pueda 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 observar la trayectoria
• Nodos de validación: 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 flujo 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 ciclo de incentivos en torno a "comportamientos de entrenamiento reales".

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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 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 en colaboración por más de 100 nodos heterogéneos de GPU distribuidos en tres continentes, utilizando un enfoque completamente asíncrono.