Evolução do Paradigma de Treinamento de IA: da Controle Centralizado à Revolução Tecnológica de Colaboração Descentralizada

Na cadeia de valor total da IA, o treinamento de modelos é a etapa que consome mais recursos e tem 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, processos de tratamento 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 em 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. Esta arquitetura de profunda colaboração permite que a eficiência do compartilhamento de memória, sincronização de gradientes e mecanismos de tolerância a falhas atinja o máximo, sendo muito adequada para o treinamento de modelos em larga escala como o GPT e o Gemini, apresentando vantagens de alta eficiência e controle de recursos, mas também apresenta problemas como monopólio de dados, barreiras de recursos, consumo de energia e riscos de ponto único.

O treinamento distribuído é a principal abordagem para o treinamento de grandes modelos atualmente, cujo núcleo é desmembrar a tarefa de treinamento do modelo e distribuí-la para várias máquinas que executam em conjunto, a fim de superar os gargalos de cálculo e armazenamento de uma única máquina. Embora possua características "distribuídas" em termos físicos, o todo ainda é controlado e agendado por uma instituição centralizada, frequentemente operando em ambientes de rede local de alta velocidade, através da tecnologia de barramento de interconexão de alta velocidade NVLink, onde o nó principal coordena uniformemente as subtarefas. As abordagens principais incluem:

• Paralelismo de dados: cada nó treina diferentes dados com parâmetros compartilhados, sendo necessário corresponder os pesos do modelo
• Paralelismo de modelo: implantar diferentes partes do modelo em diferentes nós, alcançando forte escalabilidade;
• Pipeline paralelo: execução em série em fases, aumentando a taxa de transferência;
• Paralelismo de tensores: segmentação refinada do cálculo de matrizes, aumentando o grau de paralelismo.

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

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

• Dificuldades de heterogeneidade e divisão de tarefas: alta dificuldade de coordenação entre dispositivos heterogêneos, baixa eficiência na divisão de tarefas;
• Gargalo de eficiência de comunicação: comunicação de rede instável, gargalo de sincronização de gradiente óbvio;
• Execução confiável ausente: falta de um 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 exceções são complexos.

Descentralização do treinamento pode ser compreendida como: um grupo de voluntários globais, cada um contribuindo com poder de computação para treinar o modelo em conjunto, mas "o verdadeiro treinamento descentralizado em grande escala viável" ainda é um desafio de engenharia sistêmica, envolvendo arquitetura de sistemas, protocolos de comunicação, segurança criptográfica, mecanismos econômicos, validação de modelos e outros múltiplos níveis, mas a questão de saber se pode "cooperar efetivamente + incentivar a honestidade + resultados corretos" ainda está na fase inicial de exploração de protótipos.

A aprendizagem federada, como uma forma de transição entre distribuído e Descentralização, enfatiza a retenção local de dados e a agregação centralizada de parâmetros do modelo, sendo adequada para cenários que priorizam a conformidade com a privacidade. A aprendizagem federada possui a estrutura de engenharia do treinamento distribuído e a capacidade de colaboração local, ao mesmo tempo em que possui a vantagem da dispersão de dados do treinamento Descentralização, mas ainda depende de um coordenador confiável, não possuindo características de total abertura e resistência à censura. Pode ser vista como uma solução de "Descentralização controlada" em cenários de conformidade com a privacidade, sendo relativamente moderada em termos de tarefas de treinamento, estruturas de confiança e mecanismos de comunicação, mais adequada como uma arquitetura de implantação transitória na indústria.

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 de recursos ou à dificuldade de colaboração, não é naturalmente adequado para ser realizado de forma eficiente entre nós heterogêneos e sem confiança. 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 forte privacidade de dados e restrições de soberania são limitadas por conformidade legal e restrições éticas, não podendo ser compartilhadas abertamente; e tarefas que carecem de incentivos à colaboração não têm 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 leves em estrutura, fáceis de paralelizar e que podem ser incentivadas, o treinamento descentralizado mostra perspectivas claras de aplicação. Incluindo, mas não se limitando a: ajuste fino LoRA, tarefas de treinamento pós-alinhamento de comportamento, treinamento e rotulagem de dados por 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 alta paralelização, baixa acoplamento e tolerância a potência de cálculo heterogênea, tornando-as muito adequadas para treinamento colaborativo através de redes P2P, protocolos Swarm, otimizadores distribuídos e outros métodos.

Descentralização treinamento projeto clássico análise

Atualmente, na área de treinamento descentralizado 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 as direções de pesquisa teórica mais avançadas; enquanto Gensyn e Flock.io têm caminhos de implementação relativamente claros, já mostrando progresso inicial em sua engenharia.

Prime Intellect: Pioneiro da rede colaborativa de aprendizado reforçado 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 de três módulos principais: PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST.

PRIME-RL: Arquitetura de Tarefas de Aprendizado por Reforço Assíncrono Desacoplada

PRIME-RL é uma estrutura de modelagem e execução de tarefas personalizada pela Prime Intellect para cenários de Descentralização, projetada especificamente para redes heterogêneas e participação assíncrona. Ele 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 local, e colabore com mecanismos de validação e agregação através de interfaces padronizadas. Em comparação com os fluxos tradicionais de aprendizado supervisionado, o PRIME-RL é mais adequado para implementar treinamento flexível em ambientes sem agendamento centralizado, reduzindo a complexidade do sistema e estabelecendo uma base para suportar paralelismo de múltiplas tarefas e evolução de estratégias.

TOPLOC: Mecanismo de validação de comportamento de treinamento leve

TOPLOC é o mecanismo central de verificabilidade de treinamento proposto pela Prime Intellect, usado 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 recálculo de todo o modelo, mas analisa a trajetória de consistência local entre "sequência de observação ↔ atualização de estratégia" para realizar uma verificação estrutural leve. É a primeira vez que a trajetória de comportamento durante o processo de treinamento é convertida em um objeto verificável, sendo uma inovação chave para a distribuição de recompensas de treinamento sem confiança, oferecendo um caminho viável para construir uma rede de treinamento colaborativo descentralizada que seja audível e incentivadora.

SHARDCAST: Protocolo de agregação e propagação de peso assíncrono

SHARDCAST é um protocolo de propagação e agregação de pesos projetado pela Prime Intellect, otimizado para ambientes de rede reais com assincronismo, largura de banda limitada e estado variável dos nós. Ele combina mecanismos de propagação gossip com estratégias de sincronização local, permitindo que múltiplos nós continuem a submeter atualizações parciais em estados não sincronizados, alcançando uma convergência progressiva de pesos e uma evolução de múltiplas versões. Em comparação com métodos AllReduce centralizados ou sincronizados, o SHARDCAST melhora significativamente a escalabilidade e a capacidade de tolerância a falhas do treinamento Descentralização, sendo a base fundamental 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 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 da sincronização global, completando o treinamento colaborativo do modelo apenas com os 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 tarefas de treinamento de forma estável, aumentando significativamente a participação em treinamentos colaborativos globais, sendo uma das infraestruturas de comunicação chave 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 descentralizado, com o objetivo de resolver o gargalo 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 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 dos dispositivos, facilitando a comunicação na "última milha" para construir uma rede de treinamento colaborativo verdadeiramente aberta e sem necessidade de confiança.

A Prime Intellect construiu uma rede de treinamento sem permissão, verificável e com um mecanismo de incentivo econômico, 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 centrais:

• 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 pesos e trajetórias de observação
• Nós de validação: utilizar o mecanismo TOPLOC para verificar a veracidade dos comportamentos de treinamento e participar do 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, constituindo um ciclo de incentivos em torno do "comportamento de treinamento real".

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 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 distribuídos por três continentes, utilizando uma arquitetura completamente assíncrona, com uma duração de treinamento superior a 400 horas, demonstrando a viabilidade e estabilidade da rede de colaboração assíncrona. Este modelo não é apenas um avanço em termos de desempenho, mas também representa a primeira implementação sistemática do paradigma "treinamento é consenso" proposto pela Prime Intellect. O INTELLECT-2 integra módulos de protocolo central como PRIME-RL, TOPLOC e SHARDCAST, marcando a primeira realização da abertura, verificabilidade e ciclo de incentivos econômicos do processo de treinamento em uma rede de treinamento descentralizada.

Em termos de desempenho, o INTELLECT-2 é treinado com base no QwQ-32B e realizou um treinamento RL especializado em código e matemática, posicionando-se na vanguarda dos modelos de ajuste fino RL de código aberto atuais. Embora ainda não tenha superado modelos fechados como o GPT-4 ou o Gemini, sua verdadeira