AI训练范式演进：从集中控制到去中心化协同的技术革命

在AI的全价值链中，模型训练是资源消耗最大、技术门槛最高的环节，直接决定了模型的能力上限与实际应用效果。相比推理阶段的轻量级调用，训练过程需要持续的大规模算力投入、复杂的数据处理流程和高强度的优化算法支持，是AI系统构建的真正"重工业"。从架构范式来看，训练方式可划分为四类：集中化训练、分布式训练、联邦学习以及本文重点讨论的去中心化训练。

集中化训练是最常见的传统方式，由单一机构在本地高性能集群内完成全部训练流程，从硬件、底层软件、集群调度系统，到训练框架所有组件都由统一的控制系统协调运行。这种深度协同的体系结构使得内存共享、梯度同步和容错机制的效率达到最佳，非常适合GPT、Gemini等大规模模型的训练，具有效率高、资源可控的优势，但同时存在数据垄断、资源壁垒、能源消耗和单点风险等问题。

分布式训练是当前大模型训练的主流方式，其核心是将模型训练任务拆解后，分发至多台机器协同执行，以突破单机计算与存储瓶颈。尽管在物理上具备"分布式"特征，但整体仍由中心化机构控制调度与同步，常运行于高速局域网环境中，通过NVLink高速互联总线技术，由主节点统一协调各子任务。主流方法包括：

• 数据并行：每个节点训练不同数据参数共享，需匹配模型权重
• 模型并行：将模型不同部分部署在不同节点，实现强扩展性；
• 管道并行：分阶段串行执行，提高吞吐率；
• 张量并行：精细化分割矩阵计算，提升并行粒度。

分布式训练是"集中控制 + 分布式执行"的组合，类比同一老板远程指挥多个"办公室"员工协作完成任务。目前几乎所有主流大模型都是通过此方式完成训练。

去中心化训练则代表更具开放性与抗审查特性的未来路径。其核心特征在于：多个互不信任的节点在没有中心协调器的情况下协同完成训练任务，通常通过协议驱动任务分发与协作，并借助加密激励机制确保贡献的诚实性。该模式面临的主要挑战包括：

• 设备异构与切分困难：异构设备协调难度高，任务切分效率低；
• 通信效率瓶颈：网络通信不稳定，梯度同步瓶颈明显；
• 可信执行缺失：缺乏可信执行环境，难以验证节点是否真正参与计算；
• 缺乏统一协调：无中央调度器，任务分发、异常回滚机制复杂。

去中心化训练可以理解为：一群全球的志愿者，各自贡献算力协同训练模型，但"真正可行的大规模去中心化训练"仍是一项系统性的工程挑战，涉及系统架构、通信协议、密码安全、经济机制、模型验证等多个层面，但能否"协同有效 + 激励诚实 + 结果正确"尚处于早期原型探索阶段。

联邦学习作为分布式与去中心化之间的过渡形态，强调数据本地保留、模型参数集中聚合，适用于注重隐私合规的场景。联邦学习具有分布式训练的工程结构和局部协同能力，同时兼具去中心化训练的数据分散优势，但仍依赖可信协调方，并不具备完全开放与抗审查的特性。可以看作是在隐私合规场景下的一种"受控去中心化"方案，在训练任务、信任结构与通信机制上均相对温和，更适合作为工业界过渡性部署架构。

去中心化训练的边界、机会与现实路径

从训练范式来看，去中心化训练并不适用于所有任务类型。在某些场景中，由于任务结构复杂、资源需求极高或协作难度大，其天然不适合在异构、去信任的节点之间高效完成。例如大模型训练往往依赖高显存、低延迟与高速带宽，难以在开放网络中有效切分与同步；数据隐私与主权限制强的任务受限于法律合规与伦理约束，无法开放共享；而缺乏协作激励基础的任务则缺少外部参与动力。这些边界共同构成了当前去中心化训练的现实限制。

但这并不意味着去中心化训练是伪命题。事实上，在结构轻量、易并行、可激励的任务类型中，去中心化训练展现出明确的应用前景。包括但不限于：LoRA微调、行为对齐类后训练任务、数据众包训练与标注任务、资源可控的小型基础模型训练，以及边缘设备参与的协同训练场景。这些任务普遍具备高并行性、低耦合性和容忍异构算力的特征，非常适合通过P2P网络、Swarm协议、分布式优化器等方式进行协作式训练。

去中心化训练经典项目解析

目前在去中心化训练与联邦学习前沿领域中，具有代表性的区块链项目主要包括Prime Intellect、Pluralis.ai、Gensyn、Nous Research与Flock.io。从技术创新性与工程实现难度来看，Prime Intellect、Nous Research和Pluralis.ai在系统架构与算法设计上提出了较多原创性探索，代表了当前理论研究的前沿方向；而Gensyn与Flock.io的实现路径相对清晰，已能看到初步的工程化进展。本文将依次解析这五个项目背后的核心技术与工程架构路，并进一步探讨其在去中心化AI训练体系中的差异与互补关系。

Prime Intellect：训练轨迹可验证的强化学习协同网络先行者

Prime Intellect致力于构建一个无需信任的AI训练网络，让任何人都能参与训练，并对其计算贡献获得可信的奖励。Prime Intellect希望通过PRIME-RL + TOPLOC + SHARDCAST三大模块，构建一个具有可验证性、开放性、激励机制完备的AI去中心化训练系统。

Prime Intellect于2025年5月发布了INTELLECT-2，这是全球首个由异步、无需信任的去中心化节点协作训练而成的强化学习大模型，参数规模达32B。INTELLECT-2模型由遍布三大洲的100+ GPU异构节点协同训练完成，使用完全异步架构，训练时长超400小时，展示出异步协作网络的可行性与稳定性。这一模型不仅是一次性能上的突破，更是Prime Intellect所提出"训练即共识"范式的首次系统落地。INTELLECT-2集成了PRIME-RL（异步训练结构）、TOPLOC（训练行为验证）与SHARDCAST（异步权重聚合）等核心协议模块，标志着去中心化训练网络首次实现了训练过程的开放化、验证性与经济激励闭环。

在性能方面，INTELLECT-2基于QwQ-32B训练并在代码和数学上做了专门的RL训练，处于当前开源RL微调模型的前沿水准。尽管尚未超越GPT-4或Gemini等闭源模型，但其真正的意义在于：它是全球首个完整训练过程可复现、可验证、可审计的去中心化模型实验。Prime Intellect不仅开源了模型，更重要的是开源了训练过程本身 - 训练数据、策略更新轨迹、验证流程与聚合逻辑均透明可查，构建了一个人人可参与、可信协作、共享收益的去中心化训练网络原型。

Pluralis：异步模型并行与结构压缩协同训练的范式探索者

Pluralis是一个专注于"可信协同训练网络"的Web3 AI项目，其核心目标是推动一种去中心化、开放式参与、并具备长期激励机制的模型训练范式。与当前主流集中式或封闭式训练路径不同，Pluralis提出了一种名为Protocol Learning（协议学习）的全新理念：将模型训练过程"协议化"，通过可验证协作机制和模型所有权映射，构建一个具备内生激励闭环的开放训练系统。

Pluralis提出的Protocol Learning包含三大关键支柱：

• 不可提取模型：模型以碎片形式分布在多个节点之间，任何单一节点无法还原完整权重保持闭源。这种设计使模型天然成为"协议内资产"，可实现访问凭证控制、外泄防护与收益归属绑定。
• 基于互联网的模型并行训练：通过异步Pipeline模型并行机制（SWARM架构），不同节点仅持有部分权重，通过低带宽网络协作完成训练或推理。
• 按贡献分配模型所有权：所有参与节点根据其训练贡献获得模型部分所有权，从而享有未来收益分成及协议治理权。

Pluralis明确以"异步模型并行"为核心方向，强调其相较于数据并行具备以下优势：

• 支持低带宽网络与非一致性节点；
• 适配设备异构，允许消费级GPU参与；
• 天然具备弹性调度能力，支持节点频繁上线/离线；
• 以结构压缩 + 异步更新 + 权重不可提取性为三大突破点。

Gensyn：以可验证执行驱动的去中心化训练协议层

Gensyn是一个专注于"深度学习训练任务可信执行"的Web3 AI项目，核心不在于重构模型架构或训练范式，而在于构建一个具备"任务分发 + 训练执行 + 结果验证 + 公平激励"全流程的可验证分布式训练执行网络。通过链下训练 + 链上验证的架构设计，Gensyn建立起一个高效、开放、可激励的全球训练市场，使"训练即挖矿"成为现实。

Gensyn不是"怎么训练"，而是"由谁训练、如何验证、如何分润"的基础设施。其本质是训练任务的可验证计算协议，其主要解决：

• 谁来执行训练任务（算力分发与动态匹配）
• 如何验证执行结果（无需全重算，仅验证争议算子）
• 如何分配训练收益（Stake、Slashing与多角色博弈机制）

Gensyn网络引入四类参与者：

• Submitter：发布训练任务、设定结构与预算；
• Solver：执行训练任务，提交结果；
• Verifier：验证训练行为，确保其合规有效；
• Whistleblower：挑战验证者，获取仲裁奖励或承担罚没。

该机制灵感来源于Truebit经济博弈设计，通过强制插入错误 + 随机仲裁，激励参与者诚实协作，确保网络可信运行。

![AI训练范式演进：从集中控制到去中心化协同的技术革命](