撰文：0xjacobzhao 及 ChatGPT 4o

特别感谢 Advait Jayant（Peri Labs）、Sven Wellmann（Polychain Capital）、Chao（Metropolis DAO）、Jiahao（Flock）、Alexander Long（Pluralis Research）Ben Fielding & Jeff Amico (Gensyn) 的建议与反馈。

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（如 NVIDIA GPU）、底层软件（CUDA、cuDNN）、集群调度系统（如 Kubernetes），到训练框架（如基于 NCCL 后端的 PyTorch）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（Distributed Training） 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（Data Parallel）：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（Model Parallel）：将模型不同部分部署在不同节点，实现强扩展性；

• 管道并行（Pipeline Parallel）：分阶段串行执行，提高吞吐率；

• 张量并行（Tensor Parallel）：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（GPT-4、Gemini、LLaMA 等）都是通过此方式完成训练。

去中心化训练（Decentralized Training） 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（可能是家用电脑、云端 GPU 或边缘设备）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；#p#分页标题#e#

• 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（Federated Learning） 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（如医疗、金融）。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。

AI 训练范式全景对比表（技术架构 × 信任激励 × 应用特征）

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