分散式訓練代表了人工智慧的突破性前沿，將區塊鏈原則延伸至人工智慧時代，同時為全球協作的智慧生產系統奠定基礎。這種範式轉移解決了人工智能價值鏈中的關鍵挑戰，其中模型訓練仍然是資源密集度最高、技術要求最高的階段，決定了模型的最終能力和實際應用。

目前有四種主要的訓練架構在這個領域中佔有主導地位：

1.**集中式訓練**：傳統方法，由單一實體在本機高效能集群上執行所有訓練程序。這種方法雖然高效且可控，但卻面臨資料壟斷、資源障礙和單點漏洞等問題。

2.**分散式訓練**：大型模型的主流方法，涉及在多台機器上進行任務分解，同時保持集中控制。技術包括資料並行、模型並行、管道並行和張量並行。

3.**分散式訓練**：一種強調開放性與抗檢查的新興路徑，在此路徑中，不受信任的節點在沒有中央協調的情況下進行協作。主要挑戰包括裝置異質性、通訊瓶頸、缺乏可信賴的執行，以及協調的複雜性。

4.**Federated Learning**：結合分散式訓練的工程結構與分散式資料優勢的過渡模型，特別適合隱私敏感的應用程式。

開創分散式訓練的領先專案包括 Prime Intellect、Pluralis.ai、Gensyn、Nous Research 和 Flock.io，每個專案都提供獨特的技術方法：

- **Prime Intellect** 透過其 PRIME-RL 框架、TOPLOC 驗證和 SHARDCAST 權重聚合協議，專注於可驗證的強化學習。
- **Pluralis.ai**透過其通訊協定學習（Protocol Learning）概念，探索異步模型並行性與結構壓縮。
- **Gensyn** 利用其 RL Swarm 系統和 Proof-of-Learning 機制，為訓練任務建立可驗證的執行層。
- **Nous Research** 透過其 Psyche 網路和 DisTrO 最佳化器，強調認知進化。
- **Flock.io**以區塊鏈為基礎的協調增強聯合學習。

此生態系統還包括 Bagel (zkLoRA 驗證)、Pond (GNN 微調) 和 RPS Labs (DeFi 應用程式) 等後期訓練解決方案，形成從基礎架構到部署的完整價值鏈。

隨著該領域的發展，分散式訓練既面臨技術障礙，也具有巨大的潛力。雖然分散式訓練並不適合所有任務類型，但它在輕量、可並行的情境中顯得特別有前途，例如 LoRA 微調、RLHF/DPO 對齊任務和邊緣裝置協作。區塊鏈的信任機制與人工智能的計算需求相結合，最終可能會為開放、協作式智慧開發創造新的範例。