"Como o 0G realiza a democratização da IA?" A palavra hegemonia não é nova na modernidade, como a hegemonia do dólar, a hegemonia dos chips, etc. No século 21, com o rápido desenvolvimento da tecnologia, a IA é o mais avançado fruto da sociedade humana @0G_labs. A IA depende principalmente de modelos, e o treinamento de modelos atualmente não é um problema técnico, mas sim uma questão de recursos e poder. Apenas algumas empresas possuem centros de supercomputação, largura de banda de alta velocidade e clusters de GPU sincronizados; treinar um grande modelo de 100B parâmetros é, em si, uma linha divisória de poder. 🟣 E @0G_labs está quebrando essa linha. DiLoCoX é a mais recente inovação do 0G. Eles conseguiram completar o treinamento distribuído de um modelo de 107B parâmetros em um ambiente de rede com apenas 1Gbps de largura de banda, utilizando um conjunto de recursos computacionais composto por um cluster de 160 A800. Sem supercomputadores, sem interconexão de fibra óptica, sem os locais de treinamento das grandes empresas, e nem mesmo sem Infiniband. A perda de precisão do modelo final foi inferior a 0,5%, e a eficiência de treinamento foi mais de 357 vezes superior à arquitetura tradicional AllReduce. @0G_labs chama isso de DiLoCoX, um framework de treinamento distribuído projetado sob medida para ambientes de baixa comunicação. A chave está em: construir um mecanismo de treinamento que tolere latência, suporte assíncrono, possa avançar de forma independente em diferentes locais e, finalmente, agregue os resultados. O significado disso não é apenas economizar dinheiro. 🟣 O que o #0G quebra é a centralização do processo de construção de modelos, trazendo uma flexibilização das fronteiras de participação. Para a maioria dos países, empresas e desenvolvedores, o que antes era inatingível agora: > Uma universidade pode se unir a dez pequenas empresas para treinar um modelo de nicho. > Um país africano pode implantar um sistema inteligente local sem precisar do AWS ou Google Cloud. > Uma comunidade distribuída pode coordenar GPUs e dados na blockchain, utilizando ativos inteligentes como incentivo para realizar um treinamento colaborativo de longo alcance. A atual guerra da IA não está nos produtos, mas nos recursos. Mesmo que você tenha uma excelente arquitetura de algoritmo, se não conseguir treinar de forma eficiente, você sempre ficará preso na fase de protótipo ou ajuste fino. E no modelo tradicional, a sincronicidade e a largura de banda de rede necessárias para o treinamento são, em si, uma bomba de custo, constituindo a principal barreira de proteção dos provedores de nuvem centralizados. DiLoCoX começa a desmantelar essa dependência a partir da base, realizando a verdadeira democratização da IA.