「0G 是如何实现 AI 普惠?」 霸权这个词在现代并不新鲜，例如美元霸权、芯片霸气等等 在科技飞速发展的21世纪，AI是人类社会最先进的结晶 @0G_labs Ai 最依赖的就是模型，模型训练在当下不是技术问题，而是资源权的问题 只有少数企业拥有超算中心、高速带宽和同步 GPU 集群，训练一个 100B 参数的大模型，本身就是一道权力的分界线 🟣而 @0G_labs 正在打破这条线 DiLoCoX 是 0G 最新打出的王炸 他们在仅 1Gbps 带宽的网络环境中，成功完成了一个 107B 参数模型的分布式训练，使用的计算资源是一组由 160 张 A800 构成的集群 没有超算、没有光纤互联，没有大厂的训练场地，甚至没有 Infiniband 最终模型的精度损失低于 0.5%，训练效率较传统 AllReduce 架构提升超 357 倍 @0G_labs 将它称为 DiLoCoX，一套为低通信环境量身定制的分布式训练框架 其关键在于：构建了一种容忍延迟、支持异步、可在不同地点独立推进、并最终聚合的训练机制 这件事的意义，并不仅仅是省钱 🟣#0G 打破的是模型构建过程的集中制，带来的是参与边界的松动 对于大部分国家、企业、开发者来说以往遥不可及的事情，现在： > 一家高校可以联合十家小企业，共同训练一个垂类模型 > 一个非洲国家可以不用 AWS 或 Google Cloud，也能部署本地智能系统 > 一个分布式社区可以在链上协调 GPU 与数据，以智能资产作为激励，实现长尾协同训练 当前的 AI 战争并不在产品，而在资源 哪怕你有优秀的算法架构，如果无法高效训练，就永远只能停在原型或微调阶段 而在传统模式下，训练所需的同步性和网络带宽，本身就是成本炸弹，也构成了中心云厂商的核心护城河 DiLoCoX 开始从底层剥离这种依赖，实现真正的AI普惠