「0G 是如何實現 AI 普惠?」 霸權這個詞在現代並不新鮮，例如美元霸權、芯片霸氣等等 在科技飛速發展的21世紀，AI是人類社會最先進的結晶 @0G_labs Ai 最依賴的就是模型，模型訓練在當下不是技術問題，而是資源權的問題 只有少數企業擁有超算中心、高速帶寬和同步 GPU 集群，訓練一個 100B 參數的大模型，本身就是一道權力的分界線 🟣而 @0G_labs 正在打破這條線 DiLoCoX 是 0G 最新打出的王炸 他們在僅 1Gbps 帶寬的網絡環境中，成功完成了一個 107B 參數模型的分佈式訓練，使用的計算資源是一組由 160 張 A800 構成的集群 沒有超算、沒有光纖互聯，沒有大廠的訓練場地，甚至沒有 Infiniband 最終模型的精度損失低於 0.5%，訓練效率較傳統 AllReduce 架構提升超 357 倍 @0G_labs 將它稱為 DiLoCoX，一套為低通信環境量身定製的分佈式訓練框架 其關鍵在於：構建了一種容忍延遲、支持異步、可在不同地點獨立推進、並最終聚合的訓練機制 這件事的意義，並不僅僅是省錢 🟣#0G 打破的是模型構建過程的集中制，帶來的是參與邊界的鬆動 對於大部分國家、企業、開發者來說以往遙不可及的事情，現在： > 一家高校可以聯合十家小企業，共同訓練一個垂類模型 > 一個非洲國家可以不用 AWS 或 Google Cloud，也能部署本地智能系統 > 一個分佈式社區可以在鏈上協調 GPU 與數據，以智能資產作為激勵，實現長尾協同訓練 當前的 AI 戰爭並不在產品，而在資源 哪怕你有優秀的算法架構，如果無法高效訓練，就永遠只能停在原型或微調階段 而在傳統模式下，訓練所需的同步性和網絡帶寬，本身就是成本炸彈，也構成了中心雲廠商的核心護城河 DiLoCoX 開始從底層剝離這種依賴，實現真正的AI普惠