提到AI分布式训练，我发现web2AI圈的人会给扣个“伪命题”的帽子，理由是算力设备可以聚合来，但分布式有效协作却存在可怕的带宽成本？而 @0G_labs 最近发了DiLoCox论文，似乎目标就是要解决这个问题？来，详细聊聊： 1）先说为什么分布式训练被认为是“伪命题”。核心矛盾很简单：你想通过聚合100张便宜GPU来替代100张A100，看似省了90%的硬件成本，但这100张GPU要保持同步训练，每个epoch都要交换TB级的梯度数据。 传统方案需要100Gbps的专线带宽，而要达到100Gbps这种数据中心级别的网络，月租能到几十万美元。算下来，你省的GPU钱全砸带宽上了，甚至还倒贴。按照这个逻辑看，省掉了机器的成本却额外产生了带宽的成本，不等于还没有解决问题？所以被诟病是伪命题的症结一直在此。 2）0G的DiLoCoX论文之所以引起关注，是因为他们声称在1Gbps网络（普通办公室带宽）上训练了107B参数模型，速度比传统AllReduce方案快357倍。这个数字确实炸裂——要知道，1Gbps vs 100Gbps，带宽差了100倍，但训练速度反而提升了357倍？ 具体如何做到呢？大致研究了下发现，这套方案做了四个优化： Pipeline Parallelism把模型切片分段处理； Dual Optimizer Policy用双优化器策略减少同步频率；One-Step-Delay Overlap让通信和计算并行不互相等待；Adaptive Gradient Compression则对梯度做智能压缩。 通俗点说，就是把原本要求的“实时强同步”改成了“异步弱同步”，把“全量数据传输”改成了“压缩增量传输”。 打个比方，传统方案像是100个人实时视频会议，每个人的每个动作都要同步直播，DiLoCoX则像是大家各自录制，然后只发送关键帧和变化部分。通信量降了100倍，但信息完整度保持在99%以上。 这么做为什么可行？在我看来核心在于他们抓住了AI训练的一个特性——容错性。训练模型不像交易转账，差一分钱都不行。梯度更新有点误差、同步有点延迟，最终模型收敛效果影响微乎其微。 DiLoCoX就是利用这个“容错空间”，用可接受的精度损失换取了数量级的效率提升。这是典型的工程思维——不追求完美，追求最优性价比。 3）但光解决带宽问题还不够，，0G的野心显然更大。看他们的整体架构就明白了：他们还有Storage存储层$10/TB直接宣称碾压Filecoin，DA层则专为AI设计，实现了GB级的吞吐。 之所以能实现存储便宜100倍的设计，说白了也是做了AI训练场景的特别优化处理，比如，训练过程产生的checkpoint、日志这些TB级数据，生命周期就几天，其实并不需要严格做到“永久存储”。 所以其实采取了“分层存储”的务实方案，只在需要的时候提供相应级别的服务——热数据快速读写但贵一点，冷数据便宜但慢一点，临时数据用完即删最便宜。 而，正是这种差异化定价直接命中AI训练的要害。 以上。 看得出来，在AI训练过程中的算力、存储、数据流通问题，0G Labs都有意做了AI适配。甚至连共识机制都为AI优化过。用的改良版CometBFT，2500+ TPS配合亚秒级finality，专门为AI workload的异步特性调优等等。 换句话说，0G不是在现有区块链上“打补丁”支持AI，而是从零开始设计了一套“AI Native”的基础设施。至于最终能不能在和传统AI的竞争挤压下得到应用级的商业验证，得进一步走着看，但这种差异化破局思路挺值得借鉴。