Psyche去中心化网络由Nous Research发布，开启全民AI开发新时代
发布时间：2025-05-16 12:02:00 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：15 次
Nous Research
PsycheNous Research宣布正式推出Psyche，一个基于Solana区块链的去中心化AI训练网络，旨在让全球用户通过闲置计算资源参与尖端AI模型的开发。这一平台利用DisTrO技术大幅降低带宽需求，成功启动了有史以来规模最大的互联网分布式训练，目标是训练一个40亿参数的AI模型，并将所有数据和检查点完全开源。小编深入剖析Psyche的核心技术与愿景，揭示其对AI民主化的深远影响。
Psyche网络:全民AI开发的突破性平台
Psyche网络以去中心化为核心，打破了传统AI训练对集中式数据中心的依赖。平台通过Solana区块链协调全球分布式GPU，允许任何人贡献闲置计算资源参与模型训练。小编了解到，Psyche的首个重大任务是预训练一个40亿参数的Consilience模型，采用多头潜在注意力（MLA）架构，基于20万亿token的超大规模数据集(包括FineWeb14T、FineWeb-24T和The Stack v21T)。这是迄今为止互联网上最大规模的分布式AI训练，标志着去中心化AI开发的里程碑。
Nous Research强调，Consilience模型在设计上兼顾高效性和可访问性。其40亿参数规模使其能够在单一H/DGX服务器上训练，或在消费级RTX3090GPU上运行推理，同时支持长上下文处理，为高级推理和创意应用奠定了基础。小编认为，这一规模的选择精准平衡了性能与普惠化目标，为中小型团队和个人开发者提供了强大工具。
技术内核:DisTrO与Solana的协同创新
Psyche网络的成功离不开Nous Research的DisTrO（Distributed Training Over-the-Internet）技术。这项技术通过优化器创新，将GPU间通信数据量压缩1000至10000倍，类似JPEG图像压缩的频率域转换原理。小编分析，DisTrO允许每个节点独立训练而无需每步同步，显著降低网络延迟和带宽需求，使全球异构硬件(如RTX4090、A100、H100)能够协同工作。
Solana区块链在Psyche中扮演了协调中枢的角色。智能合约存储训练元数据、参与者列表和随机分配任务，确保训练过程透明、防篡改和抗审查。小编注意到，Solana的高吞吐量和低交易成本使其成为处理分布式训练微交易的理想平台，进一步增强了Psyche的全球可扩展性。
开源与社区驱动:AI开发的民主化
Psyche致力于通过完全开源推动AI普惠化。所有训练数据、检查点和结果都将公开分享，托管于Hugging Face和GitHub，供全球开发者免费访问。小编获悉，Psyche的代码已开放，开发者可通过Rust-based系统和P2P网络参与优化，或基于开放文档构建自定义应用。
Nous Research计划进一步扩展Psyche功能，包括支持模型微调和社区数据输入，允许小型团队甚至个人定制专属AI模型。例如，社区可通过上传领域特定数据，训练适用于教育、医疗或创意领域的模型。小编预测，这种社区驱动的模式将激发全球创新，挑战OpenAI、DeepSeek等集中式AI巨头的垄断地位。
行业影响:去中心化AI的崛起
Psyche的发布标志着去中心化AI进入快速发展阶段。小编分析，与传统云端AI相比，Psyche的分布式架构不仅降低了训练成本，还通过区块链激励机制将算力贡献从“捐赠”转为“交易”，吸引了广泛参与。2024年12月，Psyche成功完成了一项150亿参数模型的测试训练，跨越1.1万步，验证了其在全球网络中的稳定性。
2025年4月，Nous Research获得Paradigm领投的5000万美元A轮融资，估值达10亿美元，进一步加速了Psyche的开发。小编注意到，测试网启动仅44分钟，项目便通过捐款筹集了50万美元的GPU算力，显示了社区对Psyche的高度热情。
AI普惠化的转折点
作为AI领域的权威媒体，小编认为，Psyche的推出不仅是Nous Research的里程碑，也是去中心化AI的转折点。其结合DisTrO和Solana的创新架构，为全球开发者提供了参与AI开发的机会，打破了技术和资源壁垒。尤其值得关注的是，Psyche对中国AI社区的潜在影响，国产模型如Qwen3或可通过其开源框架实现更高效的本地化微调。
Psyche去中心化网络的推出具有重要意义，以下是相关介绍：
核心技术与架构
- DisTrO优化器：Psyche采用了Nous Research研发的DisTrO（Distributed Training Over-the-Internet）技术，通过梯度压缩和异步更新策略，将跨节点通信的数据量降低90%以上。该技术使得每个节点可以独立训练而无需每步同步，显著降低了网络延迟和带宽需求，让全球异构硬件能够协同工作。
- 点对点网络堆栈：Psyche创建了一个自定义的点对点网络堆栈，用于协调全球分布式GPU运行DisTrO。基于P2P协议的专用网络层无需依赖中心化服务器协调，全球GPU可直接通过加密通道交换梯度数据。
- Solana区块链协调：Solana区块链在Psyche中扮演了协调中枢的角色。智能合约存储训练元数据、参与者列表和随机分配任务，确保训练过程透明、防篡改和抗审查。Solana的高吞吐量和低交易成本使其成为处理分布式训练微交易的理想平台。
特点与优势
- 降低门槛：以往类似规模的模型训练往往需要耗费大量的资源和时间，并且通常是由大型科技公司或专业研究机构凭借其雄厚的资金和算力优势来完成的。Psyche的出现让个人和小团体也可获取资源创建独特大规模模型。
- 高效利用资源：Psyche能够整合全球的闲置计算资源，即使是家用宽带连接的GPU，也能稳定参与训练，从而更高效地利用全球的算力资源。
- 开源与社区驱动：Psyche致力于通过完全开源推动AI普惠化。所有训练数据、检查点和结果都将公开分享，托管于Hugging Face和GitHub，供全球开发者免费访问。此外，Psyche还计划进一步扩展功能，包括支持模型微调和社区数据输入，允许小型团队甚至个人定制专属AI模型。
项目进展与影响
- 大规模分布式训练：Psyche的首个重大任务是预训练一个40亿参数的Consilience模型，采用多头潜在注意力（MLA）架构，基于20万亿token的超大规模数据集。这是迄今为止互联网上最大规模的分布式AI训练。
- 融资与社区支持：2025年4月，Nous Research获得Paradigm领投的5000万美元A轮融资，估值达10亿美元，进一步加速了Psyche的开发。测试网启动仅44分钟，项目便通过捐款筹集了50万美元的GPU算力，显示了社区对Psyche的高度热情。
- 推动AI民主化：Psyche的推出标志着去中心化AI进入快速发展阶段。其分布式架构不仅降低了训练成本，还通过区块链激励机制将算力贡献从“捐赠”转为“交易”，吸引了广泛参与。这种社区驱动的模式将激发全球创新，挑战OpenAI、DeepSeek等集中式AI巨头的垄断地位。
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