去中心化技术引领 AI 民主化新浪潮
由 Nous Research 推出的全新 AI 训练网络「Psyche」于昨日正式上线测试网，选择 Solana 网络作为技术底层，启动全球的去中心化语言模型 (LM) 训练行动。这不仅是技术突破，更可能改写 AI 产业版图，打造人人可参与的智能时代。
Psyche 是什么？三大技术核心重塑 AI 训练逻辑
Psyche 作为一个划时代的去中心化 AI 训练网络，由 Nous Research 开发，旨在让全球用户、无论是个人还是小型社群，都能贡献手中的 GPU，协作训练大型 AI 模型。这打破了过去 AI 训练资源集中于少数科技巨头的垄断现象，开启了真正的技术共享与民主化时代。
Announcing the launch of Psyche
Nous Research is democratizing the development of Artificial Intelligence. Today, we’re embarking on our greatest effort to date to make that mission a reality: The Psyche Network
Psyche is a decentralized training…pic.twitter.com/SD8tgg7ntl
— Nous Research (@NousResearch) May 14, 2025
(G7 竞争监管峰会：AI 巨头请给新创空间，GenAI 别抢创作者饭碗)
官方博客指出，Psyche 搭载以下关键技术：
– DisTrO 优化器：将跨节点数据传输量降低上万倍，让 NVIDIA 3090 等家用 GPU 也能实现分散训练。
– 区块链协调机制：核心训练状态与节点任务由部署在 Solana 上的「协调者」智能合约管理，保证训练过程透明、公平与去信任。
– 节点认证与奖励：节点贡献记录储存在 Solana 上，并根据表现发放代币，激励计算资源参与。
Psyche 如何实现真正的去中心化？
Psyche 的整体架构分为三个主要角色，以确保高效、稳定且持续的网络训练：
– 协调者 (Coordinator)：于 Solana 上同步任务与状态。
– 客户端 (Client)：散布全球的 GPU 节点，负责模型训练与验证。
– 数据提供者 (Data Provider)：上传资料供训练使用。
语言模型「Consilience」正式训练中
目前，Psyche 测试网上正预训练 (pre-training) 一个具有 40 亿个参数的语言模型「Consilience」，使用多达 20 兆种文字资料，采用多头潜在注意力 (MLA) 架构，即使模型不大，却具备惊人的运算与创意潜能。
Consilience 训练状态
Psyche 实践 AI 民主化：助力学术、教育与医疗应用
Psyche 的推出象征着 AI 民主化的关键里程碑，减少了技术垄断，并实现公平创新：
– 降低技术门槛：开发者、教育机构、学术研究与医疗团队等，将不再受限于昂贵硬件或设备资源，都能参与高级的 AI 研究。
– 提升资源效率：让全球闲置 GPU 转化为训练引擎，节省能耗并减少对数据中心的依赖。
– 确保公平与多元：去中心化架构能防止人为操控，确保技术为全人类服务。
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科技不应专属于少数，而应惠及全人类
Nous 最后表示：「Psyche 测试网只是起点。」我们预计未来将让更多无需授权的节点加入、更多模型架构与训练方式 (如强化学习与微调等)，建立全球协作的 AI 开发平台，并通过 Solana 持续推动无信任激励与完整记录机制。
Psyche 不仅是一项技术革新，更是一场 AI 发展理念的变革，象征着一种新价值观：「将强大的 AI 工具开放给世界各地每一位参与者，并共同构筑更加公平与创新的未来。」随着这项计划逐步迈向成熟，我们或许正见证人工智慧真正属于全民的时代诞生。
风险提示
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