大模型训练的天花板，被 0G 捅破了！ 当然，来个更浓缩的版本： 在 ETHGlobal Cannes，800+ 黑客冲刺可验证 AI 基建，0G 成为全场焦点。 从演讲到实战，0G 贯穿全程，见证 Web3 AI 从概念走向落地。 📎回顾：https://t.co/xZ6PM9x2qN… 而且前段时间刚刚，@0G_labs 发布了重量级更新： 他们搞出的 DiLoCoX 框架，首次在低带宽环境下成功训练百亿参数模型！ 这啥意思？ 就是以前你得有大厂集群、光纤专线才能搞的大模型训练， 现在 —— 拉条家用网线你也能整！ 我直说吧，这一下相当于给中心化 AI 垄断捅了个窟窿， Web3 真正能搞 AI，从这一步开始，不是画饼，是动手了。 🧵下面是我总结的 DiLoCoX 为啥意义非凡（非技术宅也能看懂）： 1️⃣ 以前训练模型像是“大家一起走正步”，带宽不够就原地等死 传统的分布式训练框架有个死穴： 所有节点每一步都要“同时同步”参数。 你网速一慢、延迟一高，其他节点全得等你， 这就导致训练速度慢、资源白白浪费， 低带宽环境下完全没法玩。 而 DiLoCoX 直接把这个规则掀了—— “不用每步同步了，节点可以各走各的，多步后再合一下。” 这不就是 Web3 精神本体吗？去中心化协作，互不拖累。 2️⃣ 通信慢？我不优化它，我绕过它 更妙的是 DiLoCoX 不硬抗通信延迟，而是耍了个聪明操作： 每步训练开始时，就提前把“下次的梯度”发出去了。 你以为 GPU 在等通信？其实人家已经悄悄训练下一步了。 这叫：把等待时间藏进计算流程里。 测试结果非常暴力： GPU 利用率直接提升 70%，吞吐能力拉满！ 3️⃣ 压缩通信≠牺牲效果，DiLoCoX 做到了两头兼顾 很多搞低带宽优化的方案，结局都一样： “是省了流量，但模型学废了。” 而 DiLoCoX 学聪明了： 不一刀切压缩，而是分阶段动态压缩： 初期疯狂压缩，提升训练速度 中后期逐渐还原，保住模型精度 再加上低秩分解、量化这些骚操作，最终做到 —— 通信量不到 1%，但模型照样能训好！ 4️⃣ 意义远不止“训练便宜了”，而是Web3 AI 有了完整闭环 说白了，过去 Web3 AI 项目大多都在搞“模型推理”那一段， 你看到的是 AI，但背后还是中心化模型 API 接出来的。 而 DiLoCoX 这一波，直接把“训练权”开放出来了： 家用网也能参与 小团队能搞百亿大模型 社区也能主导自己的 AI 架构 这已经不是节省训练成本的问题了， 是 重构 AI 权力结构 的第一枪！ 🔚 最后说个大实话： 很多人一直看不起 Web3 AI， 说你们就会蹭热点，整点前端页面接个 API 装样子。 但这一次，0G 拿出的是底层能力变革。 从数据 → 模型 → 推理 → 训练 整个链条终于开始从“闭门中心化”向“开放协作型网络”过渡。 这不是一个项目的突破，是 Web3 AI 从伪命题变成真赛道的临界点。 裂缝，已经出现。 下一波裂变，从这里开始。 感谢 @0G_labs 团队，感谢 @spark_ren，等你们掀翻霸权！ #0G #DiLoCoX @Galxe @0G_Foundation @0x0g4i @michaelh_0g .