AI 該是企業的還是大家的？Psyche 攜手 Solana 開啟去中心化 AI 訓練革命

去中心化技術引領 AI 民主化新浪潮，由 Nous Research 推出的全新 AI 訓練網路「Psyche」於昨日正式上線測試網，選擇 Solana 網路作為技術底層，啟動全球的去中心化語言模型 (LM) 訓練行動。這不僅是技術突破，更可能改寫 AI 產業版圖，打造人人可參與的智能時代。

Psyche 是什麼？三大技術核心重塑 AI 訓練邏輯

Psyche 作為一個劃時代的去中心化 AI 訓練網路，由 Nous Research 開發，旨在讓全球用戶、無論是個人還是小型社群，都能貢獻手中的 GPU，協作訓練大型 AI 模型。這打破了過去 AI 訓練資源集中於少數科技巨頭的壟斷現象，開啟了真正的技術共享與民主化時代。

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 競爭監管峰會：AI 巨頭請給新創空間，GenAI 別搶創作者飯碗)

官方部落格指出，Psyche 搭載以下關鍵技術：

DisTrO 優化器：將跨節點資料傳輸量降低上萬倍，讓 NVIDIA 3090 等家用 GPU 也能實現分散訓練。

區塊鏈協調機制：核心訓練狀態與節點任務由部署在 Solana 上的「協調者」智能合約管理，保證訓練過程透明、公平與去信任。

節點認證與獎勵：節點貢獻記錄儲存在 Solana 上，並根據表現發放代幣，激勵計算資源參與。

Psyche 如何實現真正的去中心化？

Psyche 的整體架構分為三個主要角色，以確保高效、穩定且持續的網路訓練：

協調者 (Coordinator)：於 Solana 上同步任務與狀態。

客戶端 (Client)：散佈全球的 GPU 節點，負責模型訓練與驗證。

數據提供者 (Data Provider)：上傳資料供訓練使用。

語言模型「Consilience」正式訓練中

目前，Psyche 測試網上正預訓練 (pre-training) 一個具有 40 億個參數的語言模型「Consilience」，使用多達 20 兆種文字資料，採用多頭潛在注意力 (MLA) 架構，即使模型不大，卻具備驚人的運算與創意潛能。

Consilience 訓練狀態 Psyche 實踐 AI 民主化：助力學術、教育與醫療應用

Psyche 的推出象徵著 AI 民主化的關鍵里程碑，減少了技術壟斷，並實現公平創新：

降低技術門檻：開發者、教育機構、學術研究與醫療團隊等，將不再受限於昂貴硬體或設備資源，都能參與高級的 AI 研究。

提升資源效率：讓全球閒置 GPU 轉化為訓練引擎，節省能耗並減少對數據中心的依賴。

確保公平與多元：去中心化架構能防止人為操控，確保技術為全人類服務。

(Google 壟斷案最新：美國司法部要求多項反集中化措施，包含分享 AI 訓練資料)

科技不應專屬於少數，而應惠及全人類

Nous 最後表示：「Psyche 測試網只是起點。」

我們預計未來將讓更多無需授權的節點加入、更多模型架構與訓練方式 (如強化學習與微調等)，建立全球協作的 AI 開發平台，並透過 Solana 持續推動無信任激勵與完整記錄機制。

Psyche 不僅是一項技術革新，更是一場 AI 發展理念的變革，象徵著一種新價值觀：「將強大的 AI 工具開放給世界各地每一位參與者，並共同構築更加公平與創新的未來。」

隨著這項計畫逐步邁向成熟，我們或許正見證人工智慧真正屬於全民的時代誕生。

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