Nous Research宣佈正式推出Psyche，一個基於Solana區塊鏈的去中心化AI訓練網絡，旨在讓全球用戶通過閒置計算資源參與尖端AI模型的開發。這一平臺利用DisTrO技術大幅降低帶寬需求，成功啓動了有史以來規模最大的互聯網分佈式訓練，目標是訓練一個40億參數的AI模型，並將所有數據和檢查點完全開源。AIbase深入剖析Psyche的核心技術與願景，揭示其對AI民主化的深遠影響。

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Psyche網絡:全民AI開發的突破性平臺

Psyche網絡以去中心化爲核心，打破了傳統AI訓練對集中式數據中心的依賴。平臺通過Solana區塊鏈協調全球分佈式GPU，允許任何人貢獻閒置計算資源參與模型訓練。AIbase瞭解到，Psyche的首個重大任務是預訓練一個40億參數的Consilience模型，採用多頭潛在注意力（MLA）架構，基於20萬億token的超大規模數據集(包括FineWeb14T、FineWeb-24T和The Stack v21T)。這是迄今爲止互聯網上最大規模的分佈式AI訓練，標誌着去中心化AI開發的里程碑。

Nous Research強調，Consilience模型在設計上兼顧高效性和可訪問性。其40億參數規模使其能夠在單一H/DGX服務器上訓練，或在消費級RTX3090GPU上運行推理，同時支持長上下文處理，爲高級推理和創意應用奠定了基礎。AIbase認爲，這一規模的選擇精準平衡了性能與普惠化目標，爲中小型團隊和個人開發者提供了強大工具。

技術內核:DisTrO與Solana的協同創新

Psyche網絡的成功離不開Nous Research的DisTrO（Distributed Training Over-the-Internet）技術。這項技術通過優化器創新，將GPU間通信數據量壓縮1000至10000倍，類似JPEG圖像壓縮的頻率域轉換原理。AIbase分析，DisTrO允許每個節點獨立訓練而無需每步同步，顯著降低網絡延遲和帶寬需求，使全球異構硬件(如RTX4090、A100、H100)能夠協同工作。

Solana區塊鏈在Psyche中扮演了協調中樞的角色。智能合約存儲訓練元數據、參與者列表和隨機分配任務，確保訓練過程透明、防篡改和抗審查。AIbase注意到，Solana的高吞吐量和低交易成本使其成爲處理分佈式訓練微交易的理想平臺，進一步增強了Psyche的全球可擴展性。

開源與社區驅動:AI開發的民主化

Psyche致力於通過完全開源推動AI普惠化。所有訓練數據、檢查點和結果都將公開分享，託管於Hugging Face和GitHub，供全球開發者免費訪問。AIbase獲悉，Psyche的代碼已開放，開發者可通過Rust-based系統和P2P網絡參與優化，或基於開放文檔構建自定義應用。

Nous Research計劃進一步擴展Psyche功能，包括支持模型微調和社區數據輸入，允許小型團隊甚至個人定製專屬AI模型。例如，社區可通過上傳領域特定數據，訓練適用於教育、醫療或創意領域的模型。AIbase預測，這種社區驅動的模式將激發全球創新，挑戰OpenAI、DeepSeek等集中式AI巨頭的壟斷地位。

行業影響:去中心化AI的崛起

Psyche的發佈標誌着去中心化AI進入快速發展階段。AIbase分析，與傳統雲端AI相比，Psyche的分佈式架構不僅降低了訓練成本，還通過區塊鏈激勵機制將算力貢獻從“捐贈”轉爲“交易”，吸引了廣泛參與。2024年12月，Psyche成功完成了一項150億參數模型的測試訓練，跨越1.1萬步，驗證了其在全球網絡中的穩定性。

2025年4月，Nous Research獲得Paradigm領投的5000萬美元A輪融資，估值達10億美元，進一步加速了Psyche的開發。AIbase注意到，測試網啓動僅44分鐘，項目便通過捐款籌集了50萬美元的GPU算力，顯示了社區對Psyche的高度熱情。

AI普惠化的轉折點

作爲AI領域的權威媒體，AIbase認爲，Psyche的推出不僅是Nous Research的里程碑，也是去中心化AI的轉折點。其結合DisTrO和Solana的創新架構，爲全球開發者提供了參與AI開發的機會，打破了技術和資源壁壘。尤其值得關注的是，Psyche對中國AI社區的潛在影響，國產模型如Qwen3或可通過其開源框架實現更高效的本地化微調。