El auge del RL descentralizado: la optimización de preferencias directas se encuentra con la infraestructura Web3

El panorama de la inteligencia artificial está experimentando una transformación profunda. Mientras que la mayoría de las discusiones se centran en escalar los parámetros del modelo, la verdadera revolución radica en cómo la IA aprende, alinea sus valores y distribuye los beneficios de esa inteligencia. El Aprendizaje por Refuerzo combinado con la infraestructura Web3 representa más que una optimización técnica: señala una reestructuración fundamental de las relaciones de producción de la IA. La optimización de preferencias directas y otras metodologías post-entrenamiento están convirtiéndose en elementos centrales de este cambio, yendo más allá de los enfoques centralizados tradicionales para habilitar sistemas de aprendizaje verdaderamente distribuidos, verificables e incentivados.

En su núcleo, esta transformación proviene del reconocimiento de que la IA está evolucionando desde la coincidencia estadística de patrones hacia el razonamiento estructurado. La aparición de sistemas como DeepSeek-R1 demostró que las técnicas de aprendizaje por refuerzo post-entrenamiento pueden mejorar sistemáticamente las capacidades de razonamiento y la toma de decisiones complejas, dejando de ser solo una herramienta de alineación para convertirse en un camino hacia una amplificación genuina de la inteligencia. Al mismo tiempo, las redes de cómputo descentralizadas de Web3 y los mecanismos criptográficos de incentivos encajan perfectamente con los requisitos técnicos del aprendizaje por refuerzo, creando una convergencia natural que desafía el modelo de desarrollo de IA centralizado.

Por qué la optimización post-entrenamiento (Incluyendo la optimización de preferencias directas) importa ahora

La canalización de entrenamiento de los modelos de lenguaje modernos consta de tres fases distintas, cada una con diferentes requisitos computacionales y arquitectónicos. El preentrenamiento, que construye el modelo del mundo fundamental mediante un aprendizaje no supervisado masivo, exige una centralización extrema—requiere clústeres sincronizados de decenas de miles de GPUs y representa entre el 80-95% de los costos totales. La afinación supervisada sigue, añadiendo capacidades específicas de tarea a un costo relativamente modesto (5-15%), pero aún requiere sincronización de gradientes que limita el potencial de descentralización.

El post-entrenamiento representa la frontera donde los sistemas de IA adquieren capacidad de razonamiento, alineación de valores y límites de seguridad. Esta fase abarca múltiples metodologías: aprendizaje por refuerzo tradicional con retroalimentación humana (RLHF), sistemas de retroalimentación impulsados por IA (RLAIF), optimización de preferencias directas (DPO) y modelos de recompensa de procesos (PRM). Entre estos enfoques, la optimización de preferencias directas surgió como una solución elegante que evita la necesidad de entrenar costosos modelos de recompensa, optimizando directamente las salidas del modelo contra pares de preferencias—una alternativa de bajo costo que se ha convertido en la corriente principal en los esfuerzos de alineación de código abierto. Sin embargo, el post-entrenamiento va mucho más allá de cualquier técnica individual.

Lo que hace que el post-entrenamiento sea fundamentalmente diferente de las fases anteriores es su estructura. A diferencia de la necesidad de clústeres sincronizados y homogéneos en el preentrenamiento, el post-entrenamiento se desacopla naturalmente en generación de datos paralelizables (llamadas “rollouts”) y actualizaciones concentradas de políticas. Esta característica arquitectónica lo hace extraordinariamente adecuado para redes descentralizadas. Los nodos de cómputo en todo el mundo pueden generar cadenas de razonamiento diversas y datos de preferencias de forma asíncrona, mientras que un conjunto menor de nodos de entrenamiento realiza actualizaciones de peso. Combinado con mecanismos criptográficos de verificación e incentivos basados en tokens, esta arquitectura permite el primer mercado de entrenamiento de IA verdaderamente de código abierto.

Desglosando la arquitectura: desacoplamiento, verificación y diseño de incentivos

La sinergia técnica entre aprendizaje por refuerzo y Web3 proviene de tres pilares arquitectónicos: desacoplamiento, verificación y incentivos tokenizados.

Desacoplar la inferencia del entrenamiento separa las costosas actualizaciones de parámetros de la fase de generación de datos paralelizables. En el RL tradicional, los trabajadores de rollout generan trayectorias de experiencia mientras un aprendiz las agrega para las actualizaciones de política. Las redes Web3 pueden asignar la generación de rollout a GPUs y dispositivos edge distribuidos globalmente—el “long tail” de recursos computacionales—mientras centralizan las actualizaciones de política en nodos de alto ancho de banda. Esto coincide con las realidades económicas de la distribución moderna de hardware: los clústeres especializados de entrenamiento son raros y costosos, pero las redes de GPU distribuidas son abundantes y baratas.

Los mecanismos de verificación resuelven el problema de confianza en redes sin permisos. Cuando cualquiera puede contribuir con cómputo, ¿cómo aseguran las redes que el trabajo realizado es genuinamente correcto? Las pruebas de conocimiento cero y las tecnologías de “Prueba de Aprendizaje” verifican criptográficamente que las cadenas de razonamiento se realizaron realmente, que el código se ejecutó correctamente, que los problemas matemáticos se resolvieron con veracidad. Para tareas deterministas como codificación o matemáticas, la verificación se vuelve notablemente eficiente—los validadores solo necesitan comprobar las salidas para confirmar el trabajo. Esto transforma una red abierta y sin confianza de una vulnerabilidad en una fortaleza.

Los bucles de incentivos tokenizados completan la arquitectura. En lugar de depender de plataformas centralizadas de crowdsourcing para recopilar retroalimentación de preferencias, los tokens basados en blockchain recompensan directamente a los contribuyentes por proporcionar datos RLHF, anotaciones RLAIF o recursos computacionales. Todo el mercado de retroalimentación—generación de datos de preferencias, resultados de verificación, distribución de recompensas—se vuelve transparente, configurable y sin permisos. Los mecanismos de penalización refuerzan la calidad penalizando a los actores maliciosos, creando mercados de retroalimentación más eficientes que las alternativas tradicionales.

Juntos, estos tres elementos habilitan un sistema fundamentalmente diferente a los enfoques centralizados: el trabajo puede ser verificado sin confiar en ninguna parte, las contribuciones se valoran automáticamente mediante mecanismos transparentes, y los participantes son recompensados según su impacto. Esto no es simplemente descentralización por el simple hecho—es una innovación arquitectónica que la optimización de preferencias directas y otras técnicas post-entrenamiento habilitan de manera única.

Seis planos para el futuro: cómo los proyectos están implementando RL más allá de la optimización de preferencias directas

Mientras que la optimización de preferencias directas representa un enfoque post-entrenamiento importante, el ecosistema está desarrollando metodologías mucho más ricas. Seis proyectos principales están pioneros en diferentes soluciones arquitectónicas para RL descentralizado, cada uno optimizando para distintas restricciones.

Prime Intellect ha construido la infraestructura más madura para aprendizaje por refuerzo distribuido asíncrono. Su marco prime-rl desacopla completamente Actor (generación de rollout) y Learner (actualizaciones de política), permitiendo que GPUs heterogéneas se unan o salgan en cualquier momento. El marco integra la tecnología PagedAttention de vLLM para un rendimiento extremo, el fragmentado de parámetros FSDP2 para entrenamiento eficiente de modelos grandes, y GRPO (Group Relative Policy Optimization) como mecanismo de actualización de política. El proyecto lanzó INTELLECT-1 (10B parámetros) en octubre de 2024, demostrando que el entrenamiento descentralizado en tres continentes podía mantener un 98% de utilización de GPU con ratios de comunicación por debajo del 2%—un avance en descentralización práctica. INTELLECT-2 (32B, abril 2025) demostró convergencia estable incluso con retrasos de múltiples pasos. INTELLECT-3 (106B mezcla de expertos, noviembre 2025) alcanzó un rendimiento de razonamiento de nivel insignia mientras operaba en clústeres H200×512 mediante activación dispersa que activa solo 12B de parámetros a la vez. Estas versiones validan que los sistemas RL descentralizados han madurado de una posibilidad teórica a una realidad productiva.

Gensyn abordó el problema de manera diferente a través del motor de aprendizaje colaborativo RL Swarm y el algoritmo de optimización SAPO. En lugar de distribución tradicional de tareas, RL Swarm crea un ciclo peer-to-peer de generación-evaluación-actualización donde los Solvers producen trayectorias, los Proposers generan tareas diversas y los Evaluadores califican resultados usando modelos de juez congelados. SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization) representa una innovación arquitectónica: en lugar de compartir gradientes como en el entrenamiento distribuido tradicional, comparte muestras de rollout y filtra localmente las señales de recompensa. Esto reduce drásticamente la sobrecarga de comunicación en comparación con PPO o GRPO, permitiendo que GPUs de nivel consumidor participen en RL a gran escala. La contribución de Gensyn fue reconocer que la fuerte dependencia del aprendizaje por refuerzo en rollouts diversos—más que en sincronización ajustada de parámetros—lo hace naturalmente apto para arquitecturas descentralizadas con alta latencia y restricciones de ancho de banda.

Nous Research construyó toda la pila alrededor del entorno de aprendizaje por refuerzo verificable Atropos, que proporciona señales de recompensa deterministas para tareas como codificación y matemáticas. La familia de modelos Hermes refleja la transición de la industria: versiones tempranas (Hermes 1-3) dependían de la optimización de preferencias directas y DPO para una alineación eficiente, mientras Hermes 4 incorporó cadenas de pensamiento lento, escalado en tiempo de prueba y RL basado en GRPO. DeepHermes desplegó este proceso RL en la red descentralizada de GPU Psyche, permitiendo RL en tiempo de inferencia en hardware heterogéneo. La innovación clave es que Atropos actúa como un árbitro verificable en la red Psyche, confirmando si los nodos están mejorando genuinamente las políticas—una solución fundamental para pruebas auditable de aprendizaje. DisTrO, la técnica de compresión de gradientes desacoplada de momentum de Nous, reduce los costos de comunicación RL en órdenes de magnitud. Juntos, estos componentes unifican generación de datos, verificación, aprendizaje e inferencia en un ciclo auto-mejorable continuo que funciona en redes de GPU abiertas.

Gradient Network diseñó el marco de aprendizaje por refuerzo Echo para desacoplar inferencia y entrenamiento en “enjambres” separados que escalan de forma independiente en hardware heterogéneo. El enjambre de inferencia usa paralelismo en pipeline para maximizar el rendimiento de muestreo en GPUs y dispositivos edge de nivel consumidor. El enjambre de entrenamiento completa las actualizaciones de gradiente y la sincronización de parámetros, ya sea centralizada o distribuida geográficamente. Echo ofrece dos protocolos de sincronización—secuencial (priorizando la frescura de datos) y asíncrono (maximizando eficiencia)—que permiten gestionar la coherencia entre política y datos en redes de área amplia. Al tratar entrenamiento e inferencia como cargas de trabajo independientes, Echo logra una mayor utilización de dispositivos que los enfoques tradicionales donde cargas de trabajo mixtas causan fallos SPMD y cuellos de botella.

Grail (en el ecosistema Bittensor) a través de Covenant AI adopta un enfoque criptográfico para RL verificable. Usando el mecanismo de consenso Yuma de Bittensor como base, Grail establece una cadena de confianza mediante generación determinista de desafíos (usando drand), verificación de logprob a nivel de token y vinculación de identidad del modelo mediante huellas digitales de peso. Esto permite a los mineros generar múltiples caminos de inferencia para la misma tarea mientras los verificadores califican resultados en corrección y calidad de inferencia. El sistema ha demostrado mejoras sustanciales en capacidades—Qwen2.5-1.5B pasó de 12.7% en precisión MATH a 47.6% mediante este proceso verificable GRPO—evitando al mismo tiempo el hacking de recompensas mediante pruebas criptográficas de que los rollouts son genuinos y vinculados a identidades específicas del modelo.

Fraction AI innovó con un paradigma completamente diferente: Reinforcement Learning from Competition (RLFC). En lugar de modelos de recompensa estáticos o datos de preferencias estáticos, Fraction AI crea entornos gamificados donde los agentes de IA compiten entre sí, con clasificaciones relativas y puntuaciones de jueces IA dinámicos que proporcionan señales de recompensa continuas. Los agentes pagan para entrar en diferentes “Spaces” (dominios de tarea) y obtienen recompensas según su rendimiento. Los usuarios actúan como “meta-optimizadores” guiando la exploración mediante ingeniería de prompts, mientras que los agentes generan automáticamente pares de preferencias mediante competencia a microescala. Esto transforma la anotación de datos de trabajo de crowdsourcing en un modelo de negocio de ajuste fino sin confianza donde las señales de recompensa emergen de dinámicas competitivas en lugar de rúbricas fijas.

Cada proyecto eligió diferentes puntos de entrada—algoritmos, ingeniería o diseño de mercado—pero convergieron en una arquitectura consistente: rollout desacoplado y aprendizaje, verificación criptográfica e incentivos tokenizados. Esta convergencia no es casual; refleja cómo las redes descentralizadas necesariamente se adaptan a los requisitos estructurales del aprendizaje por refuerzo.

De la alineación centralizada a la alineación soberana: La oportunidad

La oportunidad más profunda en RL descentralizado trasciende la optimización técnica. La alineación de IA actual ocurre tras puertas cerradas en los principales laboratorios de IA—unas pocas organizaciones deciden qué valores codificar en sistemas cada vez más poderosos. El aprendizaje por refuerzo descentralizado permite la “alineación soberana”, donde las comunidades pueden votar con tokens para decidir colectivamente “qué es una salida buena” para sus modelos. Las preferencias y los modelos de recompensa se vuelven activos de datos gobernables en cadena, en lugar de secretos propietarios.

Las metodologías post-entrenamiento como la optimización de preferencias directas se vuelven mucho más poderosas en este contexto. En lugar de que las empresas curen cuidadosamente conjuntos limitados de datos de preferencias, las redes descentralizadas pueden aprovechar señales de preferencias ilimitadas y diversas de comunidades globales. Diferentes comunidades podrían optimizar por diferentes valores—algunas priorizando la utilidad, otras priorizando la inocuidad, otras enfatizando la expresión creativa. En lugar de una alineación de IA única para todos, los sistemas descentralizados permiten una alineación pluralista donde las comunidades mantienen su agencia.

Esto también redefine la economía. El post-entrenamiento crea valor mediante un razonamiento mejorado, una alineación más precisa y capacidades aumentadas. En los sistemas centralizados, este valor se concentra en la plataforma. En los sistemas descentralizados, las distribuciones de tokens pueden recompensar de manera transparente a los entrenadores (que proporcionan cómputo), a los alineadores (que aportan datos de preferencias), y a los usuarios (que se benefician del sistema)—redistribuyendo el valor de la producción de inteligencia más allá de las plataformas centralizadas hacia los participantes de la red que la crearon.

Desafíos y la tensión persistente

A pesar de estas ventajas, RL descentralizado enfrenta restricciones fundamentales. La barrera de ancho de banda persiste: entrenar modelos ultra-grandes (70B+ parámetros) aún requiere sincronización que la latencia física dificulta. Los sistemas de IA Web3 actuales sobresalen en ajuste fino e inferencia, pero luchan con el entrenamiento completo de modelos masivos. DisTrO y otras técnicas de compresión de comunicación reducen esta limitación, pero representa un desafío estructural más que un problema temporal de ingeniería.

Más insidioso es la Ley de Goodhart en acción: cuando el pago sigue a la métrica, la métrica deja de medir lo que quieres. En redes incentivadas, los participantes inevitablemente optimizan funciones de recompensa en lugar de la verdadera inteligencia. El hacking de recompensas—hacer trampa en puntuaciones, explotar casos límite, manipular métricas de evaluación—se convierte en una carrera armamentística perpetua. La verdadera competencia no está en diseñar funciones de recompensa perfectas (imposible), sino en construir mecanismos adversarialmente robustos que sobrevivan a ataques sofisticados. Los ataques búlgaros donde trabajadores maliciosos envenenan activamente las señales de entrenamiento agravan este desafío.

La resolución requiere entender que la robustez surge no de un diseño perfecto de reglas, sino de la competencia económica. Cuando varias organizaciones operan nodos de verificación, cuando los validadores son sancionados por confirmar trabajo falso, cuando la red recompensa la detección de tramposos, la robustez adversarial se vuelve una propiedad emergente más que una característica diseñada.

El camino a seguir: tres evoluciones complementarias

El futuro del RL descentralizado probablemente se despliegue en tres direcciones paralelas.

Primero, ampliar el mercado verificable de inferencia. En lugar de pipelines de entrenamiento completos, los sistemas a corto plazo se centrarán en distribuir RL en tiempo de inferencia y verificación a través de redes globales. Tareas como razonamiento matemático, generación de código, resolución científica—donde las salidas son verificables de forma determinista—se convierten en la cabeza de playa. Estas soluciones verticales “pequeñas pero hermosas” vinculan directamente las mejoras de capacidad con la captura de valor, potencialmente superando a modelos generalistas de código cerrado en sus dominios.

Segundo, tokenizar preferencias y modelos de recompensa. En lugar de tratar los datos de preferencias como trabajo de crowdsourcing desechable, los sistemas descentralizados pueden tokenizar retroalimentación de alta calidad y modelos de recompensa como activos de datos gobernables. Esto transforma la anotación de datos de transacciones puntuales en participación accionaria—los contribuyentes poseen acciones en los modelos de recompensa que impulsan los sistemas que ayudaron a alinear.

Tercero, especialización de subredes RL. Las redes descentralizadas evolucionarán desde infraestructura de entrenamiento de propósito general a subredes de aprendizaje por refuerzo especializadas, optimizadas para tareas específicas—ejecución de estrategias DeFi, generación de código, descubrimiento científico, IA incorporada. Cada subred desarrolla mecanismos de verificación específicos de la tarea, valores comunitarios y economía de tokens. La metaestructura será menos “una IA descentralizada de OpenAI” y más “docenas de cooperativas de inteligencia especializadas.”

Conclusión: reescribiendo las relaciones de producción inteligente

La combinación de aprendizaje por refuerzo y Web3 representa algo más profundo que una simple optimización técnica. Reescribe las relaciones fundamentales de la producción de IA: cómo se entrena, alinea y valora la inteligencia.

Por primera vez, es concebible que el entrenamiento de IA funcione como un mercado abierto de computación donde GPUs de larga cola global participan como actores económicos iguales. Las preferencias y los modelos de recompensa podrían transformarse de secretos propietarios en activos gobernables en cadena. El valor creado mediante inteligencia podría distribuirse entre entrenadores, alineadores y usuarios en lugar de concentrarse en plataformas centralizadas. La optimización de preferencias directas y los métodos post-entrenamiento emergentes son tecnologías críticas que habilitan este cambio—no porque resuelvan la alineación a la perfección, sino porque desacoplan el aprendizaje de la centralización y permiten la verificación sin confianza.

Esto no se trata de replicar una versión descentralizada de OpenAI. La verdadera oportunidad radica en reorganizar fundamentalmente cómo funciona la producción de inteligencia: de laboratorios corporativos cerrados a redes económicas abiertas donde las comunidades entrenan, alinean y poseen colectivamente los sistemas que aumentan sus capacidades.

Este análisis se basa en patrones de investigación de los principales equipos de infraestructura de IA Web3, IOSG Ventures, Pantera Capital y proyectos emergentes en el ecosistema RL descentralizado. Como todo análisis prospectivo, implica juicio interpretativo y necesariamente contiene puntos de vista y posibles sesgos. El mercado de criptomonedas frecuentemente diverge entre los fundamentos del proyecto y el rendimiento del precio en el mercado secundario. Este contenido es para fines informativos, académicos y de intercambio de investigación y no constituye asesoramiento de inversión ni recomendaciones para comprar o vender tokens.