Prime Intellectは、非同期分散強化学習の最も成熟したインフラを構築しています。そのprime-rlフレームワークは、Actor（(ロールアウト生成)）とLearner（(方針更新)）を完全にデカップルし、異種GPUがいつでも参加・退出できるようにしています。vLLMのPagedAttention技術による極限のスループット、FSDP2のパラメシャーディングによる大規模モデル訓練の効率化、GRPO（(Group Relative Policy Optimization)）を方針更新メカニズムとして統合しています。2024年10月にリリースされたINTELLECT-1（(10Bパラメータ)）は、3大陸にわたる分散訓練で98%のGPU利用率を維持し、通信比率は2%未満という実用的なブレークスルーを示しました。2025年4月のINTELLECT-2（(32B)）は、多ステップ遅延下でも安定した収束を証明し、2025年11月のINTELLECT-3（(106B混合専門家モデル)）は、512×H200クラスター上でスパース活性化を用いて、12Bパラメータのみを活性化させながらフラッグシップレベルの推論性能を達成しました。これらのリリースは、分散RLシステムが理論的可能性から実用的な現実へと成熟したことを証明しています。
Nous Researchは、Atropos検証可能強化学習環境を中心に、全スタックを構築しています。Atroposは、コーディングや数学のような決定論的タスクにおいて、正当な報酬信号を提供し、ノードが本当にポリシーを改善しているかを検証する信頼できる審判役です。Hermesモデルファミリーは、初期バージョン（(Hermes 1-3)）が効率的な整合性のために直接的な好み最適化とDPOを採用し、Hermes 4は遅延思考チェーンやテスト時スケーリング、GRPOを導入しています。DeepHermesは、このRLプロセスをPsyche分散GPUネットワーク上に展開し、異種ハードウェア間で推論時RLを可能にしています。Atroposは、Psycheネットワーク内でノードのポリシー改善を検証する役割を果たし、監査可能な証明の基盤的解決策となっています。DisTrOは、Nousのマルチレイヤー勾配圧縮技術で、RL通信コストを桁違いに削減します。これらの要素は、データ生成、検証、学習、推論を連続的に自己改善するループに統合し、オープンGPUネットワーク上で動作します。
分散型RLの台頭：直接的な好みの最適化とWeb3インフラの融合
人工知能の風景は深い変革を遂げつつあります。ほとんどの議論がモデルパラメータのスケーリングに焦点を当てる一方で、真の革命はAIがどのように学習し、価値観を整合させ、その知性の恩恵を分配するかにあります。Web3インフラと組み合わせた強化学習は、単なる技術的最適化を超え、AI生産関係の根本的な再構築を示しています。直接的な好み最適化やその他の訓練後手法は、この変化の中心となり、従来の中央集権的アプローチを超えて、真に分散化され検証可能でインセンティブのある学習システムを可能にしています。
この変革の核心は、AIが統計的パターンマッチングから構造化された推論へと進化しているという認識にあります。DeepSeek-R1のようなシステムの登場は、訓練後の強化学習技術が体系的に推論能力や複雑な意思決定を向上させることを示し、もはや単なる整合性ツールではなく、真の知性増幅への道筋となっています。同時に、Web3の分散型計算ネットワークと暗号学的インセンティブメカニズムは、強化学習の技術的要件と完全に一致し、中央集権的なAI開発モデルに挑戦する自然な収束を生み出しています。
なぜ訓練後最適化(直接的な好み最適化)を含むことが重要なのか
現代の言語モデルの訓練パイプラインは、異なる計算およびアーキテクチャ要件を持つ3つの段階から構成されています。巨大な教師なし学習を通じて基礎的な世界モデルを構築する事前訓練は、極度の中央集権を必要とし、数万GPUの同期クラスターを必要とし、総コストの80-95%を占めます。次に、タスク固有の能力を比較的低コスト（(5-15%)）で追加する教師あり微調整が続きますが、これもまた勾配同期を必要とし、分散化の可能性を制限します。
訓練後は、AIシステムが推論能力、価値観の整合性、安全性の境界を獲得する最前線です。この段階には、従来の強化学習（RLHF(）、AI駆動のフィードバックシステム（RLAIF)）、直接的な好み最適化（DPO(）、およびプロセス報酬モデル（PRM)）など複数の手法が含まれます。これらの中で、直接的な好み最適化は、コストの高い報酬モデル訓練を回避し、好みペアに対してモデル出力を直接最適化するエレガントな解決策として浮上し、オープンソースの整合性努力の主流となっています。しかし、訓練後は単一の技術を超えた広範な範囲を持ちます。
訓練後の根本的な違いは、その構造にあります。事前訓練のように同期された均質なGPUクラスターを必要とせず、訓練後は自然に並列化可能なデータ生成（(「ロールアウト」)と呼ばれる）と集中した方針更新に分離されます。このアーキテクチャの特性は、分散型ネットワークに非常に適しています。世界中の計算ノードは、多様な推論チェーンや好みデータを非同期に生成でき、一方で少数の訓練ノードが重みの更新を行います。暗号検証メカニズムやトークンベースのインセンティブと組み合わせることで、このアーキテクチャは最初の真のオープンソースAI訓練マーケットプレイスを可能にします。
アーキテクチャの分解：デカップリング、検証、インセンティブ設計
強化学習とWeb3の技術的相乗効果は、デカップリング、検証、トークン化されたインセンティブの3つのアーキテクチャの柱に由来します。
推論と訓練のデカップリングは、高価なパラメータ更新を並列化可能なデータ生成段階から分離します。従来のRLでは、ロールアウトワーカーが経験軌跡を生成し、学習者がこれを集約して方針を更新します。Web3ネットワークは、グローバルに分散した消費者向けGPUやエッジデバイスにロールアウト生成を割り当てることができる一方で、高帯域幅のノードで方針更新を集中させることが可能です。これは、現代ハードウェアの分散の経済的現実に合致しています：特殊な訓練クラスターは希少で高価ですが、分散GPUネットワークは豊富で安価です。
検証メカニズムは、許可不要ネットワークにおける信頼性の問題を解決します。誰でも計算に参加できる場合、ネットワークは本当に正しい作業を保証できるのでしょうか？ゼロ知識証明や「学習証明（Proof-of-Learning）」技術は、推論チェーンが実際に行われたこと、コードが正しく実行されたこと、数学的問題が正直に解かれたことを暗号的に検証します。コーディングや数学のような決定論的タスクでは、検証は非常に効率的になり、検証者は出力を確認するだけで作業を証明できます。これにより、オープンで信頼性のないネットワークは脆弱性から強みへと変わります。
トークン化されたインセンティブループは、アーキテクチャを完成させます。好みフィードバックを収集するための中央集権的クラウドソーシングプラットフォームに頼るのではなく、ブロックチェーンベースのトークンは、RLHFデータ、RLAIFアノテーション、計算リソースの提供者に直接報酬を与えます。全体のフィードバック市場—好みデータ生成、検証結果、報酬分配—は透明で設定可能、許可不要です。スラッシングメカニズムは、悪意ある行為者にペナルティを科し、従来の代替手段よりも効率的なフィードバック市場を作り出します。
これら3つの要素は、信頼なしに作業を検証でき、貢献が透明な仕組みで自動的に評価され、参加者がその影響に応じて報酬を得る、根本的に異なるシステムを可能にします。これは単なる分散化ではなく、直接的な好み最適化やその他の訓練後手法が唯一可能にするアーキテクチャ的革新です。
未来のための6つのブループリント：RLを超えた直接的な好み最適化を実現するプロジェクト
直接的な好み最適化は重要な訓練後アプローチの一つですが、エコシステムははるかに豊かな手法を開発しています。6つの主要プロジェクトは、分散型RLのさまざまなアーキテクチャ的解決策を先導し、それぞれ異なる制約に最適化しています。
Prime Intellectは、非同期分散強化学習の最も成熟したインフラを構築しています。そのprime-rlフレームワークは、Actor（(ロールアウト生成)）とLearner（(方針更新)）を完全にデカップルし、異種GPUがいつでも参加・退出できるようにしています。vLLMのPagedAttention技術による極限のスループット、FSDP2のパラメシャーディングによる大規模モデル訓練の効率化、GRPO（(Group Relative Policy Optimization)）を方針更新メカニズムとして統合しています。2024年10月にリリースされたINTELLECT-1（(10Bパラメータ)）は、3大陸にわたる分散訓練で98%のGPU利用率を維持し、通信比率は2%未満という実用的なブレークスルーを示しました。2025年4月のINTELLECT-2（(32B)）は、多ステップ遅延下でも安定した収束を証明し、2025年11月のINTELLECT-3（(106B混合専門家モデル)）は、512×H200クラスター上でスパース活性化を用いて、12Bパラメータのみを活性化させながらフラッグシップレベルの推論性能を達成しました。これらのリリースは、分散RLシステムが理論的可能性から実用的な現実へと成熟したことを証明しています。
Gensynは、RL SwarmコラボレーティブラーニングエンジンとSAPO最適化アルゴリズムを通じて異なるアプローチを採用しています。従来のタスク分散ではなく、RL Swarmはピアツーピアの生成・評価・更新ループを作り、Solverが軌跡を生成し、Proposerが多様なタスクを作り、Evaluatorが凍結された判定モデルを用いて出力を評価します。SAPO（(Swarm Sampling Policy Optimization)）は、従来の分散訓練のように勾配を共有するのではなく、ロールアウトサンプルを共有し、ローカルに報酬信号をフィルタリングするアーキテクチャの革新です。これにより、PPOやGRPOと比較して通信オーバーヘッドが大幅に削減され、消費者向けGPUでも大規模RLに参加可能となっています。Gensynの貢献は、強化学習が多様なロールアウトに大きく依存し、パラメータ同期の厳格さに自然に適合しないことを認識した点にあります。
Nous Researchは、Atropos検証可能強化学習環境を中心に、全スタックを構築しています。Atroposは、コーディングや数学のような決定論的タスクにおいて、正当な報酬信号を提供し、ノードが本当にポリシーを改善しているかを検証する信頼できる審判役です。Hermesモデルファミリーは、初期バージョン（(Hermes 1-3)）が効率的な整合性のために直接的な好み最適化とDPOを採用し、Hermes 4は遅延思考チェーンやテスト時スケーリング、GRPOを導入しています。DeepHermesは、このRLプロセスをPsyche分散GPUネットワーク上に展開し、異種ハードウェア間で推論時RLを可能にしています。Atroposは、Psycheネットワーク内でノードのポリシー改善を検証する役割を果たし、監査可能な証明の基盤的解決策となっています。DisTrOは、Nousのマルチレイヤー勾配圧縮技術で、RL通信コストを桁違いに削減します。これらの要素は、データ生成、検証、学習、推論を連続的に自己改善するループに統合し、オープンGPUネットワーク上で動作します。
Gradient Networkは、推論と訓練を独立した「スウォーム」に分離し、異種ハードウェア上で独立してスケールさせるEcho強化学習フレームワークを設計しました。Inferenceスウォームはパイプライン並列性を用いて、消費者向けGPUやエッジデバイスでサンプリングスループットを最大化します。Trainingスウォームは、勾配更新とパラメータ同期を行い、中央集権型または地理的に分散させることが可能です。Echoは、データの新鮮さを優先する逐次同期と、効率を最大化する非同期同期の2つのプロトコルを提供し、広域ネットワークにおける方針とデータの一貫性管理を可能にします。訓練と推論を独立した作業負荷とみなすことで、従来の混合負荷によるSPMD失敗やボトルネックよりも高いデバイス利用率を実現しています。
Grail（(Bittensorエコシステム内)）は、暗号学的アプローチによる検証可能RLを採用しています。BittensorのYuma合意メカニズムを基盤に、決定論的チャレンジ生成（(drandランダムビーコン)）、トークンレベルのlogprob検証、モデルの識別子を結びつける重みフィンガープリントを用いて、信頼チェーンを確立します。これにより、マイナーは同じタスクに対して複数の推論パスを生成でき、検証者は正確性と推論品質をスコアリングします。このシステムは、Qwen2.5-1.5Bの数学精度が12.7%から47.6%に向上した例など、実質的な能力向上を示しつつ、暗号証明によるロールアウトの真正性と特定モデルIDへの拘束を保証し、報酬ハッキングを防止します。
Fraction AIは、全く異なるパラダイムを先導しています：競争型強化学習（(RLFC)）。静的な報酬モデルや静的な好みデータに代わり、AIエージェントが互いに競い合うゲーミフィケーションされた環境を作り、相対的なランキングや動的AI判定スコアによる継続的な報酬信号を提供します。エージェントは「Spaces」（(タスクドメイン)）に参加料を支払い、パフォーマンスに基づいて報酬を得ます。ユーザーは「メタ最適化者」として、プロンプトエンジニアリングを通じて探索を誘導し、エージェントはマイクロレベルの競争を通じて自動的に好みペアを生成します。これにより、データアノテーションはクラウドソーシングの労働から、競争のダイナミクスに基づく信頼性のないファインチューニングビジネスモデルへと変貌します。
各プロジェクトは異なるエントリーポイント（アルゴリズム、エンジニアリング、市場設計）を選びつつも、共通のアーキテクチャに収束しています：ロールアウトと学習のデカップリング、暗号検証、トークン化されたインセンティブです。この収束は偶然ではなく、分散型ネットワークが強化学習の構造的要件に適応せざるを得ないことを反映しています。
中央集権的整合性から主権的整合性への展望：機会
分散型RLの最も深い機会は、技術的最適化を超えたものです。今日のAI整合性は、主要なAI研究所の閉ざされた環境で行われており、少数の組織が価値観を決定し、より強力なシステムにエンコードしています。分散型強化学習は、「主権的整合性」を可能にし、コミュニティがトークンを用いて「何が良い出力か」を投票で決定できる仕組みを作ります。好みや報酬モデル自体もオンチェーン化され、ガバナンス可能なデータ資産となり、企業秘密ではなくなります。
直接的な好み最適化のような訓練後手法は、この文脈でより強力になります。企業が限定的な好みデータセットを慎重にキュレーションするのではなく、分散型ネットワークは世界中のコミュニティから無制限で多様な好み信号を取り込むことができます。異なるコミュニティは、役立ちや無害性、創造性など、異なる価値観を最適化するかもしれません。ワンサイズフィットすべてのAI整合性ではなく、分散型システムは、コミュニティが主体性を保持しながら多元的な整合性を可能にします。
これは経済性も再構築します。訓練後は、推論の向上、整合性の改善、能力の拡張を通じて価値を生み出します。中央集権的システムでは、この価値はプラットフォームに集中しますが、分散型システムでは、トークン配布を通じて、計算リソースを提供するトレーナー、好みデータを提供する整合者、システムから恩恵を受けるユーザーに対して、透明に報酬を分配できます。これにより、知性の生産の価値は、中央集権的プラットフォームから、これを作り出したネットワーク参加者へと再分配されます。
課題と持続する緊張
これらの利点にもかかわらず、分散型RLは根本的な制約に直面しています。帯域幅の壁は依然として存在します：70B+パラメータの超大規模モデルの訓練は、物理的な遅延のため同期が難しいままです。現在のWeb3 AIシステムは微調整と推論には優れていますが、大規模モデルの完全訓練には苦戦しています。DisTrOや他の通信圧縮技術はこの制約を少しずつ克服していますが、これは一時的なエンジニアリングの問題ではなく、構造的な課題です。
より厄介なのはGoodhartの法則の作用です：報酬が指標に従うと、その指標は本当に望むものを測定しなくなります。インセンティブ付けられたネットワークでは、参加者は本当の知性ではなく、報酬関数の最適化に向かいます。スコアのハッキングやエッジケースの悪用、評価指標の操作は、絶え間ない軍拡競争となります。真の競争は、完璧な報酬関数を設計すること（(不可能)）ではなく、巧妙な攻撃に耐える逆境耐性のあるメカニズムを構築することにあります。ビザンチン攻撃（悪意ある労働者が積極的に訓練信号を汚染する攻撃）もこの課題を複雑にします。
解決策は、堅牢性は完璧なルール設計からではなく、経済的競争から生まれることを理解することです。複数の組織が検証ノードを運用し、検証者が虚偽の作業を確認した場合にスラッシュされ、ネットワークが不正者を検出することを報酬とする場合、逆境耐性は自然に出現します。これにより、堅牢性はエンジニアリングの機能ではなく、出現的な性質となります。
今後の道筋：三つの補完的進化
分散型RLの未来は、おそらく三つの並行した方向に展開します。
第一は検証可能推論市場の拡大です。完全な訓練パイプラインではなく、短期的には推論時RLと検証の分散化に焦点を当てます。数学的推論、コード生成、科学的問題解決など、出力が決定論的に検証可能なタスクが最初のターゲットです。これらの「小さくて美しい」垂直的解決策は、能力向上と価値獲得を直接結びつけ、クローズドソースの汎用モデルを凌駕する可能性があります。
第二は好みと報酬モデルの資産化です。好みデータを使い捨てのクラウドソーシング労働とみなすのではなく、高品質なフィードバックと報酬モデルをトークン化し、ガバナンス可能なデータ資産とします。これにより、アノテーションは一回限りの取引から、システムを整合させるための株式参加へと変わります。貢献者は、システムを動かす報酬モデルのシェアを所有します。
第三はRLサブネットの専門化です。分散型ネットワークは、一般目的の訓練インフラから、DeFi戦略実行、コード生成、科学的発見、具現化AIなど、特定のタスクに最適化された専門的RLサブネットへと進化します。各サブネットは、タスク固有の検証メカニズム、コミュニティの価値観、トークン経済を発展させ、より「多様な知性協同体」へと変貌します。
結論：知性の生産関係の再定義
強化学習とWeb3の組み合わせは、単なる技術的最適化を超え、AI生産の根本的な関係を書き換えます。知性の訓練、整合、価値付けの方法を根本から再構築します。
初めて、AI訓練が、グローバルな長尾GPUが平等な経済主体として参加するオープンな計算市場として機能することが想像可能になっています。好みや報酬モデルは、企業秘密からオンチェーンのガバナンス可能な資産へと変わりつつあります。知性によって生み出された価値は、トレーナー、整合者、ユーザーに分配され、中央集権的プラットフォームに集中しません。直接的な好み最適化や新たに登場する訓練後手法は、この変化を可能にする重要な技術です—それは整合性を完璧に解決するためではなく、学習を中央集権から切り離し、検証を信頼なしに行えるようにするためです。
これは、OpenAIの分散版を模倣することではありません。本当の機会は、知性の生産がどのように機能するかを根本的に再編成することにあります：閉ざされた企業研究所から、コミュニティが共同で訓練、整合、所有し、能力を拡張するシステムへと変わることです。
*この分析は、Web3 AIインフラのリーディングチーム、IOSG Ventures、Pantera Capital、そして分散型RLエコシステムの新興プロジェクトの研究パターンに基づいています。すべての先見的分析と同様に、解釈的判断を含み、見解や潜在的偏見を含むことがあります。暗号通貨市場は、プロジェクトの基本的な価値と二次市場の価格動向がしばしば乖離します。本コンテンツは、情報提供、学術、研究交流を目的とし、投資アドバイスやトークンの売買推奨を意図したものではありません。