Kebangkitan RL Terdesentralisasi: Optimisasi Preferensi Langsung Bertemu Infrastruktur Web3

Lanskap kecerdasan buatan sedang mengalami transformasi mendalam. Sementara sebagian besar diskusi berfokus pada penskalaan parameter model, revolusi sejati terletak pada bagaimana AI belajar, menyelaraskan nilainya, dan mendistribusikan manfaat dari kecerdasan tersebut. Reinforcement Learning dikombinasikan dengan infrastruktur Web3 mewakili lebih dari sekadar optimisasi teknis—ini menandai restrukturisasi fundamental hubungan produksi AI. Optimisasi preferensi langsung dan metodologi pasca-pelatihan lainnya menjadi pusat dari perubahan ini, bergerak melampaui pendekatan terpusat tradisional untuk memungkinkan sistem pembelajaran yang benar-benar terdistribusi, dapat diverifikasi, dan diberi insentif.

Pada intinya, transformasi ini berasal dari pengakuan bahwa AI berkembang dari pencocokan pola statistik menuju penalaran terstruktur. Kemunculan sistem seperti DeepSeek-R1 menunjukkan bahwa teknik reinforcement learning pasca-pelatihan dapat secara sistematis meningkatkan kemampuan penalaran dan pengambilan keputusan yang kompleks, tidak lagi hanya sebagai alat penyelarasan tetapi sebagai jalur untuk peningkatan kecerdasan yang nyata. Secara bersamaan, jaringan komputasi terdesentralisasi Web3 dan mekanisme insentif kriptografi sangat cocok dengan kebutuhan teknis reinforcement learning, menciptakan konvergensi alami yang menantang model pengembangan AI terpusat.

Mengapa Optimisasi Pasca-Pelatihan (Termasuk Optimisasi Preferensi Langsung) Penting Sekarang

Pipeline pelatihan model bahasa modern terdiri dari tiga fase berbeda, masing-masing dengan kebutuhan komputasi dan arsitektur yang berbeda. Pre-training, yang membangun model dunia dasar melalui pembelajaran tak terawasi massal, menuntut sentralisasi ekstrem—membutuhkan klaster GPU yang disinkronkan yang terdiri dari puluhan ribu GPU dan menyumbang 80-95% dari total biaya. Fine-tuning terawasi mengikuti, menambahkan kemampuan spesifik tugas dengan biaya yang relatif kecil (5-15%), tetapi tetap memerlukan sinkronisasi gradien yang membatasi potensi desentralisasi.

Pasca-pelatihan mewakili frontier di mana sistem AI memperoleh kemampuan penalaran, penyelarasan nilai, dan batasan keamanan. Fase ini mencakup berbagai metodologi: reinforcement learning tradisional dari umpan balik manusia (RLHF), sistem umpan balik berbasis AI (RLAIF), optimisasi preferensi langsung (DPO), dan model imbalan proses (PRM). Di antara pendekatan ini, optimisasi preferensi langsung muncul sebagai solusi elegan yang melewati kebutuhan pelatihan model imbalan yang mahal, dengan mengoptimalkan keluaran model secara langsung terhadap pasangan preferensi—alternatif biaya rendah yang menjadi arus utama dalam upaya penyelarasan sumber terbuka. Namun, pasca-pelatihan jauh melampaui teknik tunggal apa pun.

Yang membuat pasca-pelatihan secara fundamental berbeda dari fase sebelumnya adalah strukturnya. Tidak seperti kebutuhan pre-training akan klaster GPU yang sinkron dan homogen, pasca-pelatihan secara alami terpecah menjadi generasi data paralel (yang disebut “rollouts”) dan pembaruan kebijakan terkonsentrasi. Karakteristik arsitektur ini membuatnya sangat cocok untuk jaringan desentralisasi. Node komputasi di seluruh dunia dapat menghasilkan rantai penalaran dan data preferensi yang beragam secara asinkron, sementara sejumlah kecil node pelatihan melakukan pembaruan bobot. Dikombinasikan dengan mekanisme verifikasi kriptografi dan insentif berbasis token, arsitektur ini memungkinkan pasar pelatihan AI sumber terbuka yang benar-benar pertama.

Menguraikan Arsitektur: Dekoupling, Verifikasi, dan Desain Insentif

Sinergi teknis antara reinforcement learning dan Web3 berasal dari tiga pilar arsitektur: decoupling, verifikasi, dan insentif berbasis token.

Decoupling inferensi dari pelatihan memisahkan pembaruan parameter yang mahal dari fase generasi data paralel. Dalam RL tradisional, pekerja rollout menghasilkan trajektori pengalaman sementara pelajar mengumpulkan data ini untuk pembaruan kebijakan. Jaringan Web3 dapat menugaskan generasi rollout ke GPU dan perangkat edge berkelas konsumen yang tersebar secara global—“ekor panjang” sumber daya komputasi—sementara pembaruan kebijakan terpusat pada node dengan bandwidth tinggi. Ini sesuai dengan realitas ekonomi distribusi perangkat keras modern: klaster pelatihan khusus langka dan mahal, tetapi jaringan GPU terdistribusi melimpah dan murah.

Mekanisme verifikasi menyelesaikan masalah kepercayaan dalam jaringan tanpa izin. Ketika siapa pun dapat menyumbang komputasi, bagaimana jaringan memastikan pekerjaan yang benar-benar benar? Bukti nol-pengetahuan dan teknologi “Proof-of-Learning” secara kriptografi memverifikasi bahwa rantai penalaran benar-benar dilakukan, bahwa kode dieksekusi dengan benar, bahwa masalah matematis diselesaikan dengan jujur. Untuk tugas deterministik seperti pengkodean atau matematika, verifikasi menjadi sangat efisien—validator hanya perlu memeriksa keluaran untuk mengonfirmasi pekerjaan. Ini mengubah jaringan terbuka dan tanpa kepercayaan dari kerentanan menjadi kekuatan.

Loop insentif berbasis token melengkapi arsitektur. Alih-alih bergantung pada platform crowdsourcing terpusat untuk mengumpulkan umpan balik preferensi, token berbasis blockchain secara langsung memberi penghargaan kepada kontributor untuk data RLHF, anotasi RLAIF, atau sumber daya komputasi. Seluruh pasar umpan balik—generasi data preferensi, hasil verifikasi, distribusi imbalan—menjadi transparan, dapat diatur, dan tanpa izin. Mekanisme pemotongan (slashing) lebih jauh membatasi kualitas dengan memberi sanksi kepada aktor jahat, menciptakan pasar umpan balik yang lebih efisien daripada alternatif tradisional.

Bersama-sama, ketiga elemen ini memungkinkan sistem yang secara fundamental berbeda dari pendekatan terpusat: pekerjaan dapat diverifikasi tanpa kepercayaan kepada pihak mana pun, kontribusi secara otomatis dihargai melalui mekanisme transparan, dan peserta diberi imbalan sesuai dampaknya. Ini bukan sekadar desentralisasi demi desentralisasi—ini adalah inovasi arsitektur yang secara unik didukung oleh optimisasi preferensi langsung dan teknik pasca-pelatihan lainnya.

Enam Cetak Biru untuk Masa Depan: Bagaimana Proyek Mengimplementasikan RL Lebih dari Sekadar Optimisasi Preferensi Langsung

Meskipun optimisasi preferensi langsung mewakili satu pendekatan pasca-pelatihan penting, ekosistem mengembangkan metodologi yang jauh lebih kaya. Enam proyek utama mempelopori solusi arsitektur berbeda untuk RL desentralisasi, masing-masing mengoptimalkan untuk kendala yang berbeda.

Prime Intellect telah membangun infrastruktur paling matang untuk reinforcement learning terdistribusi asinkron. Kerangka kerja prime-rl sepenuhnya memisahkan Actor (generasi rollout) dan Learner (pembaruan kebijakan), memungkinkan GPU heterogen bergabung atau keluar kapan saja. Kerangka ini mengintegrasikan teknologi PagedAttention dari vLLM untuk throughput ekstrem, sharding parameter FSDP2 untuk pelatihan model besar yang efisien, dan GRPO (Group Relative Policy Optimization) sebagai mekanisme pembaruan kebijakan. Proyek ini merilis INTELLECT-1 (10B parameter) pada Oktober 2024, menunjukkan bahwa pelatihan terdesentralisasi di tiga benua dapat mempertahankan 98% utilisasi GPU dengan rasio komunikasi di bawah 2%—terobosan dalam desentralisasi praktis. INTELLECT-2 (32B, April 2025) membuktikan konvergensi stabil bahkan di bawah penundaan multi-langkah. INTELLECT-3 (106B campuran pakar, November 2025) mencapai performa penalaran tingkat flagship saat berjalan di klaster H200×512 melalui aktivasi jarang yang hanya melibatkan 12B parameter sekaligus. Rilis ini membuktikan bahwa sistem RL terdesentralisasi telah matang dari kemungkinan teoretis menjadi kenyataan produksi.

Gensyn mendekati masalah secara berbeda melalui mesin pembelajaran kolaboratif RL Swarm dan algoritma optimisasi SAPO. Alih-alih distribusi tugas tradisional, RL Swarm menciptakan loop peer-to-peer menghasilkan-evaluasi-berubah di mana Solvers menghasilkan trajektori, Proposers menghasilkan tugas beragam, dan Evaluators memberi skor keluaran menggunakan model hakim yang dibekukan. SAPO (Swarm Sampling Policy Optimization) merupakan inovasi arsitektur: alih-alih berbagi gradien seperti pelatihan terdistribusi tradisional, ia berbagi sampel rollout dan secara lokal menyaring sinyal imbalan. Ini secara dramatis mengurangi overhead komunikasi dibandingkan PPO atau GRPO, memungkinkan GPU berkelas konsumen berpartisipasi dalam RL skala besar. Kontribusi Gensyn adalah menyadari bahwa ketergantungan berat reinforcement learning pada rollout yang beragam—bukan sinkronisasi parameter yang ketat—membuatnya secara alami cocok untuk arsitektur desentralisasi dengan latensi dan bandwidth tinggi.

Nous Research membangun seluruh tumpukan di sekitar lingkungan verifikasi reinforcement learning Atropos, yang menyediakan sinyal imbalan deterministik untuk tugas seperti pengkodean dan matematika. Keluarga model Hermes menelusuri transisi industri: versi awal (Hermes 1-3) bergantung pada optimisasi preferensi langsung dan DPO untuk penyelarasan efisien, sementara Hermes 4 menggabungkan rantai pemikiran lambat, penskalaan waktu pengujian, dan RL berbasis GRPO. DeepHermes menerapkan proses RL ini di jaringan GPU terdesentralisasi Psyche, memungkinkan RL waktu inferensi di perangkat keras heterogen. Inovasi utama adalah bahwa Atropos berfungsi sebagai wasit yang dapat diverifikasi di jaringan Psyche, mengonfirmasi apakah node benar-benar meningkatkan kebijakan—solusi dasar untuk bukti auditabilitas pembelajaran. DisTrO, teknik kompresi gradien yang tidak bergantung momentum dari Nous, mengurangi biaya komunikasi RL hingga beberapa orde magnitudo. Bersama-sama, komponen ini menyatukan generasi data, verifikasi, pembelajaran, dan inferensi ke dalam loop peningkatan diri yang berjalan di jaringan GPU terbuka.

Gradient Network merancang kerangka kerja Echo reinforcement learning untuk memisahkan inferensi dan pelatihan menjadi “swarm” terpisah yang dapat diskalakan secara independen pada perangkat keras heterogen. Swarm inferensi menggunakan paralelisme pipeline untuk memaksimalkan throughput sampling pada GPU dan perangkat edge berkelas konsumen. Swarm pelatihan menyelesaikan pembaruan gradien dan sinkronisasi parameter, baik secara terpusat maupun secara geografis tersebar. Echo menyediakan dua protokol sinkronisasi—sekuensial (yang memprioritaskan kebaruan data) dan asinkron (yang memaksimalkan efisiensi)—yang memungkinkan manajemen konsistensi kebijakan-data dalam jaringan luas. Dengan memperlakukan pelatihan dan inferensi sebagai beban kerja independen, Echo mencapai utilisasi perangkat yang lebih tinggi daripada pendekatan tradisional di mana beban kerja campuran menyebabkan kegagalan SPMD dan kemacetan.

Grail (dalam ekosistem Bittensor) melalui Covenant AI mengambil pendekatan kriptografi terhadap RL yang dapat diverifikasi. Menggunakan mekanisme konsensus Yuma dari Bittensor sebagai fondasi, Grail membangun rantai kepercayaan melalui generasi tantangan deterministik (menggunakan beacon acak drand), verifikasi logprob tingkat token, dan pengikatan identitas model melalui sidik jari bobot. Ini memungkinkan penambang menghasilkan beberapa jalur inferensi untuk tugas yang sama sementara verifikator memberi skor hasil berdasarkan kebenaran dan kualitas inferensi. Sistem ini telah menunjukkan peningkatan kemampuan substansial—Qwen2.5-1.5B meningkat dari 12,7% akurasi MATH menjadi 47,6% melalui proses GRPO yang dapat diverifikasi ini—sementara mencegah hacking imbalan melalui bukti kriptografi bahwa rollout asli dan terkait dengan identitas model tertentu.

Fraction AI mempelopori paradigma yang sama sekali berbeda: Reinforcement Learning dari Kompetisi (RLFC). Alih-alih model imbalan statis atau data preferensi langsung yang statis, Fraction AI menciptakan lingkungan gamified di mana agen AI bersaing satu sama lain, dengan peringkat relatif dan skor juri AI dinamis yang memberikan sinyal imbalan berkelanjutan. Agen membayar untuk memasuki berbagai “Spaces” (domain tugas) dan mendapatkan imbalan berdasarkan kinerja. Pengguna bertindak sebagai “meta-optimizer” yang mengarahkan eksplorasi melalui rekayasa prompt, sementara agen secara otomatis menghasilkan pasangan preferensi melalui kompetisi mikro-level. Ini mengubah anotasi data dari tenaga kerja crowdsourcing menjadi model bisnis fine-tuning tanpa kepercayaan di mana sinyal imbalan muncul dari dinamika kompetitif daripada rubrik tetap.

Setiap proyek memilih titik masuk yang berbeda—algoritma, rekayasa, atau desain pasar—namun berkonvergensi pada arsitektur yang konsisten: rollout dan pembelajaran yang terdecoupling, verifikasi kriptografi, dan insentif tokenized. Konvergensi ini bukan kebetulan; ini mencerminkan bagaimana jaringan desentralisasi secara alami menyesuaikan diri dengan kebutuhan struktural reinforcement learning.

Dari Penyelarasan Terpusat ke Penyelarasan Berdaulat: Peluangnya

Peluang terdalam dalam RL desentralisasi melampaui optimisasi teknis. Penyelarasan AI saat ini terjadi di balik pintu tertutup di laboratorium AI utama—sekelompok kecil organisasi memutuskan nilai apa yang akan diinkorporasi ke dalam sistem yang semakin kuat. Reinforcement learning desentralisasi memungkinkan “penyelarasan berdaulat,” di mana komunitas dapat memilih dengan token untuk secara kolektif memutuskan “apa output yang baik” untuk model mereka. Preferensi dan model imbalan sendiri menjadi aset data yang dapat diatur di atas rantai, bukan rahasia proprietary.

Metodologi pasca-pelatihan seperti optimisasi preferensi langsung menjadi jauh lebih kuat dalam konteks ini. Alih-alih perusahaan secara hati-hati mengkurasi dataset preferensi terbatas, jaringan desentralisasi dapat memanfaatkan sinyal preferensi yang tak terbatas dan beragam dari komunitas global. Berbagai komunitas mungkin mengoptimalkan untuk nilai yang berbeda—beberapa memprioritaskan kegunaan, yang lain memprioritaskan tidak berbahaya, yang lain menekankan ekspresi kreatif. Alih-alih AI penyelarasan satu ukuran cocok untuk semua, sistem desentralisasi memungkinkan penyelarasan pluralistik di mana komunitas mempertahankan agensi.

Ini juga mengubah ekonomi. Pasca-pelatihan menciptakan nilai melalui peningkatan penalaran, penyelarasan yang lebih baik, dan kemampuan yang lebih tinggi. Dalam sistem terpusat, nilai ini terkonsentrasi pada platform. Dalam sistem desentralisasi, distribusi token dapat secara transparan memberi penghargaan kepada pelatih (yang menyediakan komputasi), penyelaras (yang menyediakan data preferensi), dan pengguna (yang mendapatkan manfaat dari sistem)—mendistribusikan kembali nilai produksi kecerdasan dari platform terpusat ke peserta jaringan yang menciptakannya.

Tantangan dan Ketegangan yang Tetap Ada

Meskipun memiliki keunggulan ini, RL desentralisasi menghadapi kendala fundamental. Dinding bandwidth tetap ada: pelatihan model super besar (70B+ parameter) masih memerlukan sinkronisasi yang secara fisik tertunda dan sulit. Sistem AI Web3 saat ini unggul dalam fine-tuning dan inferensi tetapi kesulitan dengan pelatihan penuh model besar. DisTrO dan teknik kompresi komunikasi lainnya mengikis batasan ini, tetapi ini merupakan tantangan struktural daripada masalah rekayasa sementara.

Lebih berbahaya adalah Hukum Goodhart yang beraksi: ketika pembayaran mengikuti metrik, metrik berhenti mengukur apa yang diinginkan. Dalam jaringan yang diberi insentif, peserta secara tak terhindarkan mengoptimalkan fungsi imbalan daripada kecerdasan sejati. Hacking imbalan—memanen skor, mengeksploitasi kasus tepi, memanipulasi metrik evaluasi—menjadi perlombaan senjata yang terus-menerus. Kompetisi nyata tidak terletak pada merancang fungsi imbalan yang sempurna (yang mustahil) tetapi dalam membangun mekanisme yang tahan terhadap serangan canggih yang mencoba menyerang. Serangan Byzantine di mana pekerja jahat secara aktif meracuni sinyal pelatihan memperumit tantangan ini.

Resolusinya membutuhkan pemahaman bahwa ketahanan muncul bukan dari desain aturan yang sempurna tetapi dari kompetisi ekonomi. Ketika banyak organisasi menjalankan node verifikasi, ketika validator dihukum karena mengonfirmasi pekerjaan palsu, ketika jaringan memberi imbalan mendeteksi penipu, ketahanan terhadap serangan adversarial menjadi sifat yang muncul daripada fitur yang dirancang.

Jalan ke Depan: Tiga Evolusi Pelengkap

Masa depan RL desentralisasi kemungkinan berkembang melalui tiga arah paralel.

Pertama adalah penskalaan pasar inferensi yang dapat diverifikasi. Alih-alih pipeline pelatihan lengkap, sistem jangka pendek akan fokus pada distribusi RL waktu inferensi dan verifikasi di seluruh jaringan global. Tugas seperti penalaran matematis, pembuatan kode, pemecahan masalah ilmiah—di mana keluaran dapat diverifikasi secara deterministik—menjadi titik awal. Solusi vertikal “kecil tapi indah” ini secara langsung menghubungkan peningkatan kemampuan dengan penangkapan nilai, berpotensi mengungguli model generalis sumber tertutup dalam domain mereka.

Kedua adalah mengassetkan preferensi dan model imbalan. Alih-alih memperlakukan data preferensi sebagai tenaga kerja crowdsourcing yang dapat dibuang, sistem desentralisasi dapat men-tokenisasi umpan balik berkualitas tinggi dan model imbalan sebagai aset data yang dapat diatur. Ini mengubah anotasi dari transaksi satu kali menjadi partisipasi ekuitas—kontributor memiliki saham dalam model imbalan yang memberi kekuatan pada sistem yang mereka bantu selaraskan.

Ketiga adalah subnet RL yang berspesialisasi. Jaringan desentralisasi akan berkembang dari infrastruktur pelatihan umum menjadi subnet reinforcement learning yang berspesialisasi untuk tugas tertentu—eksekusi strategi DeFi, pembuatan kode, penemuan ilmiah, AI berwujud. Setiap subnet mengembangkan mekanisme verifikasi tugas-spesifik, nilai komunitas, dan ekonomi token. Struktur meta ini menjadi kurang “satu OpenAI desentralisasi” dan lebih “puluhan koperasi kecerdasan khusus.”

Kesimpulan: Menulis Ulang Hubungan Produksi Cerdas

Kombinasi reinforcement learning dan Web3 pada akhirnya mewakili sesuatu yang lebih mendalam daripada optimisasi teknis. Ini menulis ulang hubungan dasar produksi AI: bagaimana kecerdasan dilatih, diselaraskan, dan dihargai.

Untuk pertama kalinya, menjadi mungkin bahwa pelatihan AI dapat berfungsi sebagai pasar komputasi terbuka di mana GPU ekor panjang global berpartisipasi sebagai aktor ekonomi yang setara. Preferensi dan model imbalan dapat bertransformasi dari rahasia proprietary menjadi aset yang dapat diatur di atas rantai. Nilai yang diciptakan melalui kecerdasan dapat didistribusikan di antara pelatih, penyelarasan, dan pengguna daripada terkonsentrasi dalam platform terpusat. Optimisasi preferensi langsung dan metode pasca-pelatihan yang muncul adalah teknologi penting yang memungkinkan perubahan ini—bukan karena mereka menyelesaikan penyelarasan secara sempurna, tetapi karena mereka memisahkan pembelajaran dari sentralisasi dan memungkinkan verifikasi tanpa kepercayaan.

Ini bukan tentang mereplikasi versi terdesentralisasi dari OpenAI. Peluang nyata terletak pada merestrukturisasi secara fundamental bagaimana fungsi produksi kecerdasan: dari laboratorium perusahaan tertutup menjadi jaringan ekonomi terbuka di mana komunitas secara kolektif melatih, menyelaraskan, dan memiliki sistem yang meningkatkan kemampuan mereka.

Analisis ini didasarkan pada pola riset dari tim infrastruktur AI Web3 terkemuka, IOSG Ventures, Pantera Capital, dan proyek-proyek yang muncul dalam ekosistem RL desentralisasi. Seperti semua analisis ke depan, ini melibatkan penilaian interpretatif dan secara inheren mengandung sudut pandang serta potensi bias. Pasar cryptocurrency seringkali menyimpang antara fundamental proyek dan kinerja harga pasar sekunder. Konten ini untuk tujuan informasi, akademik, dan pertukaran riset dan tidak merupakan nasihat investasi atau rekomendasi untuk membeli atau menjual token apa pun.