Raven Protocol

Raven Protocol 是一个去中心化计算网络，将个人电脑、智能手机等设备的闲置算力汇集起来，用于训练人工智能模型。其核心创新在于四阶段流水线：集群形成、异步训练、并行多环全归约和故障恢复。设备根据硬件性能和网络速度被分组，模型则被拆分到各组中。零气泡流水线调度让每个节点持续工作，避免空闲等待。本地更新后，多环全归约算法无需中心服务器即可高效聚合梯度，周期性同步则降低了通信开销。系统还支持节点热加入和自动故障转移，使其在不可靠的消费级硬件上也能稳健运行。这解决了集中式AI训练成本高昂的痛点，让任何拥有闲置算力的人都能贡献资源并获得代币奖励。然而，该项目仍处于早期阶段，采用率有限，协调异构设备的复杂性也构成技术挑战。近半年（2026年2月至8月），协议主要聚焦于提升训练效率和扩展测试网，但未公开重大里程碑。其叙事围绕AI算力民主化，但来自成熟去中心化训练项目的竞争依然激烈。