Validación de datos en la computación AI descentralizada: tres enfoques para verificar la integridad en un entorno distribuido @OpenledgerHQ , @gensynai , @OpenGradient La computación AI descentralizada plantea un problema más importante que el de los métodos tradicionales que dependen de un servidor central: ¿cómo se puede asegurar la confianza cuando múltiples participantes comparten datos y cálculos? En este contexto, OpenLedger, Gensyn y OpenGradient se presentan como proyectos que se encargan de la validación en diferentes etapas: datos, aprendizaje e inferencia. Gensyn busca crear una red de aprendizaje distribuido que reúna recursos de computación inactivos de todo el mundo para realizar el entrenamiento de modelos AI. Propone métodos de aprendizaje de baja comunicación como NoLoCo y técnicas de recuperación de fallos como CheckFree, para permitir el aprendizaje incluso en entornos con comunicación lenta y dispositivos de rendimiento variable. Al mismo tiempo, verifica si los cálculos de aprendizaje se han realizado correctamente a través del protocolo Verde, utilizando una estructura que reejecuta solo etapas específicas de cálculo en caso de que los resultados sean diferentes, sin tener que repetir todo el proceso de aprendizaje. Para ello, utiliza la biblioteca RepOps para garantizar que se obtengan los mismos resultados de cálculo en diferentes hardware. Sin embargo, esta validación solo verifica la precisión de los cálculos para una entrada dada y no determina automáticamente si los datos utilizados para el aprendizaje estaban contaminados previamente. OpenLedger se centra en rastrear la procedencia y el historial de cambios de los datos utilizados para el aprendizaje. Los contribuyentes de datos envían archivos en un formato específico a Datanet, y esta contribución se registra en la cadena de bloques, permitiendo verificar cuándo, qué datos y qué versión se utilizaron. Se diseñan límites en el tamaño de los archivos y la frecuencia de carga, y se implementan procesos de aprobación y gestión de versiones para reducir la entrada indiscriminada de datos. Se describe una estructura que suprime contribuciones maliciosas o duplicadas a través de evaluaciones de calidad y penalizaciones basadas en staking, dejando claro el objetivo de asegurar la responsabilidad y la trazabilidad de las contribuciones de datos. OpenGradient se encarga de verificar si el modelo entrenado realiza correctamente la inferencia cuando se completa el aprendizaje. Deja pruebas criptográficas o basadas en hardware junto con los resultados de la inferencia y los registra en el Ledger de Gradient, permitiendo auditorías posteriores de los resultados. Para reducir la carga de rendimiento, los cálculos pesados se procesan en paralelo fuera de la cadena, y la cadena de bloques solo verifica los resultados y las pruebas. Se explican diferentes métodos de verificación, que ofrecen alta garantía pero tienen un alto costo computacional como ZKML, aquellos que no imponen casi carga de rendimiento pero dependen de la confianza en hardware como TEE, y el método Vanilla que omite la verificación. En conjunto, estos tres proyectos muestran que OpenLedger registra qué datos han entrado, Gensyn verifica a nivel de cálculo si el aprendizaje se ha realizado correctamente con esos datos, y OpenGradient valida si el modelo entrenado ha realizado correctamente la inferencia. Sin embargo, a partir de enero de 2026, estas etapas no están conectadas en un único pipeline técnico oficial, y no se ha propuesto un estándar que vincule la prueba de procedencia de datos, la validación del aprendizaje y la validación de la inferencia en una cadena de pruebas continua. En última instancia, la validación de datos AI descentralizada actual puede entenderse como un estado en el que diferentes dispositivos en niveles distintos, como el registro de datos, la validación de cálculos de aprendizaje y la validación de inferencia, están evolucionando paralelamente, cada uno con roles y límites claros, en lugar de ser un sistema que "garantiza todo a la perfección de una vez". $OPEN