Pi Network testează o nouă utilizare pentru rețeaua sa globală de noduri prin intermediul unei dovezi de concept legată de antrenarea și calculul AI. Proiectul se concentrează pe capacitatea de calcul nefolosită din cele peste 421.000 de noduri Pi, care împreună reprezintă peste 1 milion de procesoare. Această capacitate neutilizată ar putea susține sarcini externe de AI dincolo de funcțiile blockchain. Efortul încadrează cea mai recentă mișcare AI a Pi Network în jurul calculului distribuit și participării remunerate de către operatorii de noduri.
Proiectul este un răspuns la două probleme mai ample din sectorul AI. Una este presiunea legată de calculul centralizat, inclusiv limitările centrelor de date și consumul concentrat de energie. Cealaltă este cererea crescândă de putere de calcul pe măsură ce modelele, agenții și serviciile AI se extind. Pi a subliniat de asemenea că rețelele sale distribuite pot ajuta la coordonarea resurselor dispersate și neutilizate care altfel ar rămâne inactiv.
Foaia de parcurs AI a fost anunțată ca parte a strategiei actualizate Mainnet a Pi Network în timpul primului aniversar al rețelei sale deschise. Așa cum am acoperit anterior, planul a plasat inteligența artificială printre prioritățile principale ale rețelei alături de token-urile ecosistemului și serviciile de identitate.
Dovada recentă de concept a fost finalizată cu OpenMind, un startup de robotică susținut de Pi Network Ventures. OpenMind construiește un sistem de operare și protocol open-source pentru roboți. Pentru a susține această activitate, are nevoie de putere de calcul pentru antrenare, evaluare și execuția modelelor. Proiectul pilot a testat dacă rețeaua distribuită de noduri Pi ar putea gestiona sarcini legate de AI în afara activității blockchain.
Pentru test, OpenMind a construit un container care putea trimite sarcini de calcul către calculatoare individuale. Operatorii voluntari de noduri Pi au descărcat containerul și l-au rulat pe propriile mașini. OpenMind a trimis apoi sarcini de recunoaștere a imaginilor prin sistem. Calculatoarele au procesat imaginile folosind modelul OpenMind, cu scopul de a identifica cât mai multe obiecte discrete posibil.
Pi a raportat că pipeline-ul a funcționat de la un capăt la altul. Șapte operatori voluntari de noduri Pi s-au alăturat proiectului pilot, iar confirmările sarcinilor au revenit de la toți cei șapte în termen de o secundă. Rezultatele de inferență au fost returnate de la mai mulți lucrători în patru secunde. Rezultatele au inclus etichete de obiecte așteptate precum autobuz și persoană, împreună cu casete delimitatoare.
Nodurile Pi pot accepta sarcini de calcul externe și pot returna rezultate valide către un client terț. Pi a adăugat că antrenamentul AI distribuit rămâne într-o etapă de cercetare, iar mai multă muncă este încă necesară în întregul sector. Totuși, testul oferă un exemplu timpuriu al modului în care capacitatea neutilizată a nodurilor ar putea fi ambalată pentru companiile AI care caută resurse alternative de calcul.
Recent, CNF a observat că Pi Network a testat sarcini de recunoaștere a imaginilor AI pe nodurile sale cu OpenMind, utilizând capacitatea CPU inactivă în timp ce calea de actualizare a Mainnet a continuat. Testul a arătat cum resursele nodurilor neutilizate ar putea susține sarcinile de inteligență artificială în întreaga rețea.
În plus, Pi Network a început Faza 2 a actualizărilor protocolului mainnet după finalizarea migrării Protocol v19.9. CNF a raportat că proiectul vizează acum Protocol v20.2 înainte de Pi Day 2026.
Pi s-a tranzacționat la $0,2285, în creștere cu 13,77% în 24 de ore, cu o capitalizare de piață de 2,2 miliarde de dolari și un volum zilnic de 65,38 milioane de dolari.


