Pi Network 透过超过 421,000 个节点探索人工智能训练的新概念验证

• Pi Network 拥有超过 421,000 个节点,代表超过 100 万个 CPU,可以支持选择性加入的 AI 计算任务。
• 在 OpenMind 试点中,7 个 Pi 节点运营商在 4 秒内返回了图像推理结果,包括"巴士"和"人"等标签。

Pi Network 正在测试其全球节点网络的新用途,通过与 AI 训练和计算相关的概念验证。该项目集中在超过 421,000 个 Pi 节点的闲置计算能力上,这些节点共同代表超过 100 万个 CPU。这些未使用的容量可以支持区块链功能之外的外部 AI 工作负载。这项工作将 Pi Network 最新的 AI 举措定位于分布式计算和节点运营商的付费参与。

该项目是对 AI 领域两个更广泛问题的回应。一个是与中心化计算相关的压力,包括数据中心限制和集中的能源使用。另一个是随着 AI 模型、代理和服务的扩展,对计算能力的需求不断增长。Pi 还指出,其分布式网络可能有助于协调分散和未使用的资源,否则这些资源将保持闲置。

AI 路线图是在 Pi Network 开放网络一周年期间作为其更新的主网策略的一部分宣布的。正如我们之前报道的那样,该计划将人工智能与生态系统代币和身份服务一起列为网络的首要优先事项。

Pi Network 测试分布式图像识别任务 

最近的概念验证是与 OpenMind 合作完成的,OpenMind 是一家由 Pi Network Ventures 支持的机器人初创公司。OpenMind 正在为机器人构建操作系统和开源协议。为了支持这项工作,它需要计算能力来进行训练、评估和模型执行。该试点测试了 Pi 的分布式节点网络是否可以处理区块链活动之外的 AI 相关任务。

在测试中,OpenMind 构建了一个可以向单个计算机发送计算任务的容器。志愿的 Pi 节点运营商下载了该容器并在他们自己的机器上运行它。然后 OpenMind 通过系统发送图像识别任务。计算机使用 OpenMind 的模型处理图像,目标是识别尽可能多的离散对象。

Pi 报告称管道从头到尾都正常工作。七名志愿的 Pi 节点运营商参加了试点,所有七个人的任务确认在一秒内返回。推理结果在四秒内从多个工作人员返回。结果包括预期的对象标签,如巴士和人,以及边界框。

Pi 节点可以接受外部计算任务并向第三方客户端返回有效结果。Pi 补充说,分布式 AI 训练仍处于研究阶段,整个行业仍需要做更多工作。尽管如此,该测试提供了一个早期示例,说明如何将闲置的节点容量打包给寻求替代计算资源的 AI 公司。

最近,CNF 指出 Pi Network 与 OpenMind 在其节点上测试了 AI 图像识别任务,在其主网升级路径继续的同时使用闲置的 CPU 容量。该测试显示了未使用的节点资源如何在整个网络中支持人工智能工作负载。

此外,Pi Network 在完成 Protocol v19.9 迁移后启动了其主网协议升级的第 2 阶段。CNF 报道该项目现在的目标是在 2026 年 Pi 日之前达到 Protocol v20.2。

Pi 的交易价格为 $0.2285,在 24 小时内上涨 13.77%,市值为 22 亿美元,日交易量为 6,538 万美元。