- Pi Network має понад 421 000 вузлів, що представляють більше 1 мільйона процесорів, які можуть підтримувати добровільні обчислювальні завдання для AI.
- У пілотному проекті OpenMind 7 операторів вузлів Pi повернули результати розпізнавання зображень протягом 4 секунд, включаючи мітки такі як “bus” та “person”.
Pi Network тестує нове застосування своєї глобальної мережі вузлів через proof-of-concept, пов’язаний з навчанням та обчисленнями AI. Проект зосереджений на резервних обчислювальних потужностях понад 421 000 вузлів Pi, які разом представляють більше 1 мільйона процесорів. Ця невикористана потужність може підтримувати зовнішні AI-навантаження поза функціями блокчейну. Зусилля підкреслюють останній крок Pi Network у сфері AI навколо розподілених обчислень і платної участі операторів вузлів.
Проект є відповіддю на дві ширші проблеми у секторі AI. Одна з них — це навантаження, пов’язане з централізованими обчисленнями, включаючи обмеження дата-центрів та концентроване використання енергії. Інша — зростаючий попит на обчислювальну потужність у міру розширення моделей, агентів та сервісів AI. Pi також зазначила, що її розподілені мережі можуть допомогти координувати розкидані та невикористані ресурси, які інакше залишалися б бездіяльними.
Pi released a deep-dive case study into the recent proof-of-concept project for a new Pi Node utility that supports decentralized AI training and computing tasks for third-parties using the spare computing capacity of over 421,000 Pi Nodes. In collaboration with OpenMind, a…
— Pi Network (@PiCoreTeam) March 6, 2026
Дорожня карта AI була оголошена як частина оновленої стратегії Mainnet Pi Network під час першої річниці її Open Network. Як ми раніше висвітлювали, план поставив штучний інтелект серед головних пріоритетів мережі поряд з екосистемними токенами та сервісами ідентифікації.
Pi Network тестує розподілені завдання розпізнавання зображень
Останній proof-of-concept був завершений разом з OpenMind, стартапом у сфері робототехніки, який підтримує Pi Network Ventures. OpenMind створює операційну систему та open-source протокол для роботів. Для підтримки цієї роботи їм потрібна обчислювальна потужність для навчання, оцінки та виконання моделей. Пілотний проект перевіряв, чи може розподілена мережа вузлів Pi виконувати завдання, пов’язані з AI, поза діяльністю блокчейну.
Для тесту OpenMind створила контейнер, який міг надсилати обчислювальні завдання окремим комп’ютерам. Волонтери-оператори вузлів Pi завантажили контейнер і запустили його на своїх машинах. OpenMind потім надсилала завдання розпізнавання зображень через систему. Комп’ютери обробляли зображення за допомогою моделі OpenMind, з метою ідентифікації якомога більшої кількості окремих об’єктів.
Pi повідомила, що pipeline працював від початку до кінця. Сім волонтерів-операторів вузлів Pi приєдналися до пілоту, і підтвердження виконання завдань повернулися від усіх семи протягом однієї секунди. Результати розпізнавання повернулися від кількох учасників протягом чотирьох секунд. Результати включали очікувані мітки об’єктів, такі як bus та person, а також обмежувальні рамки.
Вузли Pi можуть приймати зовнішні обчислювальні завдання і повертати дійсні результати сторонньому клієнту. Pi додала, що розподілене навчання AI залишається на стадії досліджень, і в секторі ще потрібно багато роботи. Проте тест пропонує ранній приклад того, як резервна потужність вузлів може бути упакована для AI-компаній, які шукають альтернативні обчислювальні ресурси.
Нещодавно CNF відзначила, що Pi Network тестувала завдання розпізнавання зображень AI на своїх вузлах разом з OpenMind, використовуючи невикористану потужність процесорів, поки тривав шлях оновлення Mainnet. Тест показав, як невикористані ресурси вузлів можуть підтримувати навантаження штучного інтелекту в мережі.
Крім того, Pi Network розпочала фазу 2 оновлень протоколу mainnet після завершення міграції Protocol v19.9. CNF повідомила, що проект тепер націлений на Protocol v20.2 до Pi Day 2026.
Pi торгувався за
