Pi Network如何利用5000萬節點重塑去中心化AI未來

如何Pi Network的5000萬個節點可能重塑去中心化AI的未來

從手機應用到全球計算網格

在討論「5000萬個節點重塑AI」之前，有必要了解Pi Network目前的實際情況。

Pi Network最初是一個智能手機挖礦應用，並發展成為全球最大的零售加密貨幣社區之一，擁有數千萬註冊的「先驅者」。

在這個移動層背後，還有一個較小但至關重要的群體：運行網絡軟件的桌面和筆記本電腦「Pi節點」。這就是AI角度的起點。在Pi早期與OpenMind的AI實驗中，數十萬個這些節點被用來在志願者的機器上運行圖像識別工作負載。

因此，Pi並不是從零開始。它已經結合了大量的市場用戶基礎和全球分散的節點網絡。每個設備本身的計算能力雖然有限，但加起來卻像是一個分佈式計算網格，而不是典型的加密社區。

你知道嗎？全球的消費者設備的理論計算能力總和超過所有超大規模數據中心，幾乎所有的計算能力都閒置未用。

去中心化AI實際上需要什麼

現代AI工作負載分為兩個要求高的階段：在龐大的數據集上訓練大型模型，然後將這些模型實時服務給數百萬用戶。

目前，這兩個階段主要在集中式數據中心運行，導致能源消耗、成本上升，並依賴少數幾個雲服務提供商。

去中心化和邊緣AI項目則採取不同的路徑。它們不依賴於一個大型設施，而是將計算分散到許多較小的設備上，包括手機、個人電腦和本地伺服器，並通過協議和日益增多的區塊鏈進行協調。關於去中心化推理和分佈式訓練的研究顯示，只要有合適的激勵和驗證，大型模型可以在全球分散的硬件上運行。

為了在實踐中實現這一點，一個去中心化的AI網絡需要三樣東西：許多參與的設備、全球分佈以便推理能夠更接近用戶，以及一個激勵層來保持不可靠的間歇性節點的協調和誠實。

在理論上，Pi的數千萬用戶和大型節點層與代幣經濟相結合，符合這一檢查清單。未解決的問題是，這一原始基礎能否被塑造成AI建設者信任的基礎設施。

Pi到AI：從手機挖礦到AI測試平台

2025年10月，Pi Network Ventures首次投資了OpenMind，這是一家開發硬件無關的操作系統和協議的初創公司，旨在讓機器人和智能機器能夠跨網絡思考、學習和協作。

這筆交易伴隨著一個技術試驗。Pi和OpenMind進行了一個概念驗證，志願者Pi節點操作員在自己的機器上執行OpenMind的AI模型，包括圖像識別任務。報告顯示大約有35萬個活躍節點參與並提供了穩定的性能。

對於Pi來說，這表明用於共識的桌面基礎設施也可以運行第三方AI工作。對於OpenMind，這是一個實時演示，展示AI代理如何利用去中心化計算層，而不是依賴雲巨頭。對於節點操作員來說，這為AI團隊提供了一個市場，可以用Pi支付他們的閒置計算能力。

你知道嗎？在2021至2023年的GPU短缺期間，幾個研究小組和初創公司開始探索眾包計算作為可能的替代路徑。

眾包計算機對去中心化AI的改變

如果Pi的AI推進超越試點，它可能會將AI堆棧的一部分從數據中心轉移到由普通機器組成的眾包計算機。

在這種模式中，Pi節點充當微型數據中心。單個家庭個人電腦的貢獻不大，但數十萬台計算機每台提供中央處理單元(CPU)時間，甚至某些情況下提供圖形處理單元(GPU)時間，開始看起來像是一個替代的基礎設施層。

AI開發人員可以在節點群體中部署推理、預處理或小型聯邦訓練任務，而不是從單一雲服務提供商租用計算能力。

這有三個明確的影響：

* 首先，計算的獲取範圍擴大。AI團隊，特別是在新興市場或困難的司法管轄區，通過一個代幣支付的全球分散網絡獲得另一條獲取能力的途徑。

* 其次，Pi代幣作為經過驗證的工作的支付或可靠節點的股份和聲譽的具體用途，將其推向計量基礎設施資產的方向。

* 第三，基於Pi的市場可以通過將所有這些包裝在應用程序編程接口(API)中，像標準雲端端點一樣運作，從而將Web3和AI建設者聯繫起來，使機器學習團隊可以利用去中心化資源，而無需圍繞加密重建整個堆棧。

在樂觀的情況下，Pi的社區成為一個分發和執行層，AI模型在日常設備上提供和貨幣化，將至少部分AI從雲端轉移到眾包。

困難之處：可靠性、安全性和監管

將一個業餘節點網絡轉變為嚴肅的AI基礎設施面臨一些嚴峻的約束。

### 首先是可靠性

家庭計算機噪音大且不穩定。連接會中斷，設備過熱，操作系統各異，許多用戶在晚上會關閉設備。任何調度程序都必須假設高流失率，超配工作並將任務分配到多個節點，以便單個機器掉線不會破壞AI服務。

### 然後是驗證

即使節點保持在線，網絡也必須檢查它運行了正確的模型和權重，並且沒有篡改。技術如結果複製、隨機審計、零知識證明和聲譽系統有助於此，但它們增加了開銷，且工作負載越有價值，檢查就必須越嚴格。

### 安全性和隱私是另一個障礙

在志願者的硬件上運行模型存在暴露敏感信息的風險，無論是來自模型本身還是其處理的數據。受監管的行業不會在沒有強有力的沙盒、證明或保密計算保證的情況下依賴於眾包網絡。節點操作員同樣需要確保他們不會執行惡意軟件或非法內容。

### 最後是監管和採用

如果Pi的代幣被用來購買和銷售計算，一些監管機構會將其視為與實際服務相關的公用事業代幣，這意味著需要經受所有相應的審查。AI團隊對核心基礎設施也相對保守。他們往往寧願多花錢使用雲服務，而不願信任未經驗證的眾包計算。

要改變這一點，Pi需要企業基礎設施的無趣支撐，包括服務水平協議(SLA)、監控、日誌記錄、事件響應等。

Pi在擁擠的去中心化AI競賽中的位置

Pi進入了一個已經擁擠的去中心化AI領域，但其路徑因其基礎的不同而顯得獨特。

Pi正進入一個已經包括去中心化計算平台和AI專注網絡的領域。一些項目出租專業設備和數據中心的GPU和CPU能力，將自己宣傳為更便宜或更靈活的雲服務。其他項目則構建完整的AI層，包括聯邦訓練、眾包推理、模型市場和鏈上治理，與主流機器學習工具緊密集成。

因此，在這一切之中，Pi的角度是不同的。它是以用戶為先，而不是以基礎設施為先。該項目首先建立了一個龐大的零售社區，現在試圖將其部分轉變為AI網格。這使它擁有大量潛在的節點操作員，但其核心堆棧最初並不是為AI而設計的。

其第二個特點是硬件配置。Pi不追逐數據中心的GPU，而是依賴於分佈在現實世界位置的日常桌面、筆記本電腦和高端手機。這對於重型訓練來說是一個缺點，但對於延遲敏感的邊緣推理來說可能是有用的。

第三是品牌和影響力。許多去中心化AI項目都是小眾的；而Pi已經在零售用戶中廣為人知。如果它能將其轉化為開發者的可信故事，擁有數百萬可接觸用戶和大量活躍節點集，它可能成為去中心化AI的主流前端。其他平台可能仍在幕後處理最繁重的工作，但Pi可以擁有面向用戶的層面。

最終，Pi將不僅僅是與雲服務提供商競爭，還要與這些加密原生計算網絡相較。它的真正考驗是，一個以非技術性社區為主的網絡能否協調成AI建設者信任的基礎設施。

你知道嗎？超過一半的Pi每月活躍用戶來自傳統銀行滲透率低於50%的地區。

實驗的重要性

Pi所測試的反映了科技的一個更廣泛的轉變，即AI和價值創造開始從雲端孤島轉向分散網絡。

退一步看，這個實驗位於一個更大的趨勢中：智能和價值創造從集中式平台漂移到分散的代理和網絡，機器人、AI服務和人類貢獻者共享共同的基礎設施。

Pi的5000萬強社區是否真的能成為一個眾包計算機尚不確定，但即使部分成功也將是將AI從雲端轉移到全球日常設備中的第一個大規模測試之一。

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