Pi Network、42万1千以上のノードで新たな概念実証においてAIトレーニングを探求

• Pi Networkは42万1,000以上のノードを保有しており、これは100万台以上のCPUに相当し、オプトインのAIコンピューティングタスクをサポートできます。
• OpenMindパイロットでは、7人のPi Nodeオペレーターが4秒以内に画像推論結果を返し、「バス」や「人」などのラベルを含んでいました。

Pi Networkは、AIトレーニングとコンピューティングに関連する概念実証を通じて、グローバルノードネットワークの新しい用途をテストしています。このプロジェクトは、42万1,000以上のPi Nodeにわたる余剰コンピューティング容量を中心としており、これらは合わせて100万台以上のCPUを表しています。この未使用の容量は、ブロックチェーン機能を超えた外部のAIワークロードをサポートできます。この取り組みは、分散コンピューティングとノードオペレーターによる有償参加を中心としたPi Networkの最新のAI戦略を位置づけています。

このプロジェクトは、AI分野における2つの広範な課題への対応です。1つは、データセンターの制限や集中的なエネルギー使用を含む集中型コンピューティングに関連する負担です。もう1つは、AIモデル、エージェント、サービスが拡大するにつれて高まるコンピューティングパワーへの需要です。Piはまた、その分散型ネットワークが、そうでなければ遊休状態のままになる分散した未使用のリソースを調整するのに役立つ可能性があると指摘しました。

このAIロードマップは、Open Networkの1周年記念の際に、Pi Networkの更新されたメインネット戦略の一部として発表されました。以前に報道したように、この計画では人工知能がエコシステムトークンとアイデンティティサービスとともにネットワークの最優先事項の1つに位置づけられました。

Pi Networkが分散型画像認識タスクをテスト 

最近の概念実証は、Pi Network Venturesが支援するロボティクススタートアップであるOpenMindと共に完了しました。OpenMindはロボット向けのオペレーティングシステムとオープンソースプロトコルを構築しています。その作業をサポートするために、トレーニング、評価、モデル実行のためのコンピューティングパワーが必要です。パイロットでは、Piの分散ノードネットワークがブロックチェーン活動以外のAI関連タスクを処理できるかどうかをテストしました。

テストのために、OpenMindは個々のコンピューターにコンピューティングタスクを送信できるコンテナを構築しました。ボランティアのPi Nodeオペレーターはコンテナをダウンロードし、自分のマシンで実行しました。その後、OpenMindはシステムを通じて画像認識タスクを送信しました。コンピューターはOpenMindのモデルを使用して画像を処理し、できるだけ多くの個別のオブジェクトを識別することを目標としました。

Piは、パイプラインがエンドツーエンドで機能したと報告しました。7人のボランティアPi Nodeオペレーターがパイロットに参加し、7人全員からのジョブ確認が1秒以内に返ってきました。推論結果は複数のワーカーから4秒以内に返されました。結果には、バスや人などの予想されるオブジェクトラベルとバウンディングボックスが含まれていました。

Pi Nodeは外部のコンピューティングジョブを受け入れ、サードパーティクライアントに有効な結果を返すことができます。Piは、分散型AIトレーニングは依然として研究段階にあり、セクター全体でさらなる作業が必要であると付け加えました。それでも、このテストは、代替のコンピューティングリソースを求めるAI企業向けに、余剰ノード容量をどのようにパッケージ化できるかの初期の例を提供しています。

最近、CNFは報じました。Pi Networkがメインネットアップグレードパスを継続しながら、OpenMindと共にノード上でAI画像認識タスクをテストし、アイドル状態のCPU容量を使用したことを。このテストは、未使用のノードリソースがネットワーク全体で人工知能ワークロードをどのようにサポートできるかを示しました。

さらに、Pi NetworkはProtocol v19.9の移行を完了した後、メインネットプロトコルアップグレードのフェーズ2を開始しました。CNFは報じました。プロジェクトは現在、Pi Day 2026までにProtocol v20.2を目標としていることを。

Piは$0.2285で取引され、24時間で13.77%上昇し、時価総額は22億ドル、1日の取引高は6,538万ドルでした。