Pi Network хочет превратить 420 000 узлов в ферму вычислительной мощности AI! Совместно с новым робо-операционной системой OpenMind завершена проверка концепции, результат распознавания изображений возвращается за 4 секунды

Pi Network 5 марта опубликовала отчет о концептуальном подтверждении идеи децентрализованных вычислений в сотрудничестве с стартапом OpenMind, занимающимся разработкой систем робототехники и искусственного интеллекта. Семь волонтерских операторов узлов Pi успешно использовали их свободные вычислительные ресурсы для выполнения задач распознавания изображений с помощью AI. Распространение задач по сети происходило за 1 секунду, а результаты выводились обратно за 4 секунды, что подтвердило, что более 420 000 узлов Pi (представляющих более миллиона CPU) могут служить внешними вычислительными ресурсами для сторонних AI-компаний. Pi Network заявила, что эта инициатива направлена на коммерциализацию свободных ресурсов узлов и создание нового источника дохода для операторов через криптовалюту.
(Предыстория: цена Pi упала на 30%, достигнув исторического минимума! Высшие руководители Pi Network обвиняют основателя в внутренней борьбе и злоупотреблении средствами, что привело к потере доверия сообщества.)
(Дополнительный фон: цена Pi достигла исторического минимума в 0,32 доллара, а политика блокировки токенов вызвала возмущение сообщества.)

Содержание статьи

Переключить

• Кто такой OpenMind? Почему необходимы децентрализованные вычисления
• Результаты концептуального подтверждения: 1 секунда для распространения, 4 секунды для возврата, все 7 узлов успешно завершили задачу
• Логика коммерциализации 420 000 свободных узловых ресурсов

Сеть узлов Pi Network, начавшаяся с майнинга на мобильных устройствах, движется в сторону совершенно нового применения, отличного от блокчейн-верификации — предоставления децентрализованных вычислительных мощностей для AI-моделей. 5 марта Pi Network опубликовала отчет о концептуальном подтверждении совместной работы с стартапом OpenMind, занимающимся разработкой систем робототехники. Семь волонтерских операторов узлов успешно использовали свои свободные ресурсы для выполнения задач распознавания изображений с помощью AI. Конечный децентрализованный канал завершил распространение задач за 1 секунду и возврат результатов за 4 секунды, подтвердив, что более 420 000 узлов Pi (что соответствует более миллиону CPU) могут служить внешними вычислительными ресурсами для сторонних AI-компаний.

Кто такой OpenMind? Почему необходимы децентрализованные вычисления

OpenMind разрабатывает систему робототехники и открытый протокол, целью которых является создание роботов, способных думать, учиться и сотрудничать, — их называют «роботизированной версией Android». Как и в случае с любой разработкой физического AI, OpenMind требует больших вычислительных ресурсов для обучения, оценки и выполнения своих моделей. Особенно важна способность распознавать изображения: роботы должны точно идентифицировать объекты в реальной среде, чтобы эффективно взаимодействовать с окружающим миром.

Для проверки возможности использования децентрализованных вычислений Pi, OpenMind создала контейнер, который может запрашивать вычислительные задачи у отдельных компьютеров. Волонтеры-операторы узлов Pi скачивают этот контейнер и позволяют своим машинам участвовать в выполнении задач по распознаванию изображений с помощью моделей OpenMind.

Результаты концептуального подтверждения: 1 секунда для распространения, 4 секунды для возврата, все 7 узлов успешно завершили задачу

Ключевым элементом этого теста было подтверждение, что узлы Pi могут правильно принимать сторонние задания, выполнять вычисления и возвращать корректные результаты. Согласно официальному отчету, все семь участников-операторов узлов успешно завершили задачи: распространение задачи заняло 1 секунду, а результаты распознавания были возвращены за 4 секунды с нескольких узлов, включая правильные метки объектов (например, «автобус» и «пешеход») и соответствующие данные о границах объектов.

Pi Network заявила, что этот эксперимент подтвердил две важные способности: надежность децентрализованного распространения задач и стабильность маршрутов возврата результатов. Это показывает, что узлы Pi могут выполнять дополнительные сторонние вычисления, не нарушая своих обязательств по блокчейну, выбирая выполнение определенных задач по необходимости.

Логика коммерциализации 420 000 свободных узловых ресурсов

В отчете Pi Network отмечается, что их блокчейн использует энергоэффективный механизм консенсуса, который не требует расходовать всю вычислительную мощность узлов для обеспечения безопасности реестра. Это создает большое количество свободных ресурсов по всему миру. Если эти ресурсы объединить, их можно использовать как альтернативный источник вычислительной мощности для обучения AI-моделей, а также открыть новые источники дохода для операторов узлов через криптовалюту.

Pi Network подчеркивает, что помимо вычислительных ресурсов, более 10 миллионов пользователей, прошедших KYC-верификацию, могут участвовать в задачах «человек-в-цепочке» (Human-in-the-Loop), предоставляя масштабируемые и реальные человеческие данные для обучения AI-систем. Это создает полноценный сервис, сочетающий вычислительную мощность и человеческий фактор. Важно отметить, что интеграция децентрализованных физических инфраструктур (DePIN) с AI-вычислениями все еще находится на ранних стадиях исследований, и Pi Network ясно заявила, что данный подход пока что является исследовательским и до масштабного коммерческого внедрения еще далеко.

Тем не менее, этот отчет о концептуальном подтверждении рисует для более чем 420 000 узлов путь, выходящий за рамки простого подтверждения транзакций. От небольшого теста на 7 узлах до возможности удовлетворения реальных потребностей AI-компаний — впереди еще много технических и рыночных задач. Pi Network обещает продолжать исследования в этом направлении, и это станет важным индикатором того, сможет ли экосистема Pi найти новую роль в эпоху AI.