Pi Network 正试图利用人工智慧的蓬勃发展，将其闲置节点和用户网路重新用于去中心化的 AI 任务。
该计划声称其拥有超过42.1万个活跃节点的网路可用于解决全球人工智慧运算能力短缺的问题。这庞大的基础设施相当于超过100万个中央处理器（CPU）。
Pi Network 的 AI 训练计划推动代币价格上涨 15%
为了展示其功能，Pi Network与机器人新创公司 OpenMind 合作进行了概念验证测试，Pi 投资了该公司。
测试期间，七名志愿者节点操作员收到了人工智慧影像辨识容器。这些节点成功处理了数据，识别出了公车和行人等物体，并在四秒钟内返回了推理结果。
该网路声称： “总体而言，实验验证了分布式 Pi 节点可以执行与 AI 相关的工作负载并快速返回有用的结果。”
然而，仔细审视后发现，该计划的基础设施声称与现代人工智慧开发的技术现实之间存在著巨大的差距。
训练复杂的AI系统，特别是大型语言模型，需要消耗大量资源。这个过程需要庞大的高效能图形处理单元（GPU）集群，这些GPU透过低延迟网路紧密连接。
为 Pi 节点提供动力的分散式消费级 CPU 缺乏进行如此密集的矩阵运算所需的平行处理能力。
尽管人工智慧训练有硬体限制，但Pi Network 对人工智慧领域而言仍具有潜在的宝贵价值。
这项优势在于其庞大且遍布全球的使用者群体。至关重要的是，该网路对其数百万参与者要求严格的身份验证。
Pi Network 联合创办人范成雕强调，这些经过验证的使用者可以为人工智慧模式提供必要的人工参与支援。
范表示：“人的参与也是一个关键组成部分。Pi 的认证用户网路为人工智慧系统提供了可扩展且真实的人类输入，是一种独特的资源。”
Pi 将其网路用户定位为人工智慧训练的去中心化劳动力，从而为其原生加密货币建立合法的实用性。参与者将因其完成的微任务而获得 Pi 代币作为报酬。
同时，范也认为，该网路的分散式人工智慧训练工作可以解决该产业目前面临的挑战。
她表示：“分散式人工智慧训练与分散式网路自然契合，并可能有助于解决集中式训练的一些局限性，例如资料中心限制、能源集中以及灾难性遗忘或全局状态瓶颈等问题。”
同时，截至发稿时，该网路向人工智慧的转型似乎已使其代币价格上涨 15%，达到 0.2307 美元。
