Pi Network prøver å dra nytte av AI-boomen ved å omgjøre sine ubrukte noder og brukernettverk til desentraliserte AI-oppgaver.
Prosjektet hevder at nettverket med over 421 000 aktive noder kan brukes til å løse den globale mangelen på AI-kraft. Denne store infrastrukturen representerer over 1 million sentralenheter (CPU-er).
Pi Network sin AI-training narrative løfter token opp 15 %
For å demonstrere mulighetene, gjennomførte Pi Network en proof-of-concept-test i samarbeid med OpenMind, et robotikk-startup der Pi har investert.
Under testen mottok sju frivillige nodeoperatører en AI-bildegjenkjenningscontainer. Nodene behandlet dataene, identifiserte objekter som buss og person, og returnerte resultatene innen fire sekunder.
«Totalt sett bekreftet eksperimentet at distribuerte Pi-noder kan utføre AI-relevante arbeidsoppgaver og raskt levere nyttige resultater», hevdet nettverket.
En nærmere undersøkelse avslører imidlertid et betydelig gap mellom prosjektets infrastrukturpåstander og de tekniske realitetene rundt moderne AI-utvikling.
Opplæring av komplekse AI-systemer, særlig store språkmodeller, er svært ressurskrevende. Denne prosessen krever massive klynger med høyytelses grafikkprosessorer (GPU-er) tett sammenkoblet med lav-latens nettverk.
De spredte, forbrukerbaserte CPU-ene som driver Pi-nodene, mangler de parallelle prosesseringsmulighetene som kreves for slike tunge matriseberegninger.
Til tross for maskinvarebegrensningene for AI-opplæring har Pi Network en potensiell verdifull ressurs for AI-sektoren.
Denne ressursen er det massive, globalt distribuerte brukergrunnlaget. Nettverket krever strenge identitetskontroller for sine millioner av deltakere.
Pi Network-medgründer Chengdiao Fan fremhevet at disse verifiserte brukerne kan gi essensiell «menneske-i-løkken» støtte til AI-modeller.
«Menneskelig deltakelse er også en avgjørende komponent. Pis nettverk av verifiserte mennesker tilbyr en unik ressurs for skalerbart og autentisk menneskelig input i AI-systemer», sa Fan.
Ved å posisjonere sine nettverksbrukere som en desentralisert arbeidsstyrke til AI-opplæring, kan Pi etablere faktisk nytte for sin egen kryptovaluta. Deltakerne blir kompensert med Pi-tokens for sine mikrooppgaver.
Samtidig argumenterer Fan for at nettverkets distribuerte AI-opplæringsarbeid kan løse dagens utfordringer i bransjen.
«Distribuert AI-opplæring passer naturlig sammen med et distribuert nettverk, og det kan også bidra til å løse noen av begrensningene ved sentralisert opplæring, for eksempel begrensninger i datasentre, energikonsentrasjon og problemer som katastrofal glemsel eller globale flaskehalser», uttalte hun.
Samtidig ser det ut til at nettverkets dreining mot AI har løftet tokenet med 15 % til $ 0,2307 i skrivende stund.
