Как 50 миллионов узлов Pi Network могут преобразовать будущее децентрализованного ИИ
От приложения до глобальной вычислительной сети
Прежде чем говорить о том, как "50 миллионов узлов изменят ИИ", стоит взглянуть на то, чем сейчас является Pi Network.
Pi началась как приложение для майнинга на смартфоне и превратилась в одну из крупнейших розничных крипто-сообществ с десятками миллионов зарегистрированных "пионеров".
За мобильным интерфейсом скрывается более малая, но значимая группа: настольные и портативные "узлы Pi", работающие с сетевым программным обеспечением. Здесь и начинается применение ИИ. В первых экспериментах Pi с OpenMind сотни тысяч этих узлов использовались для выполнения задач по распознаванию изображений на устройствах добровольцев.
Таким образом, Pi не начинает с нуля. Уже сейчас она сочетает в себе массовую пользовательскую базу с сетевой сетью узлов, разбросанных по всему миру. Каждое устройство скромно само по себе, но вместе они становятся похожими на распределенную вычислительную сеть, а не на типичное крипто-сообщество.
Знаете ли вы? Потребительские устройства во всем мире вместе имеют более высокую теоретическую вычислительную мощность, чем все гиперскейл дата-центры. Почти вся она остается простаивающей и неиспользуемой.
Чего на самом деле требует децентрализованный ИИ от сетевой сети
Современные задачи ИИ делятся на два этапа: обучение больших моделей на огромных наборах данных и их предоставление миллионам пользователей в реальном времени.
В настоящее время обе стадии в основном выполняются в централизованных дата-центрах, что увеличивает энергопотребление, затраты и зависимость от нескольких облачных провайдеров.
Децентрализованные проекты и ИИ на краевых устройствах идут другим путем. Вместо использования одного огромного центра они распределяют вычисления по множеству более мелких устройств на краю сети, включая телефоны, ПК и локальные серверы, и связывают их с помощью протоколов, все чаще с применением блокчейнов. Исследования показывают, что распределенные модели ИИ можно масштабировать на глобальные аппаратные средства при правильных стимулах и проверке.
Для этого децентрализованной ИИ-сети нужно три вещи: множество участвующих устройств, глобальная распределенность, чтобы модели работали ближе к пользователям, и слой стимулов для координации и поддержания честности ненадежных и прерывистых узлов.
На бумаге комбинация из десятков миллионов пользователей Pi и большого слоя узлов, связанных с токеновой экономикой, соответствует этим требованиям. Неразрешенный вопрос: можно ли превратить это в инфраструктуру, которой будут доверять разработчики ИИ для реальных задач.
Переход от Pi к ИИ: от мобильного майнинга к испытательной площадке для ИИ
В октябре 2025 года Pi Network Ventures вложила свои первые средства в OpenMind, стартап, разрабатывающий ОС и протокол для совместной работы роботов и умных машин через сети.
Сделка сопровождалась техническим испытанием. Pi и OpenMind провели испытание концепции, в котором операторы узлов Pi выполняли ИИ-модели OpenMind, включая задачи по распознаванию изображений, на своих устройствах. По данным каналов Pi, около 350,000 активных узлов приняли участие и показали стабильную работу.
Для Pi это показывает, что одна и та же настольная инфраструктура, используемая для консенсуса, может также выполнять сторонние задачи ИИ. Для OpenMind это демонстрация того, как ИИ-агенты могут использовать децентрализованный вычислительный слой вместо облачных гигантов. Для операторов узлов это открывает дверь к рынку, на котором команды ИИ платят им в Pi за свободную вычислительную мощность.
Знаете ли вы? Во время нехватки GPU с 2021 по 2023 год, несколько исследовательских групп и стартапов начали исследовать вычисления на основе краудсорсинга как возможный альтернативный путь.
Что может изменить "толпа-компьютер" для децентрализованного ИИ
Если движение Pi в сторону ИИ продвинется дальше пилотов, оно может изменить часть ИИ-стека, переместив его из дата-центров в "толпа-компьютер", созданный из обычных машин.
В этой модели узлы Pi выступают в роли микро дата-центров. Один домашний компьютер не имеет значения, но сотни тысяч подобные им, каждый из которых вносит время выполнения задач на центральный процессор (CPU) и графический процессор (GPU), образуют альтернативный инфраструктурный слой.
Разработчики ИИ могут развертывать задачи распознавания, предварительной обработки или небольшие федеративные тренировочные задачи по долям популяции узлов вместо аренды мощностей у одного облачного провайдера.
Это имеет три очевидных последствия:
- Во-первых, расширяется доступ к вычислительным мощностям. Команды ИИ, особенно на развивающихся рынках или в более сложных юрисдикциях, получают альтернативный путь к мощностям через сеть, оплаченную токенами, и распределенную по всему миру.
- Во-вторых, токен Pi (PI) приобретает конкретную полезность как оплата за проверенную работу или как ставка и репутация для надежных узлов, приближая его к измеряемому инфраструктурному активу.
- В-третьих, рынок, основанный на Pi, может стать мостом между разработчиками Web3 и ИИ, оборачивая все это в API, функционирующие как стандартные облачные конечные точки, чтобы команды по машинному обучению могли использовать децентрализованные ресурсы без перестройки всего их стека вокруг криптовалют.
В оптимистичном сценарии сообщество Pi станет слоем дистрибуции и выполнения, где модели ИИ предоставляются и монетизируются на повседневных устройствах, перемещая хотя бы часть ИИ из облака в толпу.
Трудности: надежность, безопасность и регулирование
Преобразование сети узлов, созданной энтузиастами, в серьезную ИИ-инфраструктуру сталкивается с серьезными ограничениями.
Первая проблема — надежность
Домашние устройства шумные и непостоянные. Соединения разрываются, устройства перегреваются, операционные системы отличаются, и многие пользователи просто выключают их на ночь. Любой распределитель задач должен рассчитывать на высокий отток, распределять задания и делить задачи между множеством узлов, чтобы отключение одного аппарата не прерывало ИИ-сервис.
Затем идет проверка
Даже если узел остается онлайн, сеть должна проверить, что он выполнял правильную модель с правильными параметрами и без изменений. Такие методы как дублирование результатов, случайные проверки, доказательства с нулевым разглашением и репутационные системы помогают, но добавляют накладные расходы, и чем ценнее задача, тем строже должны быть проверки.
Безопасность и приватность — это еще одна преграда
Выполнение моделей на добровольном оборудовании чревато утечкой конфиденциальной информации, как из самих моделей, так и из обрабатываемых данных. Регулируемые секторы не будут полагаться на подобную сеть без сильных гарантий безопасности, аттестации или конфиденциальных вычислений. Операторы узлов, в свою очередь, должны быть уверены, что они не выполняют вредоносное или незаконное содержимое.
И, наконец, регулирование и внедрение
Если токен Pi используется для покупки и продажи вычислительных мощностей, некоторые регуляторы будут рассматривать его как утилитарный токен, привязанный к реальной услуге, с учетом всей необходимой проверки. Команды ИИ также консервативны в отношении своей основной инфраструктуры. Они часто переплачивают за облачные услуги вместо доверия к непроверенным вычислениям толпы.
Для изменения ситуации Pi потребуется инфраструктура, соответствующая ожиданиям предприятий, включая соглашения об уровне услуг (SLAs), мониторинг, журналирование, реагирование на инциденты и прочее.
Куда вписывается Pi в насыщенную гонку децентрализованного ИИ
Pi входит в ландшафт децентрализованного ИИ, который уже Переписка вопросами, но его путь выделяется своей отличительной основой.
Pi вступает в область, в которой уже существуют децентрализованные платформы и сети, ориентированные на ИИ. Некоторые проекты арендуют GPU и CPU мощности у профессиональных установок и дата-центров, предлагая себя как более дешевые или более гибкие облака. Другие создают полные ИИ-слои, включая федеративное обучение, краудсорсинг распознавания, торговые площадки моделей и ончейн управления, тесно интегрированные с основными инструментами машинного обучения.
Итак, на фоне всего этого позиция Pi необычна. Она ориентирована сначала на пользователя, а не на инфраструктуру. Проект сначала построил огромное розничное сообщество и только теперь пытается превратить его часть в ИИ-сеть. Это дает ей множество потенциальных операторов узлов, но основная структура изначально не была задумана для ИИ.
Второе отличие — это профиль оборудования. Вместо охоты за дата-центрическими GPU, Pi полагается на обычные настольные компьютеры, ноутбуки и более мощные телефоны, разбросанные по реальному миру. Это недостаток для тяжелых тренировок, но потенциально полезно для задач распознавания, чувствительных к задержкам, в стиле краевых вычислений.
Третье — бренд и охват. Многие децентрализованные ИИ-проекты являются нишевыми, тогда как Pi уже широко известна среди розничных пользователей. Если она сможет превратить это в убедительную историю для разработчиков, с сетью, имеющей миллионы доступных пользователей и большую активную сеть узлов, она может стать массовым интерфейсом для пользователей децентрализованного ИИ. Другие платформы могут по-прежнему выполнять самую сложную работу за кулисами, но Pi может занять ведущую позицию в пользовательском сегменте.
В конце концов, Pi будет оцениваться не только по сравнению с облачными провайдерами, но и с этими нативными для криптовалют вычислительными сетями. Настоящий тест — сможет ли преимущественно нетехническое сообщество быть координировано в нечто, чему разработчики ИИ доверят.
Знаете ли вы? Более половины активных ежемесячных пользователей Pi приходят из регионов, где проникновение традиционного банковского обслуживания ниже 50%.
Значимость эксперимента
То, что тестирует Pi, отражает более широкую трансформацию в технологической индустрии, где ИИ и создание стоимости начинают переходить от облачных платформ к распределенным сетям.
Отступая назад, видно, что эксперимент находится внутри более широкого тренда: переноса интеллекта и создания стоимости от централизованных платформ к распределенным агентам и сетям, с роботами, ИИ-сервисами и человеческими участниками, разделяющими общую инфраструктуру.
Будет ли 50-миллионное сообщество Pi действительно станет "толпа-компьютером" остается неизвестным, но даже частичный успех стал бы одним из первых масштабных тестов того, что происходит, когда ИИ переносится из облака в мировую толпу повседневных устройств.