从手机应用到全球计算网格
在讨论“5000万个节点重塑人工智能”之前，先来看看Pi Network目前实际拥有什么。
Pi 最初是一款智能手机挖矿应用程序，后来发展成为最大的零售加密货币社区之一，拥有数千万注册的“先锋”。
在移动层背后，还有一小群但至关重要的节点：运行网络软件的台式机和笔记本电脑“Pi节点”。人工智能正是从这里开始的。在Pi早期与OpenMind合作的人工智能实验中，数十万个这样的节点被用于在志愿者的电脑上运行图像识别工作负载。
所以，Pi 并非从零开始。它已经拥有庞大的用户群体和遍布全球的节点网络。每个设备本身并不复杂，但它们组合在一起，更像是一个分布式计算网格，而不是一个典型的加密社区。
你知道吗？全球消费电子设备的理论计算能力总和超过了所有超大规模数据中心的总和。但几乎所有这些计算能力都处于闲置状态，没有得到充分利用。
去中心化人工智能真正需要众包网络提供的什么
现代人工智能工作负载分为两个要求很高的阶段：在庞大的数据集上训练大型模型，然后将这些模型实时提供给数百万用户。
如今，这两个阶段的比赛大多在集中式数据中心进行，导致电力消耗、成本上升，并且对少数云服务提供商的依赖性增强。
去中心化和边缘人工智能项目走了一条不同的道路。它们不依赖于一个庞大的数据中心，而是将计算能力分散到网络边缘的众多小型设备上，包括手机、个人电脑和本地服务器，并通过协议以及日益普及的区块链技术来协调这些设备。对去中心化推理和分布式训练的研究表明，只要有适当的激励机制和验证措施，大型模型就可以在全球分散的硬件上运行。
要使去中心化人工智能网络在实践中发挥作用，需要三件事：大量的参与设备、全球分布以便推理更接近用户，以及一个激励层，使不可靠、间歇性的节点保持协调和诚实。
从理论上讲，Pi 拥有数千万用户，并构建了一个庞大的节点层，与代币经济体系紧密相连，这似乎符合上述条件。但问题在于，这种庞大的规模能否转化为人工智能开发者信赖的、能够胜任实际工作负载的基础设施。
从 Pi 到 AI：从移动挖矿到 AI 测试平台
2025 年 10 月，Pi Network Ventures首次投资了OpenMind，这是一家开发与硬件无关的操作系统和协议的初创公司，旨在让机器人和智能机器能够跨网络思考、学习和协同工作。
该协议包含一项技术测试。Pi 和 OpenMind 开展了一项概念验证项目，由志愿者 Pi 节点操作员在各自的机器上运行 OpenMind 的人工智能模型，包括图像识别任务。据 Pi 相关渠道报告，约有 35 万个活跃节点参与了此次测试，并提供了稳定的性能。
对于 Pi 而言，这表明用于共识的同一桌面基础设施也能运行第三方 AI 任务。对于 OpenMind 而言，这是一个 AI 代理利用去中心化计算层而非默认依赖云巨头的实时演示。对于节点运营商而言，这开启了一个市场，AI 团队可以用 Pi 支付闲置的计算能力。
你知道吗？在 2021-2023 年 GPU 短缺期间，一些研究团队和初创公司开始探索众包计算作为一种可能的替代方案。
“众包计算机”可能为去中心化人工智能带来哪些改变？
如果 Pi 的 AI 推进计划超越了试点项目，它可能会将部分 AI 技术栈从数据中心转移到由普通机器构建的众包计算机中。
在这个模型中，Pi节点充当微型数据中心的角色。一台家用个人电脑（PC）的影响微乎其微，但成千上万台电脑，每台都贡献中央处理器（CPU）时间，在某些情况下还贡献图形处理器（GPU）时间，就构成了一个替代的基础设施层。
AI 开发人员可以将推理、预处理或小型联邦训练作业部署到节点群体的各个部分，而不是从单个云提供商租用容量。
这包含三个显而易见的含义：
首先，计算资源的获取渠道更加广泛。人工智能团队，尤其是在新兴市场或监管较为严格的地区，可以通过代币付费的全球分布式网络获得新的计算能力。
其次，Pi Token
获得了实际用途，可以作为已验证工作的支付方式，或者作为可靠节点的质押和声誉，使其更接近于一种计量的基础设施资产。
第三，基于 Pi 的市场可以通过将所有这些封装在应用程序编程接口 (API) 中，将Web3和 AI 构建者联系起来，这些 API 的功能类似于标准的云端点，因此机器学习 (ML) 团队可以利用去中心化的资源，而无需围绕加密技术重建他们的整个堆栈。
在乐观的情况下，Pi 的社区将成为一个分发和执行层，人工智能模型可以在日常设备上提供服务和货币化，从而将至少一部分人工智能从云端转移到大众。
难点在于：可靠性、安全性和监管。
将业余爱好者的节点网络转变为严肃的人工智能基础设施会遇到一些棘手的限制。
首先是可靠性。
家用电脑噪音大且不稳定。网络连接会中断，设备会过热，操作系统各不相同，而且许多用户晚上都会直接关机。任何调度器都必须假设高故障率，过度分配任务资源，并将任务分散到多个节点上，以确保即使单台机器宕机也不会中断人工智能服务。
接下来是验证环节。
即使节点保持在线，网络也必须检查它是否运行了正确的模型和权重，并且没有被篡改。结果复制、随机审计、零知识证明和信誉系统等技术有所帮助，但它们会增加开销，而且工作负载越有价值，这些检查就必须越严格。
安全和隐私是另一大障碍。
在志愿者硬件上运行模型存在泄露敏感信息的风险，这些信息可能来自模型本身，也可能来自模型处理的数据。受监管的行业不会依赖缺乏强有力的沙箱、认证或保密计算保障的众包网络。同时，节点运营者也需要确保他们没有运行恶意软件或非法内容。
最后，还有监管和采纳问题。
如果Pi的代币被用于买卖计算资源，一些监管机构会将其视为与实际服务挂钩的实用型代币，并对其施加相应的严格审查。人工智能团队在核心基础设施方面也持保守态度。他们往往宁愿为云服务支付过高的费用，也不愿信任未经验证的众包计算。
要改变这种状况，Pi 需要企业基础设施的枯燥乏味的框架，包括服务级别协议 (SLA)、监控、日志记录、事件响应等等。
Pi 在竞争激烈的去中心化人工智能竞赛中处于什么位置
Pi 进入了一个去中心化的 AI 领域，该领域已经充满了计算网络，但它的发展路径因其基础的差异而显得与众不同。
Pi 正在进军一个已经涵盖去中心化计算平台和人工智能网络的领域。一些项目从专业服务器和数据中心租用GPU 和 CPU 算力，将自己定位为更便宜或更灵活的云服务。另一些项目则构建完整的 AI 层，包括联邦训练、众包推理、模型市场和链上治理，并与主流机器学习工具紧密集成。
因此，与所有这些因素相反，Pi 的策略很独特。它以用户为先，而非以基础设施为先。该项目首先构建了一个庞大的零售社区，现在正试图将其一部分转化为人工智能网络。这为其提供了大量的潜在节点运营商，但其核心技术栈最初并非为人工智能而设计。
它的第二个特点是硬件配置。树莓派并不追求数据中心级GPU，而是依赖于分布在现实世界中的日常台式机、笔记本电脑和高端手机。这对于高强度训练来说是一个劣势，但对于对延迟敏感的边缘型推理来说可能很有优势。
第三点是品牌和覆盖范围。许多去中心化人工智能项目都面向小众群体；而Pi已经在普通用户中广为人知。如果它能将这种知名度转化为开发者认可的故事，并拥有一个覆盖数百万用户和庞大活跃节点的网络，那么它就有可能成为去中心化人工智能的大众市场前端。其他平台或许仍会在幕后承担大部分繁重的工作，但Pi可以掌控面向用户的界面。
最终，Pi 不仅要与云服务提供商比较，还要与这些加密原生计算网络比较。它真正的考验在于，能否将一个主要由非技术人员组成的社区协调起来，形成人工智能开发者所信赖的体系。
你知道吗？ Pi 超过一半的月活跃用户来自传统银行服务普及率低于 50% 的地区。
实验的重要性
Pi 正在测试的内容反映了技术领域更广泛的转型，即人工智能和价值创造开始从云端孤岛转向分布式网络。
退后一步来看，这项实验处于一个更大的趋势之中：智能和价值创造正从集中式平台向分布式代理和网络转移，机器人、人工智能服务和人类贡献者共享通用基础设施。
Pi 的 5000 万用户群体是否真的会成为一台众包计算机尚不确定，但即使只是部分成功，也将是对人工智能从云端转移到全球日常设备群体中会发生什么情况的首次大规模测试之一。
