Pi Networkは、新しいProof-of-Conceptで42万1000以上のノードを活用したAIトレーニングを模索しています

• Piネットワークには42万1千以上のノードがあり、100万以上のCPUを代表し、AIの計算タスクの参加をサポートできます。
• OpenMindのパイロットでは、7つのPiノード運営者が4秒以内に「バス」や「人」などのラベルを含む画像推論結果を返しました。

Piネットワークは、AIのトレーニングと計算に関連した新しい用途として、グローバルなノードネットワークの実証実験を行っています。このプロジェクトは、42万1千以上のPiノードの空き計算能力を中心に展開されており、これらは合計で100万以上のCPUを表しています。この未使用の能力は、ブロックチェーンの機能を超えた外部のAIワークロードを支援できる可能性があります。この取り組みは、Piネットワークの最新のAI戦略を分散コンピューティングとノード運営者の有料参加を軸に展開しています。 このプロジェクトは、AI分野の二つの大きな課題に応えるものです。一つは、データセンターの制限やエネルギー集中による中央集権的な計算の負荷です。もう一つは、AIモデルやエージェント、サービスの拡大に伴う計算能力の需要増です。Piはまた、分散型ネットワークが散在し未使用のリソースを調整し、無駄を減らすのに役立つ可能性も指摘しています。

Piは、42万1千以上のPiノードの空き計算能力を利用して、第三者向けの分散型AIトレーニングと計算タスクをサポートする新しいPiノードユーティリティの実証実験に関する詳細なケーススタディを公開しました。OpenMindと協力して…

— Pi Network (@PiCoreTeam) 2026年3月6日

このAIロードマップは、PiネットワークのOpen Networkの1周年記念に合わせて発表されました。以前取り上げたように、この計画では、人工知能をエコシステムトークンやアイデンティティサービスと並ぶネットワークの最優先事項と位置付けています。 Piネットワークは分散型画像認識タスクをテスト 最近の実証実験は、Piネットワークベンチャーズが支援するロボティクススタートアップのOpenMindと共同で行われました。OpenMindはロボット用のオペレーティングシステムとオープンソースのプロトコルを構築しています。そのために、トレーニング、評価、モデル実行のための計算能力が必要です。このパイロットでは、Piの分散型ノードネットワークがブロックチェーン外のAI関連タスクを処理できるかどうかを検証しました。 テストでは、OpenMindがコンテナを作成し、個々のコンピュータに計算タスクを送信できるようにしました。ボランティアのPiノード運営者はコンテナをダウンロードし、自分のマシンで実行しました。OpenMindはそのシステムを通じて画像認識タスクを送信し、コンピュータはOpenMindのモデルを使って画像を処理し、できるだけ多くの個別の物体を識別することを目指しました。 Piは、パイプラインが端から端まで正常に動作したと報告しています。7人のボランティアPiノード運営者が参加し、すべての作業確認は1秒以内に返されました。推論結果は4秒以内に複数のワーカーから返され、バスや人などの予想される物体ラベルとバウンディングボックスも含まれていました。 Piノードは外部の計算ジョブを受け入れ、第三者クライアントに有効な結果を返すことができます。Piはまた、分散型AIトレーニングは研究段階にあり、今後もさらなる取り組みが必要だと付け加えています。それでも、このテストは、未使用のノード容量をAI企業のための代替計算リソースとしてパッケージ化できる早期の例となっています。 最近、CNFはPiネットワークがOpenMindとともにアイドル状態のCPU容量を利用してAI画像認識タスクをノード上でテストしたことを指摘しました。これはメインネットのアップグレードが進行中の間に行われました。このテストは、未使用のノードリソースがネットワーク全体のAIワークロードを支援できることを示しています。 さらに、Piネットワークは、Protocol v19.9の移行完了後にメインネットの第2フェーズのアップグレードを開始しました。CNFは、2026年のPiデーまでにProtocol v20.2を目標としています。 Piは**$0.2285**で取引されており、24時間で13.77%上昇し、市場総額は22億ドル、日次取引量は6538万ドルです。