Pi Network 试图借助人工智能热潮，将其闲置节点及庞大的用户网络用于去中心化 AI 任务，探索新应用场景。
官方表示，其全球活跃节点数量已超 42.1 万，全部节点叠加合计超过 100 万个中央处理器（CPU），有望缓解全球范围内 AI 算力短缺的压力。
为验证其去中心化算力方案的可行性，Pi Network 联合其投资的机器人初创公司 OpenMind 开展了概念验证测试。
测试期间，7 名志愿节点运营者收到 AI 图像识别任务容器。各节点顺利处理数据，能够在 4 秒内识别出如公交车、行人等目标，并返回推理结果。
“总体来看，实验验证了 Pi Network 的分布式节点确实能够运行与 AI 相关的工作负载，并高效产出有价值结果。”项目方如是表示。
不过，进一步分析发现，Pi Network 在基础设施与现代 AI 技术实际需求之间，依然存在显著差距。
目前，训练复杂的 AI 系统——尤其是大型语言模型——高度依赖大规模高性能显卡（GPU）集群。这类训练要求显卡通过低延迟网络高效连接，以满足庞大的并行计算需求。
Pi Network 大量分布的家用级 CPU 节点，难以支撑此类高强度矩阵运算所需的并行性能。
尽管 Pi Network 在 AI 训练硬件层面存在局限，但其在 AI 领域仍具备独特潜力——即广泛分布的全球用户基础。
值得注意的是，Pi Network 对其数百万用户均要求完成严格身份验证，构建了独特的真实用户网络。
Pi Network 联合创始人樊程淼（Chengdiao Fan）强调，经过验证的海量用户，可以为 AI 模型提供不可或缺的人类参与赋能。
“人类的参与同样不可或缺。Pi Network 的认证用户网络，为 AI 系统提供了独特且具规模化、真实可靠的人类数据输入。”樊程淼表示。
未来，如果将用户网络定位为去中心化的 AI 训练众包力量，Pi Network 有望为其原生加密资产 Pi 币赋予实际应用价值。用户可通过完成微任务获得 Pi 币奖励，实现社区与 AI 生态之间的互惠共赢。
与此同时，Fan 还表示，Pi Network 的分布式 AI 训练有望为当前行业面临的诸多挑战带来解决方案。
她指出：“分布式 AI 训练与分布式网络本身天然契合，有助于缓解中心化训练所面临的一些限制，例如数据中心容量瓶颈、能耗集中，以及灾难性遗忘或全局状态瓶颈等问题。”
与此同时，Pi Network 向 AI 领域的转型似乎提振了其代币价格。截至发稿时，$PI 已上涨 15%，现报 0.2307 美元。
