Pi Network 想把 42 萬節點變 AI 算力農場！與機器人 OS 新創 OpenMind 完成概念驗證，4 秒回傳影像辨識結果
Pi Network 於 3 月 5 日發布與機器人 AI 新創 OpenMind 合作的去中心化運算概念驗證案例報告，7 名志願 Pi 節點營運者成功以分散式算力執行 AI 影像辨識任務，工作廣播在 1 秒內獲得回應、推論結果於 4 秒內回傳，驗證 Pi 超過 42 萬個節點的閒置算力可作為第三方 AI 企業的外部運算資源；Pi Network 表示此舉旨在將節點閒置算力商業化，並為節點營運者開闢以加密貨幣計酬的新收益來源。
（前情提要：Pi 幣暴跌 30% 創歷史新低！Pi Network 前高管指控創辦人「內鬥與濫用資金」，社群信任崩潰）
（背景補充：Pi 幣插針 0.32 美元創歷史新低，Pi Network 鎖倉政策引爆社群怒火）
本文目錄
Toggle
- OpenMind 是誰？為何需要分散式算力
- 概念驗證結果：1 秒廣播、4 秒回傳，7 節點全數成功
- 42 萬節點閒置算力的商業化邏輯
以手機挖礦起家的 Pi Network 的節點網路，正在走向一個與區塊鏈驗證截然不同的新用途 —— 為 AI 模型提供分散式運算算力。Pi Network 於 3 月 5 日發布與機器人作業系統新創 OpenMind 合作的概念驗證案例報告，7 名志願節點營運者成功以閒置算力執行 AI 影像辨識任務，端對端分散式管道在 1 秒內完成工作廣播確認、4 秒內回傳推論結果，驗證了 Pi 超過 42 萬個節點（代表逾 100 萬顆 CPU）的閒置算力，確實可作為第三方 AI 企業可用的外部運算資源。
OpenMind 是誰？為何需要分散式算力
OpenMind 正在開發一套機器人作業系統與開源協議，目標是讓機器人能夠思考、學習並協同工作，被形容為「機器人版的 Android 作業系統」。如同所有實體人工智慧（Physical AI）開發工作，OpenMind 需要大量算力來訓練、評估與執行其模型。其中影像辨識能力尤為關鍵，機器人必須能準確辨識現實環境中的物件，才能與真實世界有效互動。
為測試 Pi 分散式運算的可行性，OpenMind 開發了一套容器（Container），可向個別電腦請求運算任務；志願 Pi 節點營運者下載此容器後，即可讓自己的機器參與 OpenMind 的影像辨識模型推論工作。
概念驗證結果：1 秒廣播、4 秒回傳，7 節點全數成功
這項概念驗證的核心測試項目，是確認 Pi 節點能否正確接收第三方任務、執行運算，並回傳有效結果。根據官方報告，7 名參與的志願節點營運者全數成功完成任務：工作廣播在 1 秒內獲得所有工作者的確認回應，推論結果在 4 秒內從多個工作者回傳至 OpenMind，結果包含正確的物件偵測標籤（如「公車」與「行人」）及對應的邊界框數據。
Pi Network 表示，此次實驗驗證了兩項關鍵能力：分散式廣播的可靠性，以及結果回傳路徑的穩定性，確認 Pi 節點可在不影響區塊鏈義務的前提下，選擇性地執行第三方定義的額外運算工作。
42 萬節點閒置算力的商業化邏輯
Pi Network 在報告中指出，Pi 區塊鏈採用能源效率較高的共識機制，並不需要消耗節點的全部算力來維護帳本安全，這使得分散在全球的節點存在大量閒置運算資源。這批閒置算力若能被整合，便可成為 AI 企業訓練模型的替代算力來源，同時為節點營運者開闢以加密貨幣計酬的新收益管道。
Pi Network 同時強調，除了算力之外，其超過數千萬名通過 KYC 身份驗證的用戶，亦可選擇性地參與「人在迴路」（Human-in-the-Loop）的 AI 學習支援任務，為 AI 系統提供可擴展、真實的人類輸入資源，形成算力加人力的完整服務組合。值得注意的是，去中心化實體基礎設施網路（DePIN）與 AI 算力的結合，目前在業界仍處於研究早期階段，Pi Network 在報告中亦明確表示此方向仍屬研究階段，距離大規模商業部署尚有相當距離。
不過，Pi Network 的這份概念驗證報告，為其超過 42 萬個節點描繪了一條不只是驗證交易的新路徑。然而從 7 個節點的小規模測試，到能夠承接真實 AI 企業算力需求的商業規模，中間仍有大量技術與市場問題有待解決。Pi Network 表示將持續探索這一方向，而這也將是觀察 Pi 生態系統能否在 AI 時代找到新定位的重要指標。
相關文章
