Как 50 миллионов узлов сети Pi Network могут изменить будущее децентрализованного искусственного интеллекта

Прежде чем говорить о «50 миллионах узлов, меняющих облик ИИ», полезно взглянуть на то, чем на самом деле располагает сеть Pi Network сегодня.

Pi начинался как приложение для майнинга на смартфонах и превратился в одно из крупнейших розничных криптосообществ с десятками миллионов зарегистрированных «пионеров».

За мобильным уровнем располагается меньшая, но важная группа: настольные и портативные «узлы Pi», на которых работает сетевое программное обеспечение. Именно здесь начинается работа с ИИ. В ранних экспериментах Pi с ИИ в OpenMind сотни тысяч этих узлов использовались для выполнения задач распознавания изображений на компьютерах добровольцев.

Итак, Pi стартует не с нуля. Он уже сочетает в себе массовую пользовательскую базу и глобальную сеть узлов. Каждое устройство само по себе невелико, но вместе они напоминают скорее распределённую вычислительную сеть, чем типичное криптосообщество.

На заметку: пользовательские устройства во всем мире в совокупности обладают большей теоретической вычислительной мощностью, чем все гипермасштабные центры обработки данных. Практически вся эта мощность простаивает и не используется.

Современные рабочие нагрузки ИИ делятся на два трудоемких этапа: обучение больших моделей на огромных наборах данных и последующее предоставление этих моделей миллионам пользователей в режиме реального времени.

Сегодня обе стадии в основном реализуются в централизованных центрах обработки данных, что приводит к росту энергопотребления, затрат и зависимости от небольшого числа поставщиков облачных услуг.

Децентрализованные и периферийные проекты ИИ идут по другому пути. Вместо одного огромного вычислительного центра они распределяют вычисления по множеству небольших устройств на периферии сети, включая телефоны, ПК и локальные серверы, и координируют их работу с помощью протоколов и, всё чаще, блокчейнов. Исследования в области децентрализованного вывода и распределённого обучения показывают, что при наличии соответствующих стимулов и верификации крупные модели могут работать на глобально разбросанном оборудовании.

Чтобы это работало на практике, децентрализованной сети ИИ нужны три вещи: множество участвующих устройств, глобальное распределение, чтобы выводы выполнялись ближе к пользователям, и уровень стимулирования, который обеспечивает координацию и честность ненадежных, нестабильных узлов.

На бумаге сочетание десятков миллионов пользователей и большого количества узлов, объединенных в экономику токенов, в Pi соответствует этому списку. Остаётся открытым вопрос: можно ли превратить этот необработанный след в инфраструктуру, которой разработчики ИИ доверяют реальные рабочие нагрузки?

В октябре 2025 года Pi Network Ventures сделала свою первую инвестицию в OpenMind — стартап, разрабатывающий аппаратно-независимую операционную систему и протокол, предназначенные для того, чтобы роботы и интеллектуальные машины могли думать, учиться и работать вместе в сетях.

Сделка сопровождалась техническим тестированием. Pi и OpenMind провели проверку концепции, в ходе которой добровольцы-операторы узлов Pi запускали модели искусственного интеллекта OpenMind, включая задачи распознавания изображений, на своих компьютерах. Каналы, связанные с Pi, сообщают, что в тестировании приняли участие около 350 000 активных узлов, обеспечивших стабильную работу.

Для платформы Pi это показывает, что та же инфраструктура рабочего стола, которая используется для достижения консенсуса, может также выполнять сторонние задачи ИИ. Для OpenMind это живая демонстрация того, как агенты ИИ используют децентрализованный вычислительный уровень вместо того, чтобы по умолчанию обращаться к гигантам облачных вычислений. Для операторов узлов это открывает дверь на рынок, где команды ИИ платят им в Pi за свободные вычислительные мощности.

На заметку: В условиях дефицита графических процессоров в 2021–2023 годах несколько исследовательских групп и стартапов начали изучать краудсорсинговые вычисления как возможный альтернативный путь.

Если инициатива Pi в области искусственного интеллекта выйдет за рамки пилотных проектов, она может перенести часть стека искусственного интеллекта из центров обработки данных в коллективный компьютер, построенный из обычных машин.

В этой модели узлы Pi действуют как микроцентры обработки данных. Один домашний персональный компьютер (ПК) не имеет большого значения, но сотни тысяч таких компьютеров, каждый из которых использует процессорное время (ЦП), а в некоторых случаях и графическое время (ГП), начинают восприниматься как альтернативный уровень инфраструктуры.

Разработчики ИИ могли бы развернуть задачи вывода, предварительной обработки или небольшого федеративного обучения на отдельных участках популяции узлов вместо того, чтобы арендовать мощности у одного поставщика облачных услуг.

Это имеет три очевидных следствия:

• Во-первых, расширяется доступ к вычислительным ресурсам. Команды ИИ, особенно на развивающихся рынках или в более сложных юрисдикциях, получают дополнительный путь к вычислительным мощностям через глобальную распределённую сеть с оплатой токенами.
• Во-вторых, токен Pi приобретает конкретную полезность в качестве платы за проверенную работу или в качестве доли и репутации надежных узлов, приближая его к измеряемому инфраструктурному активу.
• В-третьих, рынок на базе Pi мог бы объединить разработчиков Web3 и ИИ, объединив все это в интерфейсы прикладного программирования (API), которые функционируют как стандартные облачные конечные точки, поэтому команды машинного обучения (ML) могли бы использовать децентрализованные ресурсы, не перестраивая весь свой стек вокруг криптовалюты.

В оптимистичном сценарии сообщество Pi станет уровнем распределения и исполнения, где модели ИИ обслуживаются и монетизируются на повседневных устройствах, перемещая по крайней мере часть ИИ из облака в толпу.

Сложные части: надежность, безопасность и регулирование

Превращение любительской сети узлов в серьезную инфраструктуру ИИ сталкивается с рядом серьезных ограничений.

Первое — это надежность.

Домашние компьютеры шумят и работают нестабильно. Подключение прерывается, устройства перегреваются, операционные системы различаются, и многие пользователи просто выключаются на ночь. Любой планировщик должен учитывать высокую нагрузку, избыточное выделение ресурсов и распределение задач между несколькими узлами, чтобы отключение одного компьютера не нарушило работу службы ИИ.

Затем идет проверка.

Даже если узел остаётся в сети, сеть должна убедиться, что он использовал правильную модель с правильными весами и без вмешательства. Такие методы, как репликация результатов, случайные аудиты, доказательства с нулевым разглашением и системы репутации, помогают, но увеличивают накладные расходы, и чем важнее рабочая нагрузка, тем строже должны быть эти проверки.

Безопасность и конфиденциальность — еще один барьер

Запуск моделей на оборудовании добровольцев сопряжен с риском раскрытия конфиденциальной информации, как из самой модели, так и из обрабатываемых ею данных. Регулируемые секторы не будут полагаться на краудсет без надёжной изоляции, аттестации или гарантий конфиденциальности вычислений. Операторы узлов, в свою очередь, должны быть уверены, что они не запускают вредоносное ПО или незаконный контент.

Наконец, есть регулирование и принятие.

Если токен Pi будет использоваться для купли-продажи вычислительных мощностей, некоторые регулирующие органы будут рассматривать его как утилитарный токен, привязанный к реальной услуге, со всей вытекающей из этого тщательностью. Команды ИИ также консервативны в отношении базовой инфраструктуры. Они часто переплачивают за облако, вместо того чтобы доверять непроверенным краудсорсинговым вычислениям.

Чтобы изменить это, Pi понадобятся скучные строительные леса корпоративной инфраструктуры, включая соглашения об уровне обслуживания (SLA), мониторинг, ведение журналов, реагирование на инциденты и многое другое.

Pi выходит на децентрализованный ландшафт ИИ, уже заполненный вычислительными сетями, но его путь выделяется тем, насколько отличен его фундамент.

Pi выходит на рынок, который уже включает децентрализованные вычислительные платформы и сети, ориентированные на ИИ. Некоторые проекты арендуют мощности графических и центральных процессоров у профессиональных платформ и центров обработки данных, позиционируя себя как более дешёвые или гибкие облака. Другие создают полноценные уровни ИИ, включая федеративное обучение, краудсорсинговый вывод, рынки моделей и управление блокчейном, тесно интегрированные с популярными инструментами машинного обучения.

Итак, на фоне всего этого, подход Pi необычен. Он ориентирован на пользователя, а не на инфраструктуру. Проект сначала создал огромное розничное сообщество, а теперь пытается превратить его часть в сеть ИИ. Это даёт ему множество потенциальных операторов узлов, хотя изначально основной стек не был ориентирован на ИИ.

Второе отличие — это аппаратный профиль. Вместо того чтобы гоняться за графическими процессорами из дата-центров, Pi опирается на повседневные настольные компьютеры, ноутбуки и высокопроизводительные телефоны, разбросанные по реальным локациям. Это недостаток для интенсивного обучения, но потенциально полезный для чувствительного к задержкам вывода в стиле Edge.

Третий фактор — это бренд и охват. Многие децентрализованные проекты ИИ являются нишевыми; Pi уже широко известен среди розничных пользователей. Если ему удастся превратить это в убедительную историю для разработчиков, имея сеть с миллионами доступных пользователей и большим количеством активных узлов, он может стать массовым фронтендом для децентрализованного ИИ. Другие платформы, возможно, по-прежнему будут выполнять основную работу за кулисами, но Pi может взять на себя уровень взаимодействия с пользователями.

В конечном итоге, Pi будет сравниваться не только с облачными провайдерами, но и с этими крипто-вычислительными сетями. Настоящим испытанием станет способность скоординировать преимущественно нетехническое сообщество, создав нечто, заслуживающее доверия разработчиков ИИ.

На заметку: более половины активных пользователей Pi в месяц — жители регионов, где уровень наличия традиционных банковских услуг ниже 50%.

Важность эксперимента

Тестирование Pi отражает более широкий переход в сфере технологий, где ИИ и создание ценности начинают перемещаться из облачных хранилищ в распределенные сети.

Сделайте шаг назад, и вы увидите, что эксперимент находится внутри более крупной тенденции: интеллект и создание ценности смещаются от централизованных платформ к распределенным агентам и сетям, при этом роботы, службы ИИ и люди используют общую инфраструктуру.

Неясно, станет ли 50-миллионное сообщество Pi на самом деле коллективным компьютером, но даже частичный успех станет одним из первых масштабных испытаний того, что произойдет, если перенести ИИ из облака в глобальную массу повседневных устройств.

Эта статья не содержит инвестиционных советов или рекомендаций. Любое инвестиционное и торговое действие сопряжено с риском, и читателям следует провести собственное исследование перед принятием решения.