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 Network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る。
• OpenMindのパイロットでは、7つのPiノード運営者が4秒以内に画像推論結果を返し、「バス」や「人」などのラベルを含んでいた。

Pi Network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ノードの未使用の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。この未使用の容量は、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、分散コンピューティングとノード運営者による有料参加を軸に、Pi Networkの最新のAI戦略を位置付けています。 このプロジェクトは、AI分野における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集中したエネルギー使用など、中央集権的な計算に伴う負荷です。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、アイドル状態のリソースを有効活用できる可能性も指摘しています。

Piは、42万1千以上のPiノードの未使用計算容量を利用して、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と協力して行われたこの実験は…

— Pi Network (@PiCoreTeam) 2026年3月6日

このAIロードマップは、Pi Networkのメインネット戦略の一環として、Open Networkの1周年記念に発表されました。以前の報告でも触れた通り、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最重要課題の一つと位置付けています。 Pi Networkは分散型画像認識タスクをテスト
この最近の実証実験は、Pi Network Ventures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。そのために必要な計算能力は、トレーニング、評価、モデルの実行に使われます。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。 テストのために、OpenMindは個々のコンピュータに計算タスクを送信できるコンテナを作成しました。ボランティアのPiノード運営者は、その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。推論結果は複数のワーカーから4秒以内に返され、バスや人といった対象のラベルや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、第三者の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トレーニングはまだ研究段階にあり、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企業が代替計算リソースとして活用するための早期例となっています。 最近、CNFはPi NetworkがOpenMindとともにアイドル状態のCPU容量を使ってノード上でAI画像認識タスクを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を進める中で行われました。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 Networkは、Protocol v19.9のマイグレーション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3月14日のPi Day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、時価総額は22億ドル、1日の取引量は6538万ドルです。