Pi Network sta cercando di sfruttare il boom dell’intelligenza artificiale, riutilizzando i suoi nodi inattivi e la sua rete utenti per compiti AI decentralizzati.
Il progetto ha dichiarato che la sua rete con oltre 421.000 nodi attivi può essere utilizzata per rispondere alla carenza globale di potenza di calcolo per l’AI. Questa vasta infrastruttura rappresenta oltre 1 milione di unità di elaborazione centrale (CPU).
La narrativa sull’addestramento AI di Pi Network fa aumentare il token del 15%
Per dimostrare le proprie capacità, Pi Network ha condotto un test proof-of-concept in collaborazione con OpenMind, una startup di robotica in cui Pi detiene una partecipazione.
Durante il test, sette operatori volontari di nodi hanno ricevuto un container di riconoscimento immagini AI. I nodi hanno processato con successo i dati, riconoscendo oggetti come un autobus e una persona, e hanno restituito i risultati dell’inferenza entro quattro secondi.
“Nel complesso, l’esperimento ha validato che i nodi distribuiti di Pi possono eseguire carichi di lavoro rilevanti per l’AI e restituire rapidamente risultati utili,” ha affermato la rete.
Tuttavia, un’analisi più attenta mostra una netta differenza tra le dichiarazioni sull’infrastruttura del progetto e le realtà tecniche dello sviluppo AI moderno.
L’addestramento di sistemi AI complessi, in particolare dei large language model, richiede molte risorse. Questo processo necessita di enormi cluster di unità di elaborazione grafica (GPU) ad alte prestazioni, collegate tra loro da reti a bassa latenza.
Le CPU di livello consumer che alimentano i nodi di Pi, sparse in tutto il mondo, non dispongono delle capacità di calcolo parallelo necessarie per l’elaborazione intensiva di matrici.
Nonostante i limiti hardware per l’addestramento AI, Pi Network possiede comunque un asset potenzialmente prezioso per il settore AI.
Questo asset è la sua vasta base utenti, distribuita a livello globale. Fondamentale è che la rete richiede una rigorosa verifica dell’identità per i suoi milioni di partecipanti.
Chengdiao Fan, co-fondatrice di Pi Network, ha sottolineato che questi utenti verificati potrebbero fornire un supporto umano essenziale per i modelli di AI.
“Anche la partecipazione umana è un elemento cruciale. La rete di utenti verificati di Pi offre una risorsa unica per fornire un input umano autentico e scalabile nei sistemi AI,” ha affermato Fan.
Presentando gli utenti della propria rete come forza lavoro decentralizzata per l’addestramento AI, Pi potrebbe quindi costruire una reale utilità per la propria criptovaluta nativa. I partecipanti verrebbero ricompensati in token Pi per lo svolgimento di micro-task.
Allo stesso tempo, anche Fan ha sostenuto che gli sforzi di addestramento AI distribuito della rete potrebbero contribuire a risolvere le sfide attuali del settore.
“L’addestramento AI distribuito si allinea naturalmente con una rete distribuita e potrebbe anche aiutare ad affrontare alcune limitazioni della formazione centralizzata, come i vincoli dei data center, la concentrazione energetica e problemi come il catastrofico oblio o i colli di bottiglia sullo stato globale,” ha dichiarato.
Nel frattempo, la svolta verso l’AI da parte della rete sembra avere fatto aumentare il suo token del 15% a $0,2307 al momento della pubblicazione.