從手機應用到全球計算網格
在討論“5000萬個節點重塑AI”之前，我們需要先了解Pi Network當前的實際情況。
Pi最初是一款手機挖礦應用，現已發展成為規模最大的零售加密社群之一，擁有數千萬註冊“先鋒用戶”。在行動應用層背後，存在著一個規模較小但至關重要的群體——運行網路軟體的桌面端“Pi節點”。這正是AI應用的起點。在Pi與OpenMind的早期AI實驗中，已有數十萬個此類節點在志願者裝置上運行影像辨識任務。
因此，Pi並非從零開始。它已經將大眾用戶基礎與全球分散的節點網路相結合。單一裝置算力有限，但整體上它們已構成分散式計算網格的雛形，而非典型的加密社群。
您知道嗎？全球消費性電子裝置的理論算力總和已超越所有超大型數據中心，但其中絕大多數處於閒置狀態。
去中心化AI對群體網路的實際需求
現代AI工作負載分為兩個高需求階段：在海量資料集上訓練大型模型，以及向數百萬用戶即時提供模型服務。目前這兩個階段主要依賴集中式數據中心，導致能耗激增、成本攀升，並形成對少數雲端服務業者的高度依賴。
去中心化與邊緣AI專案選擇了不同路徑。它們將運算任務分散到網路邊緣的大量裝置（包括手機、個人電腦及地端伺服器），並透過協議甚至區塊鏈技術進行協調。關於去中心化推論與分散式訓練的研究顯示，在適當的激勵與驗證機制下，大型模型完全可以在全球分散的硬體上運作。
要實現這一願景，去中心化AI網路需要三大支柱：大量參與裝置、貼近用戶的全球分散式節點佈局，以及能夠協調間歇性不穩定節點並確保其誠信的激勵層。從理論上來看，Pi數千萬用戶與代幣經濟綁定的大規模節點層正好符合這些條件。但核心問題在於：這個原始生態能否轉化為AI開發者願意託付實際工作負載的基礎設施？
從手機挖礦到AI試驗場：Pi的轉型之路
2025年10月，Pi Network Ventures完成了對OpenMind的首筆投資。這家公司正開發硬體無關的作業系統與協議，旨在讓機器人與智慧設備透過網路協同思考與學習。此次合作伴隨著技術實驗：Pi與OpenMind進行了概念驗證，由志願者節點營運商在地端設備上運行OpenMind的AI模型（包括影像辨識任務）。據Pi相關渠道透露，約35萬個活躍節點參與測試並保持穩定效能。
對Pi而言，這證明用於共識機制的桌面端基礎設施同樣能運行第三方AI任務；對OpenMind來說，這是AI智能體調用去中心化計算層而非依賴雲端巨頭的現場演示；對節點營運商而言，這打開了通往算力市場的大門——AI團隊可用Pi代幣支付閒置算力費用。
您知道嗎？在2021-2023年GPU短缺期間，多家研究機構與新創公司已開始探索眾包運算作為替代路徑。
“群體電腦”對去中心化AI的潛在變革
若Pi的AI計畫超越試點階段，或將推動部分AI技術堆疊從數據中心轉向由一般設備構建的“群體電腦”。在此模型中，Pi節點扮演迷你數據中心——單台家用電腦或許微不足道，但數十萬台設備貢獻的CPU算力（部分甚至包含GPU算力）將共同構成替代性基礎設施層。
AI開發者可將推論、預處理或小型聯邦學習任務分配至節點群組執行，而非從單一雲端服務業者租用算力。這可能帶來三重影響：
首先，算力獲取途徑拓寬。AI團隊（特別是來自新興市場或監管嚴格地區）可透過代幣支付的全球分散式網路獲得新算力管道。
其次，Pi代幣將獲得實際效用：既可作為已驗證工作的支付手段，也可作為可靠節點的抵押與聲譽憑證，推動其向計量化基礎設施資產演進。
最後，基於Pi的市場可通過標準化API介面連接Web3與AI開發者，使機器學習團隊無需重構加密技術堆疊即可調用去中心化資源，其使用體驗類似傳統雲端服務端點。
在理想情境下，Pi社群將成為AI模型的分布式執行層，讓日常設備既能提供AI服務又能實現價值變現，推動至少部分AI應用從雲端走向人群。
嚴峻挑戰：可靠性、安全與監管
將業餘愛好者節點網路轉化為嚴肅AI基礎設施面臨多重限制：
首先是可靠性問題。家用設備運行環境雜亂且不穩定：連線中斷、裝置過熱、系統差異、夜間關機等情況時有發生。任何調度系統都必須預設高流失率，透過任務冗餘分配與跨節點切割來確保單機故障不影響AI服務。
其次是驗證機制。即使節點維持在線，網路仍需驗證其是否正確運行指定模型且未竄改權重。雖然結果複製、隨機稽核、零知識證明與聲譽系統等技術有助於解決該問題，但會增加系統開銷——且工作負載價值越高，驗證要求越嚴格。
安全與隱私是另一大障礙。在志願者設備上運行模型可能暴露敏感資訊（無論是模型本身還是處理的資料）。受監管產業若無強沙箱隔離、運行證明或機密運算保障，絕不會依賴群體網路。同時節點營運商也需確保自己未執行惡意軟體或非法內容。
最後是監管與採納難題。若Pi代幣用於算力交易，部分監管機構可能將其視為綁定實際服務的實用型代幣並進行嚴格審查。AI團隊對核心基礎設施往往持保守態度，他們寧願為雲端服務支付溢價也不願信任未經驗證的群體運算。要改變這一現狀，Pi需要建立企業級基礎設施的繁瑣支撐體系，包括服務等級協定、監控、記錄與事件應變機制等。
競爭激烈的去中心化AI賽道中的Pi定位
Pi進入了一個已經擁擠的去中心化AI領域，但其發展路徑因獨特的底層架構而顯得與眾不同。
Pi涉足的領域已有眾多去中心化計算平台與AI專用網路：部分專案從專業挖礦機與數據中心租用GPU/CPU算力，主打低成本與彈性；另一些則構建完整的AI技術堆疊（包括聯邦學習、眾包推論、模型市集與鏈上治理），並與主流機器學習工具深度整合。
相比之下，Pi的策略獨具一格：它以用戶為先而非基礎設施為先。該專案先建立了龐大的零售社群，再嘗試將其部分轉化為AI算力網格。這使其擁有大量潛在節點營運商，但其核心技術堆疊最初並非為AI場景設計。
第二個差異在於硬體特徵。Pi不追求數據中心級GPU，而是依靠分散於真實生活場域的日常桌面設備、筆記型電腦與高階手機。這對重負載訓練雖是短板，但對延遲敏感的邊緣推論場景可能具有優勢。
第三是品牌與觸及能力。多數去中心化AI專案仍屬小眾，而Pi在零售用戶中已具有高度認知度。若能向開發者證明其網路擁有數百萬可觸及用戶與大規模活躍節點集，Pi可能成為去中心化AI的大眾化前端介面——其他平台或許仍承擔幕後重型運算，但Pi可掌控用戶互動層。
最終，Pi不僅要與雲端服務業者競爭，還需面對加密原生運算網路的挑戰。真正的考驗在於：這個主要由非技術用戶構成的社群能否被協調成為AI開發者信賴的算力來源？
您知道嗎？Pi月活躍用戶中超過半數來自傳統銀行滲透率低於50%的地區。
這場實驗的重要意義
Pi正在進行的測試反映了科技領域更宏觀的轉型趨勢：人工智慧與價值創造正開始從雲端孤島向分佈式網路遷移。
退一步看，這場實驗屬於更大趨勢的一部分：智慧服務與價值創造正從中心化平台轉向分散式智能體與網路，機器人、AI服務與人類貢獻者共享同一套基礎設施。
Pi的5000萬用戶社群能否真正成為群體電腦尚未可知，但即便取得部分成功，這也將是首次大規模驗證“將AI從雲端遷移至全球日常設備集群”可行性的重要實驗。