Pi Networkノードの現状
Pi Networkは、モバイルマイニング機能によって急速に人気を集め、数千万人規模のユーザーを獲得しました。一方、ネットワークの中核となるバリデーション業務はデスクトップノードが担っています。現在、約350,000台のノードがコンセンサスに参加しており、これらは世界中の個人用コンピューターに分散しています。これらのノード群によって、分散型のコンピューティングパワーグリッドが形成されつつあります。
OpenMindとの協業:分散型AIの基盤
2025年、Pi Network VenturesはOpenMindのハードウェア非依存型OS「OM1」とFABRICプロトコルの開発を支援するため、戦略的な投資を実施しました。これにより、ロボットのようなデバイスで協調型機械学習が可能となります。特筆すべきは、約350,000台のアクティブなPiノードが、画像認識などのOpenMindのAIモデルをすでに安定して稼働させていることです。この取り組みは、Pi Networkがブロックチェーンのコンセンサスだけでなく、AI計算の基盤としても機能できることを示しています。
分散型コンピューティングネットワークの主な利点
Pi NetworkのデバイスをAIコンピューティングリソースとして活用することで、次のような利点が得られます。
- 広範なリーチ:AWSやGoogle Cloudなどの中央集権型クラウドとは異なり、Piノードは一般ユーザーのデバイス上に分散しているため、より広域かつ分散的なカバレッジが可能です。
- スケーラビリティ:AI推論やトレーニングタスクが安定して稼働すれば、このクラウドコンピューティングモデルは持続的なインフラストラクチャとして機能します。
- 経済的インセンティブ:AIチームはノード運用者にPIトークンで報酬を支払い、運用者は計算資源の提供によってPIを獲得できます。これがPIの実用価値を高めます。
- AIの民主化:このモデルはAI開発への障壁を下げ、特に新興国やリソースが限られた開発者にも計算資源へのアクセス機会をもたらします。
課題とリスク:信頼性・セキュリティ・インセンティブ設計
この壮大な構想を実現するには、Piは以下の課題を乗り越える必要があります。
- ノードの信頼性:一般デバイスは接続が不安定で、オフラインやシャットダウンのリスクがあります。タスクスケジューリングには高い適応性が不可欠です。
- 結果の検証:ノードが割り当てられたタスクを確実に実行できるよう、複製チェックやランダム監査、レピュテーションシステムなどの仕組みが求められます。
- プライバシーとセキュリティ:ユーザーデバイスでモデルを動作させることでプライバシーリスクが生じます。ノードが機密情報を漏洩したり悪用されたりしないよう、強固なセキュリティプロトコルが必要です。
- インセンティブと経済モデル:PIの報酬が不十分だとノード運用者が離脱し、高すぎるとシステムのインフレリスクが高まります。
PiチェーンとPIトークンへの影響

画像:https://www.gate.com/trade/PI_USDT
このAIモデルが円滑に運用されれば、Pi NetworkとPIトークンの双方に大きな価値がもたらされます。
- PIの実用性拡大:PIはマイニングやコンセンサスだけでなく、コンピューティングサービスの支払いにも用いられます。
- エコシステム価値の向上:多くの開発者がPi上でAIアプリケーションを構築し、エコシステムの多様化と発展が進みます。
- コミュニティのエンゲージメント向上:AIタスクに参加するノード運用者は長期的な報酬を見込んでネットワークの成長に積極的に関わるようになります。
今後の展望:PiがWeb3とAIのインフラとなるために
Pi Networkが5,000万台のデバイスを活用し、安定性・安全性・効率性を兼ね備えた分散型AIコンピューティングレイヤーを構築できれば、Web3とAIの融合領域で基盤インフラとなる可能性があります。
- AIチームに従来のクラウドサービスに代わる選択肢を提供
- エッジAIとブロックチェーンソリューションのマーケットプレイスを創出
- 一般ユーザーが計算資源の消費者および提供者としてAI経済に参画可能にする
まとめると、Pi Networkはモバイルマイニングから人力型コンピューティングネットワークへの転換期にあります。技術や経済モデルが進化し続ければ、5,000万台規模のグローバルグリッドがAIインフラの概念を刷新し、次世代のAI基盤を形作る可能性があります。この変革は、AIインフラの未来を大きく塗り替える力を持っています。