파이 네트워크(Pi Network)는 인공지능(AI) 열풍을 활용하려고 합니다. 파이 네트워크는 유휴 노드와 사용자 네트워크를 탈중앙화 AI 작업에 재사용하려고 시도하고 있습니다.
이 프로젝트는 42만1천 개 이상의 활성 노드로 구성된 네트워크가 전 세계 인공지능 컴퓨팅 파워 부족을 해결할 수 있다고 주장했습니다. 이 방대한 인프라는 백만 개 이상의 중앙처리장치(CPU)를 보유하고 있습니다.
파이네트워크 AI 트레이닝 내러티브…토큰 15% 상승
파이 네트워크는 역량을 입증하기 위해, 파이가 투자하고 있는 로보틱스 스타트업 오픈마인드(OpenMind)와 협력하여 개념증명(Proof-of-Concept) 테스트를 실시했습니다.
테스트 기간 동안, 일곱 명의 자발적 노드 운영자가 AI 이미지 인식 컨테이너를 받았습니다. 이 노드들은 데이터를 성공적으로 처리하였으며, 버스와 사람 등 사물을 식별하고 4초 이내에 추론 결과를 반환했습니다.
“전반적으로 이번 실험은 분산된 파이 노드가 AI 관련 워크로드를 수행하고 유용한 결과를 신속하게 반환할 수 있다는 점을 입증했습니다.” – 네트워크 측 주장의 일부.
그러나 자세히 살펴보면, 프로젝트의 인프라 주장과 현대 AI 개발의 기술적 현실 사이에는 상당한 차이가 있습니다.
복잡한 AI 시스템, 특히 대형 언어모델을 훈련시키는 과정은 매우 많은 자원이 필요합니다. 이 과정에는 저지연 네트워크로 긴밀하게 연결된 고성능 그래픽처리장치(GPU) 클러스터가 반드시 필요합니다.
파이 노드를 구동하는 소비자용 CPU가 흩어져 있을 뿐만 아니라, 이들은 집약적인 행렬 연산에 필요한 병렬처리 능력을 갖추고 있지 않습니다.
AI 훈련과 관련하여 하드웨어에 한계가 있지만, 파이 네트워크는 AI 산업에서 잠재적 가치를 지닌 자산을 보유하고 있습니다.
이 자산은 방대하게 전 세계에 분포된 사용자 기반입니다. 특히 이 네트워크는 수백만 참가자에 대해 엄격한 신원 인증을 요구합니다.
파이 네트워크 공동창업자인 청디아오 판(Chengdiao Fan)은 신원 인증을 마친 사용자들이 AI 모델에 필수적인 ‘휴먼 인 더 루프’ 지원을 제공할 수 있다고 강조했습니다.
“인간의 참여 역시 매우 중요한 요소입니다. 파이의 신원확인된 사용자 네트워크는 AI 시스템에서 확장성 있고 진정성 있는 인간 입력을 제공하는 독특한 자원입니다.” – 판 공동창업자.
파이 네트워크가 사용자들을 AI 훈련을 위한 탈중앙화 인력으로 활용할 경우, 네이티브 암호화폐의 확실한 용도를 만들 수 있습니다. 참가자들은 마이크로 태스크에 파이 토큰으로 보상받게 됩니다.
판 공동창업자는 네트워크의 분산형 AI 트레이닝 시도가 현재 업계의 문제 해결에도 기여할 수 있다고 주장했습니다.
“분산형 AI 학습은 분산화 네트워크와 자연스럽게 일치합니다. 또한 데이터센터 제약, 에너지 집중, 망각 현상, 글로벌 상태 병목 현상 등 중앙 집중형 트레이닝의 한계를 해결할 수 있습니다.” – 판 공동창업자.
한편, 네트워크의 AI 방향 전환 소식은 토큰 가격에도 영향을 주었습니다. 발표 시점 기준, 토큰 가격은 15% 상승하여 0.2307달러를 기록했습니다.
