De aplicativo de celular a grade global de computação

Antes de falar sobre “50 milhões de nós remodelando a IA”, vale entender o que a Pi Network realmente tem hoje.

A Pi começou como um aplicativo de mineração em smartphones e se tornou uma das maiores comunidades de criptomoedas focadas no varejo, com dezenas de milhões de “Pioneiros” registrados.

Por trás da camada mobile existe um grupo menor, porém crucial: os “Pi Nodes” em desktops e laptops que executam o software da rede. É aí que começa o ângulo da IA. Nos primeiros testes de IA da Pi com a OpenMind, centenas de milhares desses nós foram usados para executar tarefas de reconhecimento de imagem nas máquinas dos voluntários.

Ou seja, a Pi não está começando do zero. Ela já combina uma base massiva de usuários com uma rede de nós distribuídos globalmente. Cada dispositivo é modesto isoladamente, mas juntos eles se assemelham a uma grade distribuída de computação, e não a uma comunidade cripto típica.

Você sabia? Os dispositivos de consumo do mundo possuem, coletivamente, mais capacidade computacional teórica do que todos os data centers hyperscale. Quase toda ela fica ociosa e sem uso.

O que a IA descentralizada realmente precisa de uma rede de multidão

Os sistemas modernos de IA dividem-se em duas etapas exigentes: treinar grandes modelos com enormes conjuntos de dados e, depois, disponibilizar esses modelos em tempo real para milhões de usuários.

Hoje, ambas as etapas rodam, em sua maioria, em data centers centralizados, elevando o consumo de energia, os custos e a dependência de poucos provedores de nuvem.

Projetos de IA descentralizada e edge AI seguem outro caminho. Em vez de uma instalação gigantesca, eles distribuem a computação entre muitos dispositivos menores na ponta da rede, incluindo celulares, PCs e servidores locais, coordenando tudo com protocolos e, cada vez mais, blockchains. Pesquisas sobre inferência descentralizada e treinamento distribuído mostram que, com incentivos e verificação adequados, grandes modelos podem rodar em hardware espalhado pelo mundo.

Para isso funcionar na prática, uma rede de IA descentralizada precisa de três elementos: muitos dispositivos participantes, distribuição global para que a inferência aconteça mais perto dos usuários e uma camada de incentivos que mantenha nós intermitentes e pouco confiáveis coordenados e honestos.

No papel, a combinação da Pi, dezenas de milhões de usuários e uma grande camada de nós integrada a uma economia de tokens, se encaixa nesses requisitos. A questão não resolvida é se essa presença bruta pode ser moldada em uma infraestrutura que desenvolvedores de IA realmente confiem para cargas de trabalho reais.

Pi para IA: da mineração mobile a um campo de testes de IA

Em outubro de 2025, a Pi Network Ventures fez seu primeiro investimento na OpenMind, uma startup que desenvolve um sistema operacional e um protocolo independentes de hardware, projetados para permitir que robôs e máquinas inteligentes pensem, aprendam e trabalhem juntos em rede.

O acordo veio com um teste técnico. A Pi e a OpenMind realizaram um prova de conceito no qual operadores voluntários de Pi Node executaram modelos de IA da OpenMind, incluindo tarefas de reconhecimento de imagem, em seus próprios computadores. Canais ligados à Pi relatam que cerca de 350.000 nós ativos participaram e entregaram desempenho estável.

Para a Pi, isso mostra que a mesma infraestrutura de desktop usada para consenso também pode executar trabalhos de IA de terceiros. Para a OpenMind, é uma demonstração ao vivo de agentes de IA utilizando uma camada de computação descentralizada em vez de recorrer automaticamente aos gigantes da nuvem. Para os operadores de nós, abre-se a possibilidade de um marketplace onde equipes de IA os pagam em Pi pelo poder computacional ocioso.

Você sabia? Durante a escassez de GPUs entre 2021 e 2023, vários grupos de pesquisa e startups começaram a explorar computação coletiva como alternativa possível.

O que um “computador coletivo” poderia mudar para a IA descentralizada

Se o avanço da Pi em direção à IA for além dos testes piloto, parte da pilha de IA poderá migrar dos data centers para um computador coletivo formado por máquinas comuns.

Nesse modelo, os Pi Nodes funcionam como micro data centers. Um único computador pessoal doméstico (PC) não faz muita diferença, mas centenas de milhares deles, cada um contribuindo com tempo de CPU e em alguns casos, de GPU, começam a parecer uma camada alternativa de infraestrutura.

Desenvolvedores de IA poderiam rodar inferência, pré-processamento ou pequenos trabalhos de treinamento federado em partes da rede de nós, em vez de alugar capacidade de um único provedor de nuvem.

Isso traz três implicações claras:

  • Primeiro, o acesso à computação se amplia. Equipes de IA, especialmente em mercados emergentes ou jurisdições mais rígidas, ganham outra rota para capacidade computacional por meio de uma rede global distribuída paga por tokens.

  • Segundo, o Pi Token (PI) ganha utilidade concreta como pagamento por trabalho verificado ou como stake e reputação para nós confiáveis, aproximando-o de um ativo de infraestrutura medida.

  • Terceiro, um marketplace baseado em Pi poderia conectar desenvolvedores Web3 e equipes de IA ao encapsular tudo isso em APIs que funcionam como endpoints de nuvem tradicionais, permitindo que times de machine learning utilizem recursos descentralizados sem reconstruir toda a sua pilha em torno de cripto.

No cenário otimista, a comunidade da Pi se torna uma camada de distribuição e execução, onde modelos de IA são servidos e monetizados em dispositivos cotidianos, movendo ao menos parte da IA da nuvem para a multidão.

As partes difíceis: confiabilidade, segurança e regulamentação

Transformar uma rede de nós operada por amadores em infraestrutura séria de IA esbarra em algumas restrições difíceis.

A primeira é a confiabilidade

Máquinas domésticas são ruidosas e inconsistentes. Conexões caem, dispositivos superaquecem, sistemas operacionais variam e muitos usuários simplesmente desligam seus computadores à noite. Qualquer scheduler precisa pressupor alta rotatividade, superprovisionar tarefas e dividir cargas entre vários nós para que a queda de uma máquina não derrube todo o serviço de IA.

Depois, vem a verificação

Mesmo que um node permaneça online, a rede precisa confirmar que ele executou o modelo correto, com os pesos corretos e sem adulteração. Técnicas como replicação de resultados, auditorias aleatórias, provas de conhecimento zero e sistemas de reputação ajudam, mas aumentam a sobrecarga, e quanto mais valiosa a tarefa, mais rígidas essas verificações precisam ser.

Segurança e privacidade são outra barreira

Executar modelos no hardware de voluntários pode expor informações sensíveis, seja do próprio modelo, seja dos dados processados. Setores regulados não confiarão em uma rede de multidão sem sandboxing forte, atestação ou garantias de computação confidencial. Os operadores dos nós, por sua vez, precisam saber que não estão executando malware ou conteúdo ilegal.

Por fim, há a regulamentação e a adoção

Se o token Pi for usado para comprar e vender computação, alguns reguladores podem tratá-lo como um utility token vinculado a um serviço real, com toda a fiscalização que isso implica. Equipes de IA também costumam ser conservadoras em relação à infraestrutura central. Muitas preferem pagar caro por nuvem a confiar em computação coletiva não comprovada.

Para mudar isso, a Pi precisaria da base “entediantemente robusta” de infraestrutura empresarial, incluindo SLAs (acordos de nível de serviço), monitoramento, logs, resposta a incidentes e mais.

Onde a Pi se encaixa na concorrida corrida da IA ​​descentralizada?

A Pi entra em um cenário de IA descentralizada já repleto de redes de computação, mas seu caminho se destaca por ter uma base completamente diferente.

A Pi está entrando em um campo que já inclui plataformas de computação descentralizada e redes focadas em IA. Alguns projetos alugam poder de GPU e CPU de rigs profissionais e data centers, apresentando-se como nuvens mais baratas ou mais flexíveis. Outros constroem camadas completas de IA, incluindo treinamento federado, inferência coletiva, marketplaces de modelos e governança on-chain, integrados às principais ferramentas de machine learning.

Diante disso, o diferencial da Pi é incomum. Ela é orientada ao usuário, não à infraestrutura. O projeto primeiro construiu uma imensa comunidade de varejo e agora tenta transformar parte dela em uma grade de IA. Isso lhe dá muitos potenciais operadores de nós, mas a pilha central não foi construída originalmente com IA em mente.

A segunda diferença está no perfil de hardware. Em vez de buscar GPUs de data center, a Pi se apoia em desktops, laptops e celulares mais avançados espalhados pelo mundo real. Isso é uma limitação para treinamentos pesados, mas pode ser útil para inferência sensível à latência no modelo de edge computing.

A terceira é marca e alcance. Muitos projetos de IA descentralizada são nichados; a Pi já é amplamente reconhecida entre usuários do varejo. Se conseguir transformar isso em uma proposta convincente para desenvolvedores, com uma rede de milhões de usuários alcançáveis e um grande conjunto ativo de nós, pode se tornar a interface de massa da IA descentralizada. Outras plataformas ainda podem fazer o trabalho pesado nos bastidores, mas a Pi pode dominar a camada voltada ao usuário.

No fim, a Pi será comparada não apenas com provedores de nuvem, mas também com essas redes cripto-nativas de computação. Seu verdadeiro teste é saber se uma comunidade majoritariamente não técnica pode ser coordenada de forma a ganhar a confiança dos desenvolvedores de IA.

Você sabia? Mais da metade dos usuários ativos mensais da Pi vem de regiões onde a penetração bancária tradicional é inferior a 50%.

A importância do experimento

O que a Pi está testando reflete uma transição mais ampla na tecnologia, na qual a IA e a criação de valor começam a migrar de silos na nuvem para redes distribuídas.

Em uma visão mais ampla, o experimento se encaixa em uma tendência maior: inteligência e criação de valor se movendo de plataformas centralizadas para agentes e redes distribuídas, com robôs, serviços de IA e contribuintes humanos compartilhando infraestrutura comum.

Se a comunidade de 50 milhões de usuários da Pi realmente se tornará um computador coletivo ainda é incerto, mas mesmo um sucesso parcial seria um dos primeiros testes em larga escala do que acontece quando se tira a IA da nuvem e a coloca em uma multidão global de dispositivos do dia a dia.