De la aplicación móvil a la red informática global

Antes de hablar de "50 millones de nodos que están transformando la IA", conviene analizar lo que Pi Network tiene realmente hoy en día.

Pi comenzó como una aplicación de minería para teléfonos inteligentes y se convirtió en una de las mayores comunidades minoristas de criptomonedas, con decenas de millones de "pioneros" registrados.

Detrás de la capa móvil se encuentra un grupo más pequeño pero crucial: los "nodos Pi" de ordenadores de sobremesa y portátiles que ejecutan el software de la red. Ahí es donde entra en juego la IA. En los primeros experimentos de IA de Pi con OpenMind, se utilizaron cientos de miles de estos nodos para ejecutar tareas de reconocimiento de imágenes en los equipos de los voluntarios.

Por lo tanto, Pi no parte de cero. Ya combina una base de usuarios del mercado masivo con una red de nodos dispersos por todo el mundo. Cada dispositivo es modesto por sí solo, pero juntos se asemejan más a una red informática distribuida que a una comunidad cripto típica.

¿Sabías que…? Los dispositivos de consumo del mundo tienen en conjunto más capacidad informática teórica que todos los centros de datos a hiperescala. Casi toda ella permanece inactiva y sin utilizar.

¿Qué necesita realmente la IA descentralizada de una red colectiva?

Las cargas de trabajo de la IA moderna se dividen en dos etapas exigentes: entrenar grandes modelos con enormes conjuntos de datos y luego poner esos modelos al servicio de millones de usuarios en tiempo real.

Hoy en día, ambas etapas se ejecutan principalmente en centros de datos centralizados, lo que aumenta el consumo de energía, los costes y la dependencia de un puñado de proveedores de nube.

Los proyectos descentralizados y de IA periférica siguen un camino diferente. En lugar de una gran instalación, distribuyen el cálculo entre muchos dispositivos más pequeños en el perímetro de la red, incluidos teléfonos, ordenadores personales y servidores locales, y los coordinan con protocolos y, cada vez más, con cadenas de bloques. Las investigaciones sobre la inferencia descentralizada y el entrenamiento distribuido muestran que, con los incentivos y la verificación adecuados, los grandes modelos pueden ejecutarse en hardware disperso por todo el mundo.

Para que esto funcione en la práctica, una red de IA descentralizada necesita tres cosas: muchos dispositivos participantes, una distribución global para que la inferencia se ejecute más cerca de los usuarios y una capa de incentivos que mantenga coordinados y honestos a los nodos poco fiables e intermitentes.

Sobre el papel, la combinación de Pi de decenas de millones de usuarios y una gran capa de nodos vinculada a una economía de tokens cumple esos requisitos. La pregunta sin resolver es si esa huella bruta puede convertirse en una infraestructura en la que los creadores de IA confíen para cargas de trabajo reales.

Pi to AI: De la minería móvil a un banco de pruebas de IA

En octubre de 2025, Pi Network Ventures realizó su primera inversión en OpenMind, una startup que desarrolla un sistema operativo y un protocolo independientes del hardware, diseñados para permitir que los robots y las máquinas inteligentes piensen, aprendan y trabajen juntos a través de redes.

El acuerdo incluía una prueba técnica. Pi y OpenMind llevaron a cabo una prueba de concepto en la que operadores voluntarios de Pi Node ejecutaron los modelos de IA de OpenMind, incluidas tareas de reconocimiento de imágenes, en sus propias máquinas. Los canales vinculados a Pi informan de que participaron alrededor de 350.000 nodos activos y que el rendimiento fue estable.

Para Pi, esto demuestra que la misma infraestructura de escritorio utilizada para el consenso también puede ejecutar trabajos de IA de terceros. Para OpenMind, es una demostración en vivo de cómo los agentes de IA aprovechan una capa de computación descentralizada en lugar de recurrir por defecto a los gigantes de la nube. Para los operadores de nodos, abre la puerta a un mercado en el que los equipos de IA les pagan en Pi por la potencia de computación sobrante.

¿Sabías que...? Durante la escasez de GPU de 2021-2023, varios grupos de investigación y startups comenzaron a explorar la computación colaborativa como una posible alternativa.

¿Qué podría cambiar un "ordenador colectivo" para la IA descentralizada?

Si la apuesta de Pi por la IA va más allá de los proyectos piloto, podría trasladar parte del stack de IA de los centros de datos a un ordenador colectivo construido a partir de máquinas normales.

En este modelo, los nodos Pi actúan como microcentros de datos. Un solo ordenador personal (PC) doméstico no tiene mucha importancia, pero cientos de miles de ellos, cada uno de los cuales aporta tiempo de unidad central de procesamiento (CPU) y, en algunos casos, tiempo de unidad de procesamiento gráfico (GPU), empiezan a parecer una capa de infraestructura alternativa.

Los desarrolladores de IA podrían implementar tareas de inferencia, preprocesamiento o pequeños trabajos de formación federados en segmentos de la población de nodos, en lugar de alquilar capacidad a un único proveedor de nube.

Esto tiene tres implicaciones claras:

  • En primer lugar, se amplía el acceso a la computación. Los equipos de IA, especialmente en mercados emergentes o jurisdicciones más difíciles, obtienen otra vía para acceder a la capacidad a través de una red distribuida globalmente y pagada con tokens.

  • En segundo lugar, Pi Token (PI) adquiere una utilidad concreta como pago por trabajo verificado o como participación y reputación para nodos fiables, lo que lo acerca más a un activo de infraestructura medido.

  • En tercer lugar, un mercado basado en Pi podría tender un puente entre los desarrolladores de Web3 y los de IA al integrar todo esto en interfaces de programación de aplicaciones (API) que funcionan como puntos finales estándar en la nube, de modo que los equipos de aprendizaje automático (ML) puedan aprovechar los recursos descentralizados sin tener que reconstruir todo su stack en torno al sector cripto.

En el escenario optimista, la comunidad de Pi se convierte en una capa de distribución y ejecución en la que los modelos de IA se sirven y monetizan en dispositivos cotidianos, trasladando al menos parte de la IA de la nube a la multitud.

Las partes difíciles: fiabilidad, seguridad y regulación

Convertir una red de nodos aficionada en una infraestructura de IA seria se enfrenta a algunas limitaciones difíciles.

La primera es la fiabilidad

Las máquinas domésticas son ruidosas e inconsistentes. Las conexiones se caen, los dispositivos se sobrecalientan, los sistemas operativos difieren y muchos usuarios simplemente apagan sus equipos por la noche. Cualquier programador tiene que asumir una alta rotación, sobreaprovisionar los trabajos y dividir las tareas entre varios nodos para que la caída de una sola máquina no interrumpa el servicio de IA.

Luego viene la verificación

Incluso si un nodo permanece en línea, la red tiene que comprobar que ha ejecutado el modelo correcto con los pesos adecuados y sin manipulaciones. Técnicas como la replicación de resultados, las auditorías aleatorias, las pruebas de conocimiento cero y los sistemas de reputación ayudan, pero aumentan los gastos generales, y cuanto más valiosa es la carga de trabajo, más estrictas deben ser esas comprobaciones.

La seguridad y la privacidad son otra barrera

Ejecutar modelos en el hardware de voluntarios conlleva el riesgo de exponer información confidencial, ya sea del propio modelo o de los datos que procesa. Los sectores regulados no confiarán en una red colaborativa sin sólidas garantías de aislamiento, certificación o computación confidencial. Por su parte, los operadores de nodos necesitan saber que no están ejecutando malware ni contenido ilegal.

Por último, están la regulación y la adopción

Si el token de Pi se utiliza para comprar y vender computación, algunos reguladores lo tratarán como un token de utilidad vinculado a un servicio real, con todo el escrutinio que ello implica. Los equipos de IA también son conservadores en lo que respecta a la infraestructura básica. A menudo pagan de más por la nube en lugar de confiar en la computación colectiva sin probar.

Para cambiar eso, Pi necesitaría la aburrida estructura de la infraestructura empresarial, incluyendo acuerdos de nivel de servicio (SLA), supervisión, registro, respuesta a incidentes y más.

¿Dónde encaja Pi en una carrera de IA descentralizada y concurrida?

Pi entra en un panorama de IA descentralizada ya repleto de redes informáticas, pero su trayectoria destaca por lo diferente que es su base.

Pi está entrando en un campo que ya incluye plataformas informáticas descentralizadas y redes centradas en la IA. Algunos proyectos alquilan potencia de GPU y CPU de equipos profesionales y centros de datos, promocionándose como nubes más baratas o más flexibles. Otros construyen capas completas de IA, incluyendo formación federada, inferencia colaborativa, mercados de modelos y gobernanza en cadena, estrechamente integrados con las herramientas de aprendizaje automático convencionales.

Así pues, frente a todo esto, el enfoque de Pi es inusual. Da prioridad al usuario en lugar de a la infraestructura. El proyecto construyó primero una enorme comunidad minorista y ahora está tratando de convertir parte de ella en una red de IA. Eso le proporciona un gran número de operadores de nodos potenciales, pero la pila central no se construyó originalmente pensando en la IA.

Su segunda diferencia es el perfil del hardware. En lugar de perseguir las GPU de los centros de datos, Pi se apoya en ordenadores de sobremesa, portátiles y teléfonos de gama alta repartidos por todo el mundo real. Esto supone un inconveniente para el entrenamiento intensivo, pero puede ser útil para la inferencia de tipo edge, sensible a la latencia.

El tercero es la marca y el alcance. Muchos proyectos de IA descentralizados son nichos; Pi ya es ampliamente reconocido entre los usuarios minoristas. Si puede convertir eso en una historia creíble para los desarrolladores, con una red que tiene millones de usuarios accesibles y un gran conjunto de nodos activos, podría convertirse en una interfaz de mercado masivo para la IA descentralizada. Es posible que otras plataformas sigan encargándose del trabajo más pesado entre bastidores, pero Pi podría ser dueño de la capa orientada al usuario.

Al final, Pi se medirá no solo frente a los proveedores de nube, sino también frente a estas redes informáticas nativas de criptomonedas. Su verdadera prueba será si una comunidad mayoritariamente no técnica puede coordinarse para convertirse en algo en lo que confíen los creadores de IA.

¿Sabías que…? más de la mitad de los usuarios activos mensuales de Pi provienen de regiones donde la penetración de la banca tradicional es inferior al 50%.

La importancia del experimento

Lo que Pi está probando refleja una transición más amplia en la tecnología, en la que la IA y la creación de valor comienzan a desplazarse de los silos en la nube a las redes distribuidas.

Si damos un paso atrás, vemos que el experimento se inscribe en una tendencia más amplia: la inteligencia y la creación de valor se desplazan de las plataformas centralizadas hacia agentes y redes distribuidos, en los que los robots, los servicios de IA y los colaboradores humanos comparten una infraestructura común.

No se sabe con certeza si la comunidad de 50 millones de miembros de Pi se convertirá realmente en un ordenador colectivo, pero incluso un éxito parcial sería una de las primeras pruebas a gran escala de lo que ocurre cuando se traslada la IA de la nube a una multitud global de dispositivos cotidianos.

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