🍯 코박라이브 힌트 공개! 🐝 📌 1번 문제 힌트 헬리우스 메디컬 테크놀로지(HSD

최근 파이코인은 어떤 일을 하고 있을까? ··· 5천만 노드를 활용한 탈중앙 AI 실험 📊 Pi Network 규모 - 파이 네트워크 생태계에는 약 5천만 명의 유저가 존재 - 이들은 노트북이나 모바일에서 네트워크 소프트웨어를 구동하는 ‘파이 노드’ 역할을 수행 - 동시에 대규모 리테일 크립토 커뮤니티를 형성하고 있는 집단이기도 함 - 개별 기기의 성능은 크지 않지만, 엄청난 규모의 사용자 기반 + 전 세계에 분산된 노드 네트워크라는 구조는 매우 큰 강점 💬 Pi Network의 잠재력 - 파이는 이미 거대한 사용자 기반과 글로벌 노드 네트워크를 확보한 상태에서 시작한 프로젝트 - 이러한 구조는 탈중앙 AI 프로젝트로 확장하는 데 매우 적합한 기반을 갖추고 있음 - 실제 연구에 따르면, 적절한 인센티브와 검증 구조만 마련된다면 대형 AI 모델도 전 세계에 분산된 하드웨어에서 충분히 실행될 수 있다고 함 - 이론적으로만 보면, 수천만 사용자 + 대규모 노드 레이어 + 토큰 경제 모델이라는 파이의 구조는 탈중앙 AI가 요구하는 조건을 대부분 충족 - 일반적으로 AI 작업은 중앙화된 데이터센터에서 처리되며 전력 소비, 비용이 높고 특정 클라우드 업체 몇 곳에 대한 의존도가 높음 🖥 Pi는 성공할 수 있을까? - 파이는 구조적으로 탈중앙 AI 요건을 갖추고 있지만, 핵심은 AI 개발자들이 신뢰할 수 있는 인프라로 발전할 수 있느냐는 점 - 실제로 파이 네트워크 벤처스는 OpenMind에 첫 투자를 진행하며 탈중앙 AI 실험을 진행한 바 있음 - 파이 생태계의 노드들 중 약 35만 개의 활성 노드가 자발적으로 참여해 이미지 인식 작업을 수행 - 파이 네트워크 측에 따르면 해당 작업은 안정적으로 처리됐다고 발표 - 이는 AI 에이전트가 거대 클라우드 대신 탈중앙 컴퓨팅 레이어를 활용할 수 있다는 가능성을 확인한 사례로 평가됨 ⚠️ Pi에게 남은 과제 - 대부분의 사용자는 모바일·데스크탑 등 일반 기기를 사용하는데, 성능과 환경이 일정하지 않음 - 많은 사용자들이 밤이 되면 기기를 꺼버리기 때문에 이탈률이 높고, 기기 과열·연결 끊김 등의 문제가 잦음 - 따라서 파이 네트워크의 스케줄러는 높은 이탈률을 전제로 작업을 여유 있게 배치하고, 여러 노드에 분산하는 구조가 필수 - 이 외에도 보안·프라이버시·모델 검증 등 해결해야 할 기술적 과제가 남아 있음 - 이러한 이유로 많은 AI 팀들은 비용이 더 들더라도 여전히 검증된 클라우드를 우선적으로 선택하는 것 - 과연 파이의 실험이 이러한 장벽을 넘어 실제로 탈중앙 AI 인프라로 자리 잡을 수 있을지는 지켜봐야 할 듯

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22시간 전