$PI 价值和生产是在世界上创造的。这种转变不可避免地为人类带来了新的挑战。

随着AI日益推动生产，传统劳动已不再是财富分配的可靠基础。这引发了一个关键问题：我们如何确保由AI创造的价值以一种能够真正提高所有人整体生活质量的方式分配，而不是进一步集中在那些已经控制资本的人手中？
资本。
这是π计划解决的核心问题。
π认为区块链技术的终极效用是一种可审计、可扩展的机制，用于社会分配和再分配。在过去几年中，π建立了一个广泛分布的网络作为实现这一目标的基础。但仅仅拥有一个分布式网络是不够的。要实现这一终极效用，必须将现有的和新产生的真实生产都引入区块链。
这样做对现有的生产形式提出了重大挑战。其中最大的障碍之一是身份、经过验证的身份和经过验证的所有权。
这些是大规模现实世界生产上链的先决条件。
P Network通过其KYC解决方案，在解决此问题方面投入了大量资源。
这使得身份验证能够实现全球规模应用，并为参与去中心化经济活动提供信任基础。
在新的生产方面，情况更加清晰。
下一代应用程序几乎可以肯定要么是 AI 动力驱动的，要么是 AI 原生应用的。
然而，AI应用层仍处于早期阶段。
如今，尽管人工智能行业正在积极探索更丰富的应用、新的社交网络形式以及由AI辅助的工作流程，但大多数用户与AI的交互仍然集中在聊天机器人上。
因此，在中短期，π在AI与区块链交叉领域的重点在于AI应用层。
π Up Studio利用AI赋能应用程序开发，提供更简单的开发者库和工具，旨在让第三方AI构建者能够轻松集成并在其基础上进行开发。
在策略层面，π结合了自下而上和自上而下的方法。像App Studio这样的自下而上努力能够创建大量应用程序。尽管信噪比可能很高，但这是可以预料的且可以接受的。同时，π通过π Network Ventures这一更偏向自上而下的高信号策略与之相辅相成。
每年都会投资于经过严格筛选的团队，并以更加人性化的方法与他们合作。
在这两种策略之间，还有介于两者之间的举措，例如黑客马拉松、结合草根力量与更结构化指导的开发者计划。这些策略共同致力于在π上推动、培育并扩大一个充满活力的由AI驱动的应用生态系统。
展望未来，π在人工智能领域的参与还将扩展到人工智能基础设施本身。这包括用于人工智能训练、推理和强化学习的分布式计算。π在这方面处于独特地位，因为它已经拥有超过35万个计算节点的网络，并且还有一个全球性的经过身份验证的人工参与者网络，这些参与者可以选择加入以提供真实的人工输入。
第三方客户通过加密货币进行交易时，利用代币进行交易地址的标记与激励学习以获取收益。
分布式AI训练在全球仍处于研究阶段。分布式AI训练自然与分布式网络相契合，并且可能有助于解决集中式训练的一些局限性，如数据中心限制。
能源集中以及灾难性遗忘或全球状态瓶颈等问题。
尽管仍面临重大挑战，但这些正是需要持续研究和长期承诺才能解决的问题。
我们正在积极探索为什么以及如何从完全集中式的人工智能训练转向更分布式的方法可以变得可行且高效。要将此转化为对人工智能基础设施的实质性贡献，需要进行更深入的研究。人类参与也是π验证者网络所提供的关键组成部分。
一种独特的资源，用于在AI系统中实现可扩展且真实的人机交互，通过基于区块链的支付方式实现补偿的本地处理。分布式计算、极高的人机交互和基于区块链的协调这些元素共同为AI学习和基础设施提供了新的方法。
解决世界上棘手的问题是全世界任何人的长期努力。这意味着尽早开始更为关键，因为任何真正具有防御性的东西都需要时间来构建，无论是技术还是网络效应。例如，π网络取得了哪些能够提供战略优势和防御性的成果？我们的πKYC系统。它是一个由数百万经过身份验证的人和数十万台计算机组成的大规模网络。
以及数千万用户的关注度和参与度。
它们并非一夜之间兴起，而是经过多年的建设以及整个社区的共同努力才得以实现。同样，通过分布式系统有意义地为AI基础设施做出贡献极其困难，这正是为什么必须尽早探索并持续长期投入的原因。