Microsoft хочет платить пользователям за обучение ИИ на их простаивающих видеокартах

Microsoft описала в патентной заявке систему, которая задействует простаивающие видеокарты пользователей для обучения ИИ-моделей в обмен на вознаграждение. Документ опубликовали в начале ноября, и его быстро заметили на ресурсе Patentlyze.

Участие добровольное, а вычислительные задачи поступают на девайсы только в периоды низкой загрузки или полного простоя.

В качестве компенсации пользователи смогут получать деньги, кредиты на программное обеспечение и покупки в магазине или расширенный доступ к ИИ-моделям. В том числе к тем, в обучении которых участвовал сам владелец компьютера.

В заявке Microsoft объясняет логику идеи. Обучение нейросетей требует огромных вычислительных мощностей, и графические процессоры подходят для таких задач лучше всего благодаря массовому параллелизму. При этом стоимость обучения растёт вместе со сложностью моделей, и каждое новое поколение требует всё больше ресурсов.

Ситуация уже бьёт по рынку потребительского железа. Видеокарты дорожают не только из-за дефицита памяти, вызванного строительством ИИ-дата-центров. Производителям выгоднее пускать кремниевые пластины на серверные ускорители, чем на игровые RTX 5090, и глава AMD Лиза Су недавно прямо назвала компанию ориентированной в первую очередь на дата-центры.

На рынке оперативной памяти та же проблема ещё хуже – дорожают самые разные гаджеты. Всего за несколько дней до появления патента глава OpenAI Сэм Альтман заявил, что RAM приносит больше пользы в серверах ИИ-компаний, чем в домашних компьютерах, где она часто простаивает. Эти слова вызвали волну возмущения, а система Microsoft по сути предлагает способ вернуть часть простаивающих мощностей потребительских видеокарт в оборот ИИ-индустрии.

Первая схема в патенте изображает обучающую сеть из серверов, настольных ПК и смартфонов. Значит, Microsoft рассматривает возможность подключать к системе и мобильные девайсы.

Чтобы понять, сколько ресурсов можно забрать и в какой момент, система будет отслеживать целый набор параметров:

• Загрузку центрального и графического процессоров

• Использование памяти

• Температуру компонентов

• Энергопотребление

• Пропускную способность памяти

• Глубину очереди вычислительных задач

Сами задачи по обучению планируется дробить на микрозадачи и распределять между подписанными девайсами. При распределении учитывается не только доступность конкретного компьютера, но и его репутация – история выдачи точных результатов. Такой механизм нужен, чтобы отсеивать узлы с нестабильным железом или ошибками в вычислениях, которые могли бы испортить модель.

Сам подход напоминает давно известные проекты распределённых вычислений вроде SETI@home и Folding@home, где добровольцы отдавали мощности своих ПК под научные расчёты. Отличие в том, что Microsoft предлагает прямое вознаграждение и нацеливается на коммерческое обучение ИИ.

Художник нового мерча по The Witcher 3 показал, что никакого ИИ в работе нет

Вайбкодер за 8 часов и 550 долларов создал шутер про стрельбу по дронам за один короткий промпт в Fable 5.2 – ждем первый ИИ-хит на миллионы

Пока неизвестно, превратится ли патент в реальный сервис – крупные компании регулярно регистрируют идеи, которые так и не доходят до релиза. При этом ИИ-патенты за годы бума стали отдельным трендом.

Недавно Microsoft подала ещё одну заявку с технологией редактирования прямых трансляций в реальном времени – она умеет переписывать или переводить слова спикеров и подстраивать под них движения губ.