Microsoft запатентовала платформу для обучения ИИ на видеокартах пользователей

Microsoft опубликовала ^[1] патентную заявку Opportunistic Micro-training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization. В документе описана платформа, которая позволяет задействовать простаивающие видеокарты обычных игровых ПК и ноутбуков для тренировки ИИ-моделей с выплатой вознаграждения владельцам.

Заявку подало подразделение Microsoft Technology Licensing еще в апреле 2025 года, а в базе USPTO документ появился 5 ноября 2026 года.

Как устроена работа системы

Идея в том, чтобы разбивать большие задачи по обучению ^[2] нейросетей на множество микрозадач и рассылать их на домашние компьютеры пользователей. Платформа подключается к работе только тогда, когда видеокарта не занята играми, рендерингом или другими тяжелыми программами.

Чтобы фоновые вычисления не мешали владельцу ПК и не вредили железу, клиентское приложение постоянно следит за состоянием системы. Программа отслеживает загрузку GPU, объем занятой видеопамяти, температуру чипа и энергопотребление. Если пользователь запускает игру или видеокарта начинает сильно греться, система автоматически снижает нагрузку или ставит расчеты на паузу.

Также в патенте описан механизм проверки готовых данных. Домашние компьютеры не защищены от случайных вычислительных сбоев так, как серверное оборудование. Поэтому серверы платформы перепроверяют результаты, полученные от пользователей, чтобы отсеять ошибки ^[4] и не испортить обучение основной модели.

ИИ‑роутер — доступ к 400+ моделям из одной панели

Подключите OpenAI‑совместимый шлюз по единому API‑ключу. Настраивайте сквозную аналитику, отслеживайте лимиты и квотируйте ресурсы.

Запустить ИИ‑роутер → ^[5]

Условия оплаты и вопрос выгоды

За выполненную работу на аккаунт пользователя начисляются внутренние баллы. По замыслу авторов патента, эти баллы можно будет обменять на реальные деньги, лицензионный софт или бесплатный доступ к коммерческим ИИ-сервисам.

По принципу работы идея напоминает проект добровольных распределенных вычислений Folding@home, но с переходом на коммерческую основу и фокус на задачи машинного обучения. Главный вопрос заключается в том, окупится ли такое участие для обычного владельца ПК. Под нагрузкой видеокарта потребляет заметно больше электричества, чем в режиме простоя. Например, если компьютер будет тратить на 250 Вт больше по четыре часа в день, за месяц набежит 30 лишних кВт·ч. При тарифе 0,35 $ за 1 кВт·ч (средний уровень для ряда регионов США и Европы) счет за свет вырастет на 10,50 $ в месяц.

На данный момент инициатива существует только на бумаге в виде патента. Microsoft не называла ни сроков запуска подобного сервиса, ни расценок за вычисления, поэтому оценить реальную выгоду и окупаемость износа видеокарты пока невозможно.

Готовы ли вы сдавать свободные ресурсы своей видеокарты в аренду под задачи ИИ — и при каком размере выплат это имело бы для вас смысл? Пишите в комментариях.