เผยแพร่เมื่อ

GPU ที่ว่างอยู่ของคุณคือสินทรัพย์ มิเตอร์คือผลิตภัณฑ์

ผู้เขียน

Listen in English · GPU ที่ว่างอยู่ของคุณคือสินทรัพย์ มิเตอร์คือผลิตภัณฑ์

0:00 / 0:00

Watch in English · GPU ที่ว่างอยู่ของคุณคือสินทรัพย์ มิเตอร์คือผลิตภัณฑ์

Microsoftได้จดสิทธิบัตรวิธีการแบ่งการฝึก AI ออกเป็นงานเล็กๆ แล้วรันงานเหล่านั้นบน GPU สำหรับเกมขณะที่มันว่างอยู่ โดยจ่ายเจ้าของเป็นคะแนน เครดิต หรือเงินสด การจัดตารางงานเป็นส่วนที่ง่าย ส่วนการวัดปริมาณการใช้งานคือส่วนที่ยาก

Microsoft ได้ยื่นขอสิทธิบัตรสำหรับการนำ GPU เกมมิ่งที่ไม่ได้ใช้งานของคุณไปใช้ฝึก AI และจ่ายเงินให้คุณสำหรับสิ่งนั้น คำขอสิทธิบัตร — Opportunistic Micro-training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization — ได้รับการเผยแพร่เมื่อวันที่ 5 พฤศจิกายน สิทธิบัตรไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ และยังไม่มีการประกาศใด ๆ เกี่ยวกับราคา ฮาร์ดแวร์ที่รองรับ หรือวันวางจำหน่าย

กลไกนี้อธิบายได้ง่าย แบ่งการฝึกโมเดลออกเป็นงานเล็ก ๆ ที่ทำแยกกันได้ สังเกตภาระ GPU, CPU, หน่วยความจำ, อุณหภูมิ และการใช้พลังงานของแต่ละเครื่อง เมื่อมีกำลังเหลือจริง ก็มอบงานให้หนึ่งงาน รวมงานที่ทำเสร็จแล้วและแปลงเป็นคะแนนที่ใช้ซื้อซอฟต์แวร์ เข้าถึงโมเดล หรือแลกเป็นเงินได้ ไมโครซอฟต์ยังร่างบทบาทนายหน้าขึ้นมาด้วย: การให้เช่าความต้องการพลังประมวลผลของบริษัทอื่นผ่านเครือข่ายพีซีที่ไม่ได้ใช้งานของตนเอง

1
คำขอรับสิทธิบัตรที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 5 พฤศจิกายน 2026 — เป็นเพียงความตั้งใจ ไม่ใช่บริการที่เปิดให้ใช้งานจริงแล้ว
0
จนถึงขณะนี้ยังไม่มีการเปิดเผยราคา รายการ GPU ที่รองรับ หรือวันเปิดตัว
24
จำนวนชั่วโมงต่อวันที่ GPU สำหรับเล่นเกมอยู่ในสภาพเกือบไม่ได้ใช้งานในเครื่องคอมพิวเตอร์ตามบ้านทั่วไป

การกระจายคือครึ่งที่ง่าย

การประมวลผลแบบกระจายไม่ใช่เรื่องใหม่ Folding@home ได้ยืมรอบการทำงานที่ว่างเปล่ามาเป็นเวลายี่สิบห้าปี สิ่งใหม่คืองานนี้คือการ ฝึกโมเดล ซึ่งหมายความว่าผลลัพธ์มีมูลค่าเชิงพาณิชย์ ซึ่งหมายความว่าต้องมีใครสักคนได้รับค่าตอบแทน — และการจ่ายค่าตอบแทนคือจุดที่ไอเดียนี้จะอยู่หรือตาย

ลองพิจารณาว่าเจ้าของเครื่องกำลังขายอะไรจริงๆ ไม่ใช่แค่กำลังประมวลผล: ยังมีค่าไฟฟ้า ความร้อนในห้อง เสียงพัดลม และการสึกหรอเล็กน้อยของฮาร์ดแวร์ที่มีราคาแพงกว่าพีซีที่อยู่รอบๆ รางวัลที่ไม่คำนึงถึงสิ่งใดสิ่งหนึ่งในนั้นไม่ใช่ธุรกิจ แต่เป็นการอุดหนุนจากลูกค้าให้กับ Microsoft

  1. การเทรนถูกแบ่งออกเป็นไมโครทาสก์

    หน่วยย่อยที่เป็นอิสระต่อกัน ซึ่งไม่จำเป็นต้องมีโมเดลทั้งหมดอยู่ในหน่วยความจำในคราวเดียว

  2. อุปกรณ์จะถูกเลือกโดยพิจารณาจากทรัพยากรที่เหลือเผื่อ

    ภาระงาน อุณหภูมิ และพลังงานเป็นตัวตัดสินว่าเครื่องว่างจริงหรือเพียงพักระหว่างเฟรม

  3. งานดำเนินไปและผลลัพธ์ถูกส่งกลับ

    หน่วยงานจะกลับไปยังบริการส่วนกลาง; อุปกรณ์ได้รับเครดิตสำหรับงานที่ทำเสร็จ

  4. เครดิตกลายเป็นเงินหรือสิทธิ์การเข้าถึง

    คะแนนที่แลกได้เป็นซอฟต์แวร์ สิทธิ์การเข้าถึงโมเดล หรือเงินสด — จำนวนที่ยังไม่มีใครเปิดเผย

สี่ขั้นตอน มีเพียงขั้นเดียวที่ยาก

มาตรวัดคือครึ่งที่ยาก

ทุกเวอร์ชันของแนวคิดนี้ล้มเหลวกับคำถามสามข้อเดียวกัน และไม่มีข้อใดเกี่ยวกับ GPU เลย

เครื่องจักรทำอะไรจริง ๆ? ไม่ใช่ "มันยุ่งอยู่หรือเปล่า" — แต่มันทำงานที่มีประโยชน์มากแค่ไหน ถึงมาตรฐานใด และโยงไปยังงานใดได้ ถ้าคุณตอบสิ่งนั้นไม่ได้เป็นรายอุปกรณ์ เป็นรายชั่วโมง คุณก็จ่ายอย่างเป็นธรรมไม่ได้ และจะมีคนสังเกตเห็น

การทำเช่นนั้นมีต้นทุนเท่าไร? ไฟฟ้าอยู่ห่างจาก GPU หลายเมตร และไม่มีใครวัดมันต่อหนึ่งงาน จนกว่าพลังงานจะอยู่ในบัญชีเดียวกับการประมวลผล ผลตอบแทนก็คือการเดา และส่วนต่างกำไรก็มองไม่เห็น

ใครเป็นเจ้าของข้อมูลเทเลเมทรี? โหลด อุณหภูมิ และการใช้พลังงานเป็นลายนิ้วมือของบ้านคุณ: เมื่อคุณเล่นเกม เมื่อคุณนอน เมื่อบ้านว่าง บริการที่เก็บข้อมูลนี้เพื่อจัดตารางงานก็เป็นเซ็นเซอร์ตรวจจับการมีผู้อยู่อาศัยไปโดยปริยายด้วย เรื่องนี้ต้องถูกออกแบบมาแต่แรก ไม่ใช่ไปค้นพบทีหลัง

สี่ขั้นตอน: งานย่อย อุปกรณ์ที่เลือกจากกำลังสำรองที่เหลือ ผลลัพธ์ที่ส่งกลับ และเครดิตที่จ่ายออกไป

สิ่งที่เราจะสร้างก่อน

เราสร้างชั้นพื้นฐานที่ไม่มีความอลังการซึ่งทำให้คำมั่นสัญญาแบบนี้เชื่อถือได้ ได้แก่ การวัดที่ระบุงานและต้นทุนต่ออุปกรณ์ บัญชีแยกประเภทที่จ่ายเงินซ้ำได้ผลลัพธ์เดิมทุกครั้ง และเทเลเมตรีย์ที่มีความยินยอมและการเก็บรักษาข้อมูลซึ่งหน่วยงานกำกับดูแลยอมรับได้

รูปแบบนี้คุ้นเคยจากทุกสาธารณูปโภคที่เราเคยสร้างมา ไม่มีใครซื้อมิเตอร์อัจฉริยะเพราะมันฉลาด เขาซื้อเพราะบิลถูกต้องและเขาตรวจสอบได้ บททดสอบเดียวกันใช้ที่นี่ วันที่ GPU ในบ้านทำเงินได้จริง คำถามเดียวที่เจ้าของจะถามคือตัวเลขในวงเงินเครดิตตรงกับงานที่เครื่องทำหรือไม่

สิทธิบัตรของ Microsoft อธิบายถึงมาร์เก็ตเพลส ผลิตภัณฑ์จะเป็นมิเตอร์

ที่มา: คำขอจดสิทธิบัตรของ Microsoft เรื่อง Opportunistic Micro-training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization เผยแพร่เมื่อวันที่ 5 พฤศจิกายน 2026 ตามรายงานของ Insider Gaming และ GenK ยังไม่มีการประกาศราคา รายการฮาร์ดแวร์ หรือวันเปิดตัว ตัวเลขเวลาว่าง 24 ชั่วโมงเป็นหลักคร่าว ๆ สำหรับคอมพิวเตอร์เกมมิ่งในบ้าน ไม่ใช่ผลจากการวัด

ติดต่อ: [email protected]

โปรดทราบว่าเวอร์ชันภาษาไทยได้รับการช่วยเหลือจาก AI ดังนั้นอาจมีข้อผิดพลาดเล็กน้อย

ผู้เขียน

Ai-Banking-NetworkSecurity (ABN), ABN ASIA ถูกก่อตั้งขึ้นโดยคนที่มีรากฐานลึกในวงการวิชาการ มีประสบการณ์การทำงานในสหรัฐอเมริกา ดัตช์ ฮังการี ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ สิงคโปร์ และเวียดนาม ABN Asia เป็นที่เราพบกันของวิทยาลัยและเทคโนโลยี ด้วยโซลูชันขั้นสูงและบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถ เราช่วยธุรกิจเติบโตและเข้าสู่ฉากโลก ความมุ่งมั่นของเรา: ด่วนขึ้น ดีขึ้น น่าเชื่อถือมากขึ้น ในกรณีส่วนมาก: ราคาถูกด้วย

หากคุณต้องการบริการ IT การให้คำปรึกษาดิจิทัล โซลูชันซอฟต์แวร์ใช้ได้หรือหากคุณต้องการส่งคำขอข้อเสนอ (RFPs) อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา คุณสามารถติดต่อเราได้ที่ [email protected] เราพร้อมช่วยเหลือคุณด้านทุกความต้องกรทางเทคโนโลยีของคุณทุกเมื่อ

ABNAsia.org

© ABN ASIA