Rozległe centra danych, które stanowią podstawę rewolucji AI, stały się coraz częstszym celem publicznej krytyki. Działacze na całym świecie zwracają uwagę na ogromne ilości energii i wody wymagane przez tę infrastrukturę, podczas gdy rynki coraz bardziej obawiają się przychodów potrzebnych do spłaty kosztu budowy pojedynczego, jedn­ogigawatowego centrum danych AI, wynoszącego około $38 mld. Czy jednak istnieje inny sposób napędzania rewolucji AI — taki, który już znajduje się w kieszeniach użytkowników?

Według szacunków w październiku 2026 roku na świecie działało 7,68 mld połączeń mobilnych, a miliardy smartfonów pozostają obecnie nieużywane w kieszeniach, na biurkach i w szufladach. Każde urządzenie ma procesor, pamięć i połączenie z internetem, a razem stanowią one ogromny zasób mocy obliczeniowej czekającej na wykorzystanie. Pytanie brzmi, czy sieć zwykłych smartfonów może realnie obsługiwać AI na dużą skalę.

Wykorzystanie smartfonów

Pojawiają się zdecentralizowane sieci AI, których celem jest przekształcenie codziennych smartfonów w rozproszoną warstwę infrastruktury i ograniczenie zależności od kosztownych, scentralizowanych centrów danych.

Acurast twierdzi, że podłączył do swojej sieci ponad 335 000 smartfonów. Współzałożyciel Alessandro De Carli mówi, że około 40 000 z nich jest w pełni aktywnych przeciętnego dnia, zapewniając moc obliczeniową do zadań obejmujących między innymi scraping stron internetowych, cyberbezpieczeństwo, wnioskowanie AI i hosting agentów.

Według De Carlego smartfony są szczególnie wydajne w przypadku niektórych obciążeń. Wbudowane funkcje bezpieczeństwa sprzętowego „wyróżniają się” w obszarach takich jak poufne przetwarzanie lub „izolowane środowisko”, które może instalować i uruchamiać pliki wykonywalne. Urządzenia dobrze nadają się także do zadań „intensywnie wykorzystujących CPU” oraz wymagających szerokiej dystrybucji i „niefiltrowanego dostępu” do internetu.

„Serwery lepiej radzą sobie z wielowątkowością, ale smartfony oferują niezrównaną efektywność obliczeniową” — powiedział De Carli magazynowi Cointelegraph.

Zwykłe smartfony mają ograniczoną pamięć, a duże serwery zachowują przewagę przy równoległym obsługiwaniu wielu zadań. De Carli twierdzi jednak, że wiele obciążeń nadal może bez problemu zmieścić się w pamięci dostępnej na pojedynczych urządzeniach.

Jego zdaniem aktywne telefony w sieci „odpowiadają łącznie mocy obliczeniowej około 2340 wysokiej klasy serwerów centrów danych”. Wynik porównano z ASUS RS720A-E11, wysokowydajnym serwerem o dużej gęstości, przeznaczonym do sztucznej inteligencji i obliczeń wysokiej wydajności (HPC).

Inny projekt, Phase, uruchomił w październiku Phase Proxy, umożliwiając właścicielom smartfonów zapewnianie łączności internetowej i walidacji blockchain dla agentów AI. Założyciel Kirill Eves wyjaśnił, że „strony internetowe rutynowo blokują lub ograniczają częstotliwość automatycznego ruchu pochodzącego z centrów danych”, dlatego system wykorzystuje połączenia mobilne i domowe użytkowników jako proxy. Phase planuje pobierać 0,5 USDT za 1000 żądań i 1 GB ruchu.

Kolejnym etapem będzie Phase Router, który będzie kierować prostsze zapytania do modeli działających na telefonach w sieci albo przekazywać je zewnętrznym dostawcom, takim jak OpenAI i Anthropic, w zależności od „złożoności zadania, możliwości modelu, wydajności i kosztu”. Eves powiedział, że sieć może ostatecznie wyjść poza smartfony i objąć komputery stacjonarne, serwery oraz GPU.

Markus Levin, współzałożyciel zdecentralizowanego dostawcy infrastruktury XYO, uważa, że zdecentralizowane sieci mogą lepiej nadawać się do gromadzenia i weryfikowania danych ze świata rzeczywistego niż do uruchamiania modeli AI. Jak powiedział, telefony i czujniki mogą dostarczać lokalnych informacji pomijanych przez scentralizowane zbiory danych, ale tylko wtedy, gdy dane są dokładne i odporne na manipulacje.

„Użyteczną zdecentralizowaną sieć AI należy oceniać na podstawie tego, czy rozwiązuje problem, za którego naprawę klienci będą skłonni zapłacić, a nie na podstawie ceny tokena czy liczby węzłów” — powiedział Levin.

Koordynacja jest najtrudniejszym elementem

Jednym z największych wyzwań stojących przed sieciami telefonów komórkowych jest koordynowanie urządzeń tak, aby zapewniały przewidywalny sprzęt, zasilanie i łączność, podobnie jak robią to centra danych.

Badanie z 2025 roku sprawdzało niewielkie grupy smartfonów wykonujących zadania rozpoznawania obrazów i wykazało, że klastry telefonów mogą zapewniać konkurencyjną wydajność w określonych warunkach. Wyniki pochodziły jednak z kontrolowanego środowiska testowego, a nie z działania na żywo.

Projekt wspierany przez Google na University of California w San Diego wykazał, że klaster 20 wycofanych z użycia smartfonów może obsłużyć szczytowe obciążenie obliczeniowe klasy liczącej ponad 75 studentów, a czas oceniania był krótszy niż w standardowej chmurze uczelni. Urządzenia również działały jednak w kontrolowanym środowisku, a nie były rozproszone po całym świecie.

W warunkach rzeczywistych rozproszona sieć musi radzić sobie z telefonami, które tracą połączenie, przegrzewają się, rozładowują, zmieniają sieci oraz znacznie różnią się mocą obliczeniową i pamięcią. W sieci blockchain takiej jak Ethereum przepustowość jest obecnie ograniczana między innymi przez czas komunikacji w sieci oraz możliwości obliczeniowe urządzeń o najniższych parametrach.

Podobnie, gdy zadania są dzielone między kilka telefonów, wolne połączenia lub odłączone urządzenia mogą zakłócić działanie całości. Zwykle prostsze jest rozdzielanie osobnych, niezależnych zadań między dostępne telefony.

Czy ekonomia może się sprawdzić?

Nawet jeśli uda się pokonać wyzwania techniczne, sieci te nadal muszą mieć uzasadnienie finansowe zarówno dla klientów, jak i właścicieli urządzeń.

Wykorzystanie istniejącego sprzętu smartfonów nie wiąże się z wysokimi nakładami kapitałowymi potrzebnymi do budowy centrum danych, ale pozostają koszty łączności, koordynacji i zachęt dla osób utrzymujących urządzenia w sieci.

Jeśli chodzi o wynagrodzenie, De Carli powiedział, że „nie ma stałej kwoty”, ponieważ nagrody dla uczestników Acurast zależą od „czasu działania urządzenia, specyfikacji sprzętowej (wydajności benchmarkowej), łącznej liczby stakowanych ACU oraz aktywnego zapotrzebowania deweloperów na moc obliczeniową”. Jak dodał, operatorzy rywalizują o pulę nagród finansowanych z inflacji, zamiast otrzymywać bezpośrednie płatności od klientów.

Nagrody w sieci Phase zależą od czasu działania, udziału w sieci i popytu ze strony klientów. „Phase wykorzysta część przychodów z usług do zakupu PHASE na otwartym rynku i przekaże je operatorom węzłów na podstawie ich wkładu w sieć” — powiedział Eves.

Uruchomienie modelu AI na telefonie nie jest już głównym wyzwaniem — prawdziwą sztuką jest uzyskanie odpowiedniej opłacalności ekonomicznej przy jednoczesnej koordynacji dziesiątek tysięcy telefonów tak, aby działały jak niezawodna usługa chmurowa.

Ten artykuł powstał na podstawie materiału Cointelegraph Magazine.