Гигантские дата-центры, лежащие в основе революции ИИ, становятся все более заметной мишенью для общественной критики. Активисты по всему миру указывают на огромные объемы энергии и воды, необходимые этой инфраструктуре, а рынки все больше беспокоятся о выручке, требуемой для окупаемости примерно $38 миллиардов затрат на строительство одного ИИ-дата-центра мощностью один гигаватт. Но есть ли другой способ питания революции ИИ — тот, что уже лежит у людей в карманах?

По состоянию на октябрь 2026 года в мире насчитывается около 7,68 миллиарда мобильных подключений, и миллиарды смартфонов в настоящее время лежат без дела в карманах, на столах и в ящиках. Каждое устройство имеет процессор, память и интернет-соединение, и вместе они представляют огромный пул вычислительных мощностей, ожидающих использования. Вопрос в том, может ли сеть обычных смартфонов реально поддерживать ИИ в масштабе.

Задействуем смартфоны в работе

Появляются децентрализованные ИИ-сети, цель которых — превратить повседневные смартфоны в распределенный инфраструктурный слой и снизить зависимость от дорогостоящих централизованных дата-центров.

Acurast сообщает, что подключила к своей сети более 335 000 смартфонов. Сооснователь Алессандро Де Карли говорит, что в среднем день около 40 000 из них полностью активны, предоставляя вычислительные мощности для задач — от веб-скрейпинга и кибербезопасности до ИИ-инференса и хостинга агентов.

По словам Де Карли, смартфоны особенно эффективны для определенных типов задач. Их встроенные аппаратные функции безопасности «превосходны» в таких областях, как конфиденциальные вычисления или «изолированная среда», способная устанавливать и запускать исполняемые файлы, а устройства также хорошо подходят для «интенсивных по процессору» задач или тех, которые требуют широкого распределения и «нефильтрованного доступа» к интернету.

«Серверы лучше справляются с многопоточностью, но смартфоны предлагают непревзойденную вычислительную эффективность», — рассказал Де Карли Cointelegraph Magazine.

Хотя обычные смартфоны имеют ограниченную память, и большие серверы сохраняют преимущество при параллельной обработке множества задач, он отметил, что многие задачи все же помещаются в объем памяти, доступный на отдельных устройствах.

В совокупности активные телефоны сети «соответствуют вычислительной мощности примерно 2 340 высокопроизводительных серверов дата-центров», утверждает он, ссылаясь на бенчмарк ASUS RS720A-E11 — высокоплотного сервера, созданного для искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений (HPC).

Другой проект, Phase, запустил в октябре Phase Proxy, который позволяет владельцам смартфонов предоставлять интернет-соединение и валидацию блокчейна для ИИ-агентов. Основатель Кирилл Эвес объяснил, что «сайты регулярно блокируют или ограничивают автоматический трафик, исходящий из дата-центров», поэтому система вместо этого использует мобильные и домашние соединения пользователей в качестве прокси. Phase планирует взимать 0,5 USDT за 1 000 запросов и 1 ГБ трафика.

Следующий шаг — Phase Router, который будет направлять более простые запросы к моделям, работающим на телефонах в сети, или перенаправлять их к крупным внешним провайдерам, таким как OpenAI и Anthropic, исходя из «сложности задачи, возможностей моделей, производительности и стоимости». Эвес сказал, что сеть в конечном итоге может расшириться за пределы смартфонов до настольных компьютеров, серверов и GPU.

Маркус Левин, сооснователь провайдера децентрализованной инфраструктуры XYO, сказал, что децентрализованные сети могут лучше подходить для сбора и проверки данных реального мира, чем для запуска ИИ-моделей. Телефоны и датчики могут предоставлять локализованную информацию, которую упускают централизованные наборы данных, отметил он, но только если данные точны и устойчивы к манипуляциям.

«Полезную децентрализованную ИИ-сеть следует оценивать по тому, решает ли она проблему, за решение которой клиенты готовы платить, а не по цене ее токена или количеству узлов», — сказал Левин.

Координация — самая сложная часть

Одна из главных проблем мобильных телефонных сетей — координация устройств для обеспечения предсказуемого оборудования, питания и соединения так же, как это делают дата-центры.

Исследование 2025 года тестировало небольшие группы смартфонов, выполняющих задачи распознавания изображений, и обнаружило, что кластеры телефонов могут показывать конкурентоспособную производительность при определенных условиях, хотя результаты были получены в контролируемой тестовой среде, а не в реальном развертывании.

Проект при поддержке Google в Калифорнийском университете в Сан-Диего показал, что кластер из 20 выведенных из эксплуатации смартфонов мог справиться с пиковой вычислительной нагрузкой группы из более чем 75 студентов, при этом время проверки работ было быстрее, чем при использовании стандартного облачного решения университета. Однако эти устройства также были организованы в контролируемой среде, а не разбросаны по всему миру.

В реальных условиях распределенная сеть вынуждена сталкиваться с телефонами, которые отключаются, перегреваются, разряжаются, меняют сети и сильно различаются по вычислительной мощности и объему памяти. Например, в блокчейн-сети вроде Ethereum пропускная способность в настоящее время ограничена временем коммуникации across сети и вычислительными возможностями наименее производительных устройств.

Аналогично, когда задачи разделены между несколькими телефонами, медленные соединения или отключенные устройства могут все нарушить. Распределение отдельных, независимых задач по доступным телефонам в целом проще.

Может ли это быть экономически целесообразным?

Даже если технические проблемы удастся преодолеть, эти сети все равно должны быть финансово оправданными как для клиентов, так и для владельцев устройств.

Использование существующей аппаратной части смартфонов не влечет высоких капитальных затрат на строительство дата-центра, но затраты остаются в виде соединения, координации и стимулов для людей, поддерживающих устройства в сети.

Что касается вознаграждения, Де Карли сказал, что «фиксированной суммы нет», поскольку вознаграждения участников Acurast варьируются в зависимости от «времени работы устройства, характеристик оборудования (производительности бенчмарков), общего объема застейканных ACU и активного спроса на вычисления» со стороны разработчиков. Операторы, по его словам, конкурируют за пул вознаграждений, финансируемых инфляцией, а не получают прямые платежи от клиентов.

Вознаграждения сети Phase зависят от времени работы, участия и спроса клиентов. «Phase будет использовать часть дохода от своих сервисов для покупки PHASE на открытом рынке и распределения его среди операторов узлов в соответствии с их вкладом в сеть», — сказал Эвес.

Запуск ИИ-модели на телефоне больше не является главной проблемой — настоящая хитрость в том, чтобы экономика сходилась, пока десятки тысяч телефонов координируются так, чтобы вести себя как надежный облачный сервис.

Эта статья основана на материалах Cointelegraph Magazine.