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La solicitud describe un sistema que divide cargas de trabajo entre dispositivos de consumo inactivos, como PC de gaming o teléfonos, compensando a los dueños con dinero, software o créditos según el cómputo aportado.
Una solicitud de patente presentada por Microsoft reveló un posible plan de la compañía tecnológica para responder a la creciente demanda de capacidad de cómputo en el entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial (IA) mediante el uso de la GPU de dispositivos de consumo cuando no estén en uso, ofreciendo a cambio una compensación económica o en beneficios. El documento, titulado “microentrenamiento oportunista en dispositivos periféricos aprovechando GPU sobrante”, fue publicado el pasado 5 de noviembre tras haber sido presentado por Microsoft Technology Licensing el 30 de abril de 2025, y detalla una arquitectura capaz de aprovechar recursos disponibles en equipos de gaming, computadoras portátiles y teléfonos inteligentes.
La propuesta plantea dividir las cargas intensivas de entrenamiento en tareas ejecutables de menor tamaño para distribuirlas entre los equipos participantes, adaptando automáticamente cada proceso según la capacidad y disponibilidad previsible del hardware. Para determinar si un dispositivo se encuentra libre, el sistema analiza indicadores como el uso de GPU y CPU, la memoria —estableciendo un límite autoimpuesto máximo del 80% del total más un margen de seguridad—, la temperatura, el consumo eléctrico, el ancho de banda y la cola de cómputo, asignando además una puntuación de fiabilidad a cada terminal y reduciendo o deteniendo la carga de inmediato si sube la temperatura o el usuario abre aplicaciones exigentes.
El texto de la solicitud aclara que la utilización del hardware requiere la autorización expresa del propietario mediante un registro previo en el programa. Como contrapartida por ceder la capacidad de procesamiento ociosa, el sistema contempla otorgar créditos proporcionales al cómputo aportado, los cuales podrían canjearse por dinero, software gratuito, créditos de acceso al modelo entrenado u otras recompensas similares.
Por el momento, la iniciativa constituye únicamente una solicitud de patente aún no aprobada y deja abierto el interrogante sobre el gasto extra de energía eléctrica que implicaría para el usuario final mantener su GPU operando de manera sostenida, dado que si bien el sistema monitorea el consumo, no detalla cómo se cubriría ese costo. La idea se suma a otras iniciativas surgidas este mismo año dentro de la industria, como las propuestas de las empresas emergentes Far Labs y Evolving Edge para remunerar el uso de hardware inactivo en tareas de inferencia de IA.
