מחשבי גיימינג יוכלו לאמן מודלים של בינה מלאכותית בשעות הפנאי, בתמורה לכסף או להטבות - אבל מיקרוסופט עדיין לא מתחייבת לשלם
קניתם כרטיס מסך באלפי שקלים כדי לשחק, אבל רוב הזמן הוא בכלל לא עובד קשה. מבחינת מיקרוסופט, מדובר במשאב מבוזבז שאפשר לנצל למטרה אחרת לגמרי: אימון מודלים של בינה מלאכותית. החברה קיבלה פטנט אמריקאי על מערכת שתוכל לגייס את כוח העיבוד הפנוי במחשבים פרטיים, לחלק ביניהם משימות אימון ואפילו לתגמל את הבעלים. הרעיון מזכיר קצת כריית מטבעות קריפטוגרפיים, רק שהפעם מי שרוצה לשכור את החומרה שלכם היא אחת מחברות הטכנולוגיה הגדולות בעולם.
הבקשה הוגשה באפריל 2025, פורסמה לציבור ב-5 בנובמבר 2026, וב-10 בנובמבר כבר הופיעה ברישומי משרד הפטנטים האמריקאי כפטנט רשום, מספר US 12,792,414 B2. אלא שבין אישור פטנט לבין תוכנה שאפשר להתקין ולהתחיל להרוויח ממנה כסף יש עדיין מרחק לא קטן.
במקום עוד שרתים, המחשב שלכם נכנס לעבודה
הפטנט של מיקרוסופט, ששמו Opportunistic Micro-training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization, מתאר מערכת לאימון מבוזר של מודלים באמצעות כרטיסים גרפיים במחשבים ביתיים, מחשבים ניידים ואפילו סמארטפונים. במקום לבצע את כל העבודה בחוות שרתים ייעודית, המערכת מפרקת משימות אימון מורכבות ליחידות חישוב קטנות ועצמאיות, שנשלחות למכשירים שהסכימו להשתתף ושיש להם משאבים פנויים.
החלק המעניין הוא הדרך שבה מתבצעת החלוקה. לא כל משימת אימון אפשר לפצל באופן חופשי: חלק מהחישובים תלויים בתוצאות של חישובים קודמים, וחלקם דורשים כמויות זיכרון או תעבורת רשת שהופכות את הפיצול ללא יעיל. לכן המערכת מנתחת את המבנה של המודל, מזהה נקודות שבהן אפשר להפריד את העבודה ומחשבת את העלות של העברת המידע בין המכשירים.
כך, מחשב גיימינג עם כרטיס מסך מתקדם יוכל לקבל משימה כבדה יחסית, בעוד שמחשב נייד עם משאבים מוגבלים יקבל יחידת עבודה קטנה יותר. אין צורך שכל המשתתפים יעבדו באותו קצב או אפילו יהיו מחוברים ברציפות.
האתגר הנוסף הוא אמינות. כשאימון מתבצע על אלפי מכשירים שאינם בשליטת החברה, אי אפשר להניח שכל תוצאה נכונה. הפטנט מתאר מנגנון להשוואת תוצאות בין מכשירים שונים ולדירוג האמינות שלהם. תוצאות חשודות או שגויות יקבלו משקל נמוך, וגם תוצאות שמגיעות באיחור ישפיעו פחות על עדכון המודל.
הגישה הזו אינה חדשה לחלוטין. פרויקט Folding@home משתמש מאז שנת 2000 בכוח עיבוד שנתרם על ידי מתנדבים כדי לבצע סימולציות מולקולריות למחקר מדעי. ההבדל הוא שמיקרוסופט בוחנת שימוש באותה תפיסה לצורך אימון מסחרי של בינה מלאכותית, עם אפשרות לתמריץ כלכלי למשתתפים.
המנגנון שאמור למנוע פגיעה בביצועי המשחקים
כמובן, יש בעיה ברורה ברעיון הזה: מי שקנה כרטיס מסך כדי לשחק לא רוצה לגלות שחצי מהמשאבים שלו תפוסים על ידי אימון AI ברקע. מיקרוסופט מציעה להתמודד עם הבעיה באמצעות ניטור של עומס המעבד וה-GPU, השימוש בזיכרון, הטמפרטורה, צריכת החשמל ואפילו עומק תור המשימות של הכרטיס הגרפי.
המערכת אמורה לזהות מתי המחשב פנוי, לחזות כמה זמן הוא צפוי להישאר במצב הזה ולהתאים את גודל המשימות בהתאם. אם המשתמש מפעיל משחק, או שהכרטיס מתחמם מעבר לסף שנקבע, אפשר להקטין את עומס האימון, להשהות את העבודה או לבטל אותה.
מיקרוסופט מתארת גם התאמה של תדירות הניטור עצמו: כשהמחשב עסוק, המערכת תבדוק את מצבו לעיתים רחוקות יותר, כדי שלא תבזבז משאבים רק על הניסיון לברר אם יש משאבים פנויים.
יש כאן נקודה נוספת שחשובה לכל מי שחושש מעוד תהליך רקע ב-Windows: הפטנט מתייחס במפורש למכשירים שבעליהם נתנו הרשאה לשימוש בכוח העיבוד שלהם. כלומר, התכנון הנוכחי מתבסס על הצטרפות מרצון ולא על גיוס אוטומטי של כל מחשב.
זה עדיין לא אומר דבר על הדרך שבה תיראה ההרשאה במוצר עתידי, אם יהיה כזה. מיקרוסופט לא הכריזה על שירות מסחרי, לא פרסמה רשימת כרטיסי מסך נתמכים ולא מסרה שהיכולת הזו תשולב ב-Windows 11 או ב-Xbox.
חשבון החשמל עליכם, והרווח עדיין לא ידוע
הבטחת התשלום היא כמובן מה שעשוי להפוך את הרעיון למעניין עבור המשתמשים. במסמכי הפטנט מוזכרת אפשרות לעקוב אחר היקף החישובים שביצע כל מכשיר ולהעניק לבעליו נקודות זכות, שאותן ניתן יהיה להמיר לתוכנות בחינם, לגישה למודלים של בינה מלאכותית או לכסף. אלא שיש פרט קטן: התגמול מופיע בתיאור הטכנולוגיה כאפשרות, ולא כחלק מחייב מ-20 התביעות המגדירות את היקף ההגנה של הפטנט.
וזה מביא אותנו לשאלה הפחות נוצצת: כמה יעלה להפעיל את העסק הזה?
נניח שאימון ה-AI מגדיל את צריכת החשמל של המחשב ב-250 ואט למשך ארבע שעות ביום. מדובר בתוספת של 30 קוט"ש בחודש. לפי התעריף הביתי האחיד בישראל, שעומד בנובמבר 2026 על כ-63.5 אגורות לקוט"ש כולל מע"מ, זו תוספת של כ-19 שקלים לחשבון החודשי, לפני שמתחשבים בבלאי ובעלויות הקירור.
בכרטיסים חזקים יותר המספרים יכולים לעלות. GeForce RTX 5090 של NVIDIA, למשל, מדורג לצריכת חשמל מרבית של 575 ואט לכרטיס עצמו. זה לא אומר שאימון מבוזר ינצל את מלוא ההספק הזה, אבל הוא מדגים עד כמה צריכת החשמל עשויה להשתנות בהתאם לחומרה ולעומס.
וזה עוד לפני שבוחנים את השחיקה האפשרית של המאווררים, שעות הפעולה הנוספות של החומרה וההשפעה על הטמפרטורה בחדר. כדי שהתוכנית תהיה משתלמת, מיקרוסופט תצטרך להציע תגמול שיכסה את ההוצאות האלה וישאיר למשתמש רווח כלשהו. כרגע אין אפילו תעריף משוער לתשלום עבור שעת עיבוד.
מאחורי ההצעה מסתתר גם היגיון עסקי ברור. הקמת חוות שרתים ל-AI דורשת רכישת מאיצים יקרים, שטח, מערכות קירור, תשתיות חשמל ותחזוקה שוטפת. רשת מבוזרת של מחשבים שכבר נמצאים בבעלות הצרכנים עשויה לאפשר למיקרוסופט לקבל כוח חישוב נוסף בלי לרכוש בעצמה את כל החומרה. חלק מעלויות התפעול פשוט עוברות לבעלי המחשבים.
זו אינה בהכרח עסקה רעה. הכל תלוי במחיר, במידת השליטה שתינתן למשתמשים וביכולת של המערכת לספק תוצאות אמינות דרך חיבורי אינטרנט ביתיים. אבל כדאי לזכור שגם אם הטכנולוגיה רשומה כפטנט, אין עדיין מוצר, לוח זמנים להשקה או התחייבות לתגמול.
מיקרוסופט כבר יודעת איך היא רוצה להשתמש בכרטיס המסך שלכם כשהוא פנוי. מה שהיא עדיין לא הסבירה הוא כמה היא מוכנה לשלם לכם עבור הזכות הזאת.
