Anfang November hat Microsoft eine Patentanmeldung veröffentlicht, die vorsieht, mit Zustimmung der Nutzer KI-Trainingsaufgaben auf Rechner und Smartphones auszulagern, solange diese im Leerlauf sind. Als Vergütung kommen Bargeld, Guthaben für den Software-Store oder bevorzugter Zugriff auf Modelle in Frage.
Das Patent trägt den Titel „Opportunistic Micro-training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization“ (gelegenheitsbasiertes Mikrotraining auf Edge-Geräten mit freier GPU-Kapazität), die Veröffentlichungsnummer lautet US-20260349820-A1, veröffentlicht wurde es am 5. November. Zuerst aufgefallen ist es dem Patentrecherche-Dienst Patentlyze; danach berichteten Tech-Medien wie TechSpot und Insider Gaming.
Was im Patent steht
Laut Beschreibung müssen teilnehmende Geräte zunächst vom Nutzer freigegeben werden. Das System liest fortlaufend CPU- und GPU-Auslastung, Speicherbelegung, Temperatur, Stromverbrauch, Speicherbandbreite des Grafikspeichers und die Tiefe der Rechenwarteschlange aus und leitet daraus ab, wann ein Gerät unbeschäftigt ist und wie viel Rechenleistung es abgeben kann.
Die Trainingsaufgaben werden in einzelne „Mikroaufgaben“ zerlegt und je nach Leerlaufgrad des Geräts und der Genauigkeit früherer Ergebnisse verteilt. Das Trainingsnetzwerk in der Patentzeichnung zeigt Server, Desktop-PCs und Smartphones zugleich, Handys sind also ausdrücklich mitgedacht.
Ein weiteres Detail: Ist die GPU ausgelastet oder die Temperatur hoch, senkt das System die Prüfhäufigkeit, um Nutzer weniger zu stören. Das Patent nennt als Ziel, Anwendungen nicht auszubremsen, den Akku nicht zu schnell zu leeren und das Gerät nicht zu überhitzen.
Bei der Vergütung nennt das Patent drei Varianten: Geld, Software-Guthaben oder die Nutzung genau der Modelle, an deren Training man beteiligt war. Nach Lesart von Insider Gaming könnten die Rechenleistung Dritte nutzen, denen eigene Rechenressourcen fehlen, wobei Microsoft als Vermittler fungiert.
Schon vor über zwanzig Jahren üblich
Die Idee, brachliegende Rechner zusammenzuschalten, ist alt. Stanford startete im Jahr 2000 Folding@home, bei dem Freiwillige mit ihren Heim-PCs die Faltung von Proteinen simulierten; die BOINC-Plattform aus Berkeley übertrug dasselbe Prinzip auf eine Reihe von Forschungsprojekten in Astronomie, Klimaforschung und anderen Feldern. Diese Projekte lebten vom Ehrenamt und zahlten nichts.
Später entstanden bezahlte Varianten. Plattformen wie Salad vergüten Spieler nach Laufzeit und mieten deren freie Grafikkarten für Inferenz und Rendering; manche Projekte belohnen Rechenbeiträge mit Kryptowährung.
Das Microsoft-Patent unterscheidet sich in zwei Punkten. Erstens geht es um Modelltraining, das höhere Anforderungen an Synchronisierung zwischen den Geräten und an die Überprüfung der Ergebnisse stellt; das Patent erwähnt eigens, Aufgaben nach der „Reputation hinsichtlich der Ergebnisgenauigkeit“ zu verteilen. Zweitens kontrolliert Microsoft mit Windows und Xbox Zugänge mit riesiger Installationsbasis, sodass ein Start deutlich leichter fiele als für kleine Plattformen.
Timing und offene Fragen
Das Timing des Patents ist bemerkenswert. Erst wenige Tage zuvor hatte OpenAI-CEO Sam Altman öffentlich gesagt, es sei „schlecht“, wenn Speicher ungenutzt in Heimrechnern stecke; er gehöre eher ins Rechenzentrum, was ihm viel Kritik einbrachte. Hintergrund der Debatte ist, dass KI-Rechenzentren große Teile der Speicher- und Grafikkartenproduktion aufsaugen und Hardware für Endkunden teurer wird.
Das Patent lässt auch einige Fragen offen: wie Nutzer- und Trainingsdaten getrennt werden, wie viel GPU-Leistung ein einzelner Einsatz bindet und wie die Vergütung umgerechnet wird, steht nirgends im Dokument. Microsoft hat sich zu dem Patent nicht öffentlich geäußert, und eine Patentanmeldung bedeutet nicht, dass daraus ein Produkt wird.
Quellen: TechSpot, Insider Gaming, CocoLoop, Offenlegungsunterlagen des US-Patent- und Markenamts; geprüft wurden Patenttitel, Veröffentlichungsnummer, überwachte Kennzahlen und Vergütungsformen.