Microsoftは11月上旬、ある特許出願を公開した。ユーザーの同意を前提に、PCやスマートフォンが使われていない間にAI学習タスクを割り当てて実行させ、報酬として現金、ソフトウェアストアのポイント、あるいはモデルの優先利用権を支払うという構想だ。
特許の名称は「Opportunistic Micro-training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization」（エッジデバイスの余剰GPUを利用した機会的マイクロトレーニング）、公開番号はUS-20260349820-A1、公開日は11月5日。特許検索サービスのPatentlyzeが最初に見つけ、その後TechSpotやInsider Gamingなどのテック系メディアが報じた。
特許の内容
特許の記述によれば、参加する端末はまずユーザーの許可を得る必要がある。システムは端末のCPUとGPUの使用率、メモリ使用量、温度、消費電力、ビデオメモリ帯域、コンピュートキューの深さを継続的に読み取り、その端末がいつ空いているか、どれだけの演算能力を提供できるかを判断する。
学習タスクは「マイクロタスク」に分割され、端末の空き具合や過去の結果の精度に応じて割り振られる。特許の図に描かれた学習ネットワークにはサーバー、デスクトップPC、スマートフォンが含まれており、スマホも対象に入っている。
もう一つ細かな記載がある。GPUが忙しいときや温度が高いときには、システムが確認の頻度を下げ、ユーザーへの干渉を減らす。特許は、アプリの動作が遅くなる、電力を過度に消費する、端末が過熱するといった事態を避けるためとしている。
報酬については、金銭、ソフトウェアポイント、そして自分が学習に協力したモデルの利用という3種類が挙げられている。Insider Gamingの解釈では、この演算能力でモデルを学習させるのは計算資源が不足している第三者で、Microsoftが仲介役を務める形になりうるという。
20年以上前から似た試みはあった
遊休PCを束ねて計算させるという発想自体は古い。スタンフォード大学が2000年に始めたFolding@homeは、ボランティアが自宅のPCでタンパク質のフォールディングをシミュレーションする仕組みで、カリフォルニア大学バークレー校のBOINCプラットフォームは同じ手法を天文学や気候研究など複数の科学プロジェクトに広げた。これらはボランティア精神で成り立っており、報酬は出ない。
その後、有償型も登場した。Saladのようなプラットフォームはゲーマーの空きGPUを借りて推論やレンダリングを実行し、稼働時間に応じて報酬を支払う。計算資源を提供した人に暗号資産で報いるプロジェクトもある。
Microsoftの特許がこれらと異なる点は2つある。第一に、計算するのがモデルの学習であり、端末間の同期や結果の検証により高い水準が求められること。特許には「結果の正確性に関する信頼度」に基づいてタスクを割り当てると明記されている。第二に、MicrosoftはWindowsやXboxといった巨大な導入基盤を持つ入口を握っており、実際に事業化すれば、小規模なプラットフォームよりはるかに立ち上げが容易になる。
タイミングと残る疑問
この特許が出てきた時期はなかなか微妙だ。数日前、OpenAIのSam Altman CEOは、家庭のPCにメモリが眠っているのは「ひどいことだ」と述べ、データセンターに置くべきだと公に語り、多くの批判を招いた。AIデータセンターがメモリやグラフィックスカードの生産能力を大量に吸い上げ、コンシューマー向けハードウェアが値上がりしていることが、今回の議論の背景にある。
特許にはいくつかの空白も残されている。ユーザーデータと学習データをどう分離するか、一度にどれだけのGPUを使うのか、報酬をどう換算するのかは、文書中で詳しく述べられていない。Microsoftはこの特許について公式にコメントしておらず、特許出願が製品化を意味するわけでもない。
参考資料：TechSpot、Insider Gaming、CocoLoop、米国特許商標庁の公開文書。確認した項目は特許名称、公開番号、監視指標、報酬の形態。