Microsoft는 11월 초 한 건의 특허 출원을 공개했다. 사용자가 동의한다는 전제 아래, 컴퓨터와 휴대전화가 놀고 있는 동안 AI 학습 작업을 보내 실행하고, 그 대가로 현금이나 소프트웨어 스토어 포인트, 또는 모델 우선 이용권을 지급한다는 구상이다.
특허 명칭은 “Opportunistic Micro-training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization”(엣지 기기의 여유 GPU를 활용한 기회적 마이크로 학습), 공개번호는 US-20260349820-A1, 공개일은 11월 5일이다. 특허 검색 서비스 Patentlyze가 가장 먼저 발견했고, 이후 TechSpot과 Insider Gaming 등 IT 매체가 보도했다.
특허에 담긴 내용
특허 설명에 따르면 참여 기기는 먼저 사용자의 승인을 받아야 한다. 시스템은 기기의 CPU와 GPU 점유율, 메모리 사용량, 온도, 전력 소모, 비디오 메모리 대역폭, 연산 큐 깊이를 계속 읽어 들여 이 기기가 언제 한가한지, 얼마나 연산 능력을 내줄 수 있는지 판단한다.
학습 작업은 ‘마이크로 작업’으로 쪼개져, 기기의 여유 정도와 과거 결과의 정확도에 따라 배분된다. 특허 도면에 그려진 학습 네트워크에는 서버, 데스크톱, 스마트폰이 함께 들어 있어 휴대전화도 고려 대상임을 알 수 있다.
또 하나의 세부 사항이 있다. GPU가 바쁘거나 온도가 높을 때는 시스템이 점검 빈도를 낮춰 사용자에게 주는 방해를 줄인다. 특허는 앱 속도 저하, 과도한 전력 소모, 기기 과열을 피하기 위해서라고 밝혔다.
보상 방식으로는 세 가지가 적혀 있다. 돈, 소프트웨어 포인트, 그리고 자신이 학습에 참여한 모델을 쓰는 권리다. Insider Gaming의 해석에 따르면 이 연산 능력으로 모델을 학습시키는 쪽은 컴퓨팅 자원이 부족한 제3자일 수 있고, Microsoft가 중간에서 연결해 주는 구조가 될 수 있다.
20여 년 전에도 있었던 시도
놀고 있는 컴퓨터를 모아 계산을 시키는 발상은 오래됐다. 스탠퍼드가 2000년에 시작한 Folding@home은 자원봉사자가 집에 있는 컴퓨터로 단백질 접힘을 시뮬레이션하게 했고, 버클리의 BOINC 플랫폼은 같은 방식을 천문학, 기후 등 여러 과학 프로젝트로 넓혔다. 이들 프로젝트는 자발적 참여에 기대며 돈을 주지 않는다.
이후 유료 버전도 나왔다. Salad 같은 플랫폼은 게이머의 남는 그래픽카드를 빌려 추론과 렌더링을 돌리고 사용 시간에 따라 정산한다. 컴퓨팅 자원을 내놓은 사람에게 암호화폐로 보상하는 프로젝트도 있다.
Microsoft 특허가 이들과 다른 점은 두 가지다. 첫째, 계산하는 대상이 모델 학습이라 기기 간 동기화와 결과 검증에 더 높은 수준이 요구된다. 특허에는 ‘결과 정확성에 대한 평판’에 따라 작업을 배분한다는 내용이 따로 들어 있다. 둘째, Microsoft는 Windows와 Xbox처럼 설치 기반이 매우 큰 진입점을 쥐고 있어, 실제로 추진한다면 소규모 플랫폼보다 초기 확보가 훨씬 쉽다.
시점과 남은 의문
특허가 나온 시점은 꽤 미묘하다. 불과 며칠 전 OpenAI의 Sam Altman CEO는 가정용 PC 안에서 메모리가 놀고 있는 것은 “끔찍한 일”이며 데이터센터에 있어야 한다고 공개적으로 말해 적잖은 비판을 불렀다. AI 데이터센터가 메모리와 그래픽카드 생산 물량을 대거 빨아들이면서 소비자용 하드웨어 가격이 오른 것이 이번 논의의 배경이다.
특허에는 빈칸도 남아 있다. 사용자 데이터와 학습 데이터를 어떻게 분리하는지, 한 번에 GPU를 얼마나 쓰는지, 보상을 어떻게 환산하는지는 문서에 자세히 나오지 않는다. Microsoft는 이 특허에 대해 공식 입장을 내지 않았으며, 특허 출원이 곧 제품화를 뜻하지도 않는다.
참고 출처: TechSpot, Insider Gaming, CocoLoop, 미국 특허상표청 공개 문서. 확인 대상은 특허 명칭, 공개번호, 모니터링 지표, 보상 형태.