Децентрализованные сети смартфонов как альтернатива ИИ-дата-центрам

Обширные дата-центры, на которых строится революция искусственного интеллекта, стали примерно так же популярны, как детские игрушки из асбеста.

Эко-активисты по всему миру указывают на колоссальные объемы энергии и воды, потребляемые этой инфраструктурой, а рынки обеспокоены тем, как окупить 38 миллиардов долларов, необходимых для строительства одного дата-центра для ИИ мощностью в гигаватт.

Но существует ли альтернативный способ обеспечить энергией ИИ-революцию, который буквально лежит у вас в кармане?

По состоянию на октябрь 2026 года в мире насчитывается около 7,68 миллиарда мобильных подключений, а миллиарды смартфонов в настоящий момент без дела лежат в карманах, на столах или в ящиках.

Каждый из них оснащен процессором, памятью и выходом в интернет, представляя собой огромный резерв вычислительных мощностей, который только и ждет своего применения.

Может ли сеть из обычных смартфонов стать реальной силой для масштабируемого ИИ?

Задействуем смартфоны

Появляются децентрализованные ИИ-сети, цель которых — превратить обычные смартфоны в слой распределенной инфраструктуры и снизить зависимость от дорогостоящих централизованных дата-центров.

В Acurast заявили, что к их сети уже подключено более 335 000 смартфонов. Соучредитель проекта Алессандро Де Карли отмечает, что в среднем около 40 000 устройств работают активно ежедневно, предоставляя вычислительные мощности для задач от веб-скрейпинга и кибербезопасности до ИИ-инференса и хостинга агентов.

Расположение дата-центров в США. Источник: World Resources Institute

По его словам, смартфоны особенно эффективны для определенных рабочих нагрузок. Их встроенные средства аппаратной защиты отлично подходят для конфиденциальных вычислений или создания изолированной среды для запуска исполняемых файлов. Также они хорошо справляются с задачами, требующими интенсивной работы процессора или широкого доступа к интернету без фильтрации.

Серверы лучше справляются с многопоточностью, но смартфоны предлагают непревзойденную вычислительную эффективность, говорит Де Карли в интервью Magazine.

Хотя обычные смартфоны обладают ограниченной памятью и проигрывают мощным серверам при параллельной обработке множества задач, многие рабочие нагрузки вполне укладываются в доступные аппаратные лимиты.

По его утверждению, активные телефоны в сети в совокупности соответствуют вычислительной мощности примерно 2 340 высокопроизводительных серверных узлов, если сравнивать их с ASUS RS720A-E11, серверным решением высокой плотности для ИИ и высокопроизводительных вычислений.

Мобильная связь в 2026 году. Источник: Datareportal

Другой проект, Phase, в октябре запустил Phase Proxy, позволяющий владельцам смартфонов предоставлять интернет-соединение и валидацию блокчейн-данных для ИИ-агентов. Основатель Кирилл Евес поясняет, что сайты часто блокируют или ограничивают автоматизированный трафик из дата-центров, поэтому система использует мобильные и домашние соединения пользователей в качестве прокси. Phase планирует взимать 0,5 USDT за 1 000 запросов и 1 ГБ трафика.

Следующим этапом станет Phase Router, который будет направлять простые запросы к моделям на телефонах в сети или перенаправлять их крупным внешним провайдерам, таким как OpenAI и Anthropic, основываясь на сложности задачи, возможностях модели, производительности и стоимости.

В будущем сеть может расшириться за пределы смартфонов и включить настольные компьютеры, серверы и GPU, считает он.

Однако Маркус Левин, соучредитель провайдера децентрализованной инфраструктуры XYO, полагает, что подобные сети лучше подходят для сбора и проверки реальных данных, нежели для запуска самих ИИ-моделей.

Телефоны и датчики могут предоставлять локализованную информацию, которую упускают централизованные наборы данных, но только если эта информация точна и защищена от подделки.

Полезность децентрализованной ИИ-сети должна оцениваться по тому, решает ли она реальную проблему клиентов, за устранение которой они готовы платить, а не по цене токена или количеству узлов в сети, утверждает он.

Сложность координации

Одной из главных проблем мобильных сетей является координация устройств для обеспечения предсказуемой производительности, питания и связи, аналогичной той, что дают дата-центры.

Исследование 2025 года, тестировавшее небольшие группы смартфонов в задачах распознавания изображений, показало, что кластеры телефонов могут обеспечивать конкурентоспособную производительность при определенных условиях, однако эти результаты были получены в контролируемой среде.

Проект при поддержке Google в Калифорнийском университете в Сан-Диего доказал, что кластер из 20 списанных смартфонов способен справиться с пиковой нагрузкой для группы из 75 студентов, причем проверка работ проходила быстрее, чем на стандартном облачном решении университета. Тем не менее, эти устройства также были организованы в контролируемых условиях, а не разбросаны по миру.

В реальных условиях распределенная сеть сталкивается с тем, что телефоны постоянно отключаются, перегреваются, разряжаются, меняют типы сети, а также имеют разный уровень вычислительной мощности и памяти.

В блокчейн-сетях вроде Ethereum, к примеру, пропускная способность в настоящий момент ограничена скоростью сетевого взаимодействия и характеристиками самых слабых устройств в сети.

20 списанных смартфонов могут обслужить группу из более чем 75 студентов. Источник: Google Research

Аналогичным образом, когда задачи дробятся между несколькими телефонами, медленное соединение или отключение устройств может сорвать весь процесс. Распределение отдельных, независимых задач между доступными телефонами обычно проходит гораздо проще.

Будет ли это экономически выгодно?

Даже если технические преграды будут преодолены, сети должны оставаться финансово целесообразными как для клиентов, так и для владельцев устройств.

Использование существующего оборудования смартфонов позволяет избежать капитальных затрат на строительство дата-центра, однако возникают расходы на связь, координацию и вознаграждения участников сети.

Что касается компенсаций, Де Карли заявляет, что фиксированной цифры не существует, так как награды для участников Acurast варьируются в зависимости от времени работы устройства, характеристик «железа», стейкинга токенов ACU и спроса на вычисления со стороны разработчиков. Операторы соревнуются за пул наград, финансируемых за счет инфляции, а не получают прямые платежи от клиентов.

Награды в сети Phase зависят от аптайма, активности участников и спроса со стороны клиентов.

Phase будет использовать часть выручки от сервиса для выкупа токенов PHASE на открытом рынке и распределения их между операторами узлов в зависимости от их вклада в развитие сети, говорит Евес.

Запуск ИИ-модели на телефоне — это уже не главная проблема; настоящая сложность заключается в том, чтобы сделать экономическую модель рабочей, одновременно координируя десятки тысяч смартфонов так, чтобы они работали как надежный облачный сервис.