Tu RTX 4090 podría trabajar para una IA mientras el PC está parado

Una RTX 4090 que pasa la mayor parte del día sin carga podría convertirse en un recurso para ejecutar chatbots y otros modelos de inteligencia artificial. Dos startups quieren monetizar un PC gaming inactivo alquilando su hardware durante las horas en las que permanece parado. Aun así, todavía no han publicado cuánto pagarán a los usuarios. La idea de alquilar una GPU gaming para tareas de inferencia ya tiene precedentes, pero sus costes reales siguen siendo determinantes.

Far Labs, con sede en Abu Dabi, y Evolving Edge, radicada en Austin, están creando mercados que repartirán trabajos de inferencia entre equipos de consumo inactivos. Far Labs prepara el lanzamiento de su plataforma Far AI para las próximas semanas y afirma que podrá mantener una latencia de 100 ms o menos. Evolving Edge, por su parte, ya opera una beta abierta.

Ilman Shazhaev, fundador y director ejecutivo de Far Labs, resumió el planteamiento con esta comparación: «Imagina Uber o Airbnb, pero para tareas de computación de inferencia de IA». Las dos compañías se centran en modelos abiertos pequeños. En cambio, no se enfocan en cargas de trabajo de escala frontera. Con ello se incorporan a un mercado donde ya participa Salad, una plataforma con sede en Utah. Además, Salad afirma contar con más de 60.000 GPU de consumo activas cada día en su red.

Dos sistemas para repartir una respuesta entre varios equipos

Far Labs utiliza un planificador propio. Primero, divide el modelo en fragmentos. Después, los distribuye entre varias máquinas. Por tanto, un orquestador y un balanceador de carga vuelven a reunir las salidas parciales. Así se construye la respuesta completa. El diseño permite aprovechar distintos ordenadores, pero depende de que la coordinación entre ellos no introduzca una latencia excesiva.

Evolving Edge distribuye los trabajos mediante Ray. De hecho, este marco de código abierto también se emplea dentro de centros de datos convencionales. En ambos casos, el objetivo es convertir equipos particulares en nodos de una red. Además, esos nodos atienden a clientes que necesitan ejecutar inferencia sin recurrir exclusivamente a infraestructura centralizada.

El modelo plantea riesgos evidentes para quien aloja los trabajos. Un código malicioso podría acabar en el ordenador. Además, la persona que utiliza el servicio podría intentar acceder a archivos locales. Las dos startups plantean aislar la inferencia dentro de un entorno controlado. En concreto, usan comunicación cifrada y aplican límites estrictos para el uso de GPU, CPU, memoria, almacenamiento y red.

La carga de inferencia funciona dentro de un entorno aislado.
Las comunicaciones entre el nodo y el servicio están cifradas.
El consumo de GPU, CPU, memoria, almacenamiento y red queda limitado.
Los clientes no tienen acceso directo al ordenador anfitrión.
Evolving Edge ha publicado el software de sus nodos para que los propietarios puedan auditar qué se ejecuta en su hardware.

Monetizar un PC gaming inactivo: el consumo de la RTX 4090 puede comerse los ingresos

Salad comercializa capacidad de cálculo de GPU de consumo desde 0,02 euros IVA incluido por hora. Esa cantidad no llega íntegra al propietario de la tarjeta. La plataforma descuenta su parte antes de repartir la recompensa. En 2021 analizamos Salad cuando su red todavía minaba Ethereum. Calculamos que había generado aproximadamente 37,58 millones de euros IVA incluido a partir de los PC de sus usuarios. Además, mientras distribuía 522.000,05 euros IVA incluido en recompensas. Eso equivalía a cerca de 14 céntimos por cada euro generado para quienes aportaban el silicio.

La electricidad reduce todavía más el margen. Una RTX 4090 consume entre 350 W y 450 W cuando trabaja de forma sostenida. Por ejemplo, si funciona durante todo el día, el coste mensual ronda entre 41,76 euros IVA incluido y 52,20 euros IVA incluido. Esa cifra se basa en una tarifa de 0,16 euros IVA incluido por kWh. Un equipo que ingrese menos que esa cantidad estaría pagando por mantener activa la máquina.

El informe no aporta las tarifas que ofrecerán Far AI ni Evolving Edge. Por tanto, todavía no se puede calcular cuánto recibiría realmente el dueño de una RTX 4090 después de descontar la comisión de la plataforma. Además, habría que tener en cuenta el consumo eléctrico. La ausencia de ese dato afecta directamente a la rentabilidad de alquilar una GPU gaming. Incluso ocurre antes de considerar el desgaste del equipo o el tiempo que permanezca ocupado.

La tolerancia a fallos no resuelve las dudas de rentabilidad

Los fundadores defienden que una red distribuida puede soportar fallos. Esos fallos dejarían fuera de servicio a una nube centralizada. John Federico, fundador y director ejecutivo de Evolving Edge, recordó la interrupción de AWS del pasado octubre. Según él, esa incidencia hizo que unas camas inteligentes conectadas a Internet se quedaran bloqueadas en posición elevada. En cambio, su red podría perder 100 nodos de un total de 250.000. Y no importaría.

El planteamiento también debe superar las dudas que arrastra la computación distribuida para IA. Un preprint de investigación publicado en junio afirmó que Pearl —una red de blockchain presentada como una forma de transformar la minería de criptomonedas en trabajo para IA— utilizaba el equivalente a 320.000 GPU de clase RTX 3090. Según el documento, lo hacía para realizar operaciones con matrices aleatorias. Además, sin producir computación de IA útil.

Far Labs y Evolving Edge aseguran que su funcionamiento es distinto. Encaminan trabajos reales de inferencia solicitados por clientes. En cambio, no entregan recompensas en tokens. Eso las sitúa por delante de un modelo basado únicamente en incentivos cripto. Sin embargo, sus cifras de coste y latencia siguen siendo afirmaciones no verificadas. Hasta que estas redes funcionen a escala, no hay datos públicos suficientes. Por tanto, no se puede confirmar si el alquiler de hardware doméstico puede superar el precio de la electricidad y las comisiones.

La propuesta, por ahora, tiene una forma concreta. Una GPU de consumo inactiva puede integrarse en una red distribuida. Allí ejecuta modelos abiertos pequeños. Además, recibe una parte del pago del cliente. El dato que falta es el decisivo. Cuánto cobrará cada propietario después de todos los descuentos y gastos.

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FAQ

¿Qué GPU pretende aprovechar este modelo?

Las plataformas están dirigidas a hardware de consumo inactivo y la fuente menciona de forma específica la RTX 4090. También se cita una red de 320.000 GPU de clase RTX 3090 en un caso distinto relacionado con Pearl.

¿Cuánto pagarían Far AI y Evolving Edge?

Ninguna de las dos startups ha publicado todavía sus tarifas de pago para los propietarios de los nodos. El precio de 0,02 euros por hora corresponde a Salad y es el importe inicial cobrado al cliente, no necesariamente la cantidad recibida por el dueño de la GPU.

¿Los clientes pueden entrar en el PC personal?

Según la propuesta descrita, no tienen acceso directo a la máquina anfitriona. La inferencia se ejecuta aislada, con comunicaciones cifradas y límites para los recursos del sistema.

¿Far AI ya está disponible?

Far Labs prevé lanzar Far AI en las próximas semanas. Evolving Edge ya cuenta con una beta abierta, pero la fuente no indica una fecha de disponibilidad general para ninguna de las dos plataformas.

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