Card đồ họa đắt tiền trong máy gaming thường chỉ hoạt động hết công suất vài giờ mỗi ngày. Một số startup muốn biến khoảng thời gian còn lại thành dịch vụ cho thuê, giúp chủ máy kiếm tiền từ làn sóng AI.
Far Labs tại Abu Dhabi và Evolving Edge tại Austin đang xây dựng những thị trường điện toán phân tán, nơi người dùng có thể cho thuê sức mạnh GPU trong máy tính cá nhân. Các công ty AI sẽ sử dụng lượng tài nguyên này để vận hành mô hình mà không phải tự xây dựng trung tâm dữ liệu.
Ilman Shazhaev, nhà sáng lập kiêm CEO Far Labs, ví ý tưởng này như “Uber hoặc Airbnb dành cho tác vụ suy luận AI”. Thay vì cho người khác thuê phòng, chủ máy sẽ cho thuê GPU vào lúc không chơi game hoặc làm việc.
Suy luận AI là quá trình mô hình đã được huấn luyện tiếp nhận yêu cầu và tạo ra kết quả, chẳng hạn trả lời câu hỏi, nhận diện hình ảnh hoặc xử lý dữ liệu. Công việc này nhẹ hơn so với huấn luyện một mô hình lớn từ đầu nhưng vẫn cần nhiều GPU nếu phục vụ lượng người dùng cao.
Gom hàng nghìn PC thành một đám mây AI
Far Labs dự kiến đưa nền tảng Far AI vào hoạt động trong vài tuần tới và tuyên bố có thể giữ độ trễ ở mức không quá 100 ms. Evolving Edge đã mở chương trình thử nghiệm cho người dùng.
Hai công ty chủ yếu nhắm đến các mô hình nguồn mở nhỏ và vừa, không phải những hệ thống khổng lồ tương đương sản phẩm của OpenAI, Google hay Anthropic. Họ sẽ cạnh tranh với những nền tảng đã hoạt động như Salad, mạng lưới được quảng cáo có hơn 60.000 GPU tiêu dùng hoạt động mỗi ngày.
Các PC trang bị GPU có thể được kết nối thành mạng lưới điện toán phân tán để cùng xử lý tác vụ AI. Ảnh: Evolving Edge.
Theo IEEE Spectrum, Far Labs phát triển một hệ thống có thể chia mô hình thành nhiều phần, phân phối chúng tới các máy khác nhau rồi ghép kết quả thành câu trả lời hoàn chỉnh. Evolving Edge sử dụng Ray, bộ khung nguồn mở vốn cũng xuất hiện trong những trung tâm dữ liệu truyền thống, để điều phối công việc.
Mô hình này có một số lợi thế. Startup không cần bỏ ra khoản tiền lớn để mua hàng nghìn GPU và xây cơ sở hạ tầng tản nhiệt. Mạng lưới cũng ít phụ thuộc vào một địa điểm duy nhất. John Federico, CEO Evolving Edge, cho rằng hệ thống gồm 250.000 máy vẫn có thể tiếp tục hoạt động bình thường nếu 100 máy bất ngờ mất kết nối.
Tuy nhiên, con số này mới thể hiện khả năng thiết kế trên lý thuyết. Hiệu quả thực tế còn phụ thuộc đường truyền của từng chủ máy, khoảng cách địa lý, khả năng điều phối và mức độ ổn định khi mạng lưới được mở rộng.
Người lạ có thể chạy gì trên máy tính?
Cho một nền tảng bên ngoài sử dụng GPU đồng nghĩa chủ máy phải chấp nhận những tác vụ do người lạ gửi tới. Rủi ro dễ thấy nhất là mã độc tìm cách thoát khỏi môi trường giới hạn, truy cập dữ liệu cá nhân hoặc chiếm thêm tài nguyên của hệ thống.
Far Labs và Evolving Edge cho biết tác vụ AI sẽ chạy trong môi trường sandbox, được tách biệt với dữ liệu chính trên máy. Kết nối được mã hóa, còn quyền sử dụng CPU, GPU, RAM, bộ nhớ và mạng đều bị giới hạn. Khách hàng thuê GPU cũng không được truy cập trực tiếp vào máy chủ.
Far Labs quảng bá khả năng biến GPU nhàn rỗi thành “tài sản tạo doanh thu” và đang mở danh sách chờ cho người muốn cung cấp tài nguyên máy tính. Ảnh: Far Labs.
Evolving Edge đã công khai mã nguồn phần mềm dành cho các máy tham gia mạng lưới, cho phép cộng đồng kiểm tra hoạt động bên trong. Dù vậy, sandbox chỉ giúp giảm rủi ro chứ không thể bảo đảm tuyệt đối rằng lỗ hổng sẽ không xuất hiện.
Ngoài bảo mật, người dùng còn phải cân nhắc quyền riêng tư, lượng dữ liệu truyền qua mạng và khả năng GPU bị chiếm dụng đúng lúc cần chơi game. Một hệ thống cho thuê đủ an toàn cũng cần cơ chế dừng tác vụ nhanh chóng khi chủ máy muốn lấy lại tài nguyên.
Tiền điện có thể "nuốt" hết thu nhập
Khả năng sinh lời của mô hình này vẫn chưa rõ ràng. Far Labs và Evolving Edge chưa công bố mức chi trả dành cho chủ máy, nên chưa thể biết số tiền kiếm được có đủ bù chi phí điện và hao mòn phần cứng hay không.
Nền tảng Salad đang bán sức mạnh GPU tiêu dùng cho khách hàng với giá khởi điểm chỉ 0,02 USD mỗi giờ. Chủ máy chỉ nhận một phần số tiền này sau khi nền tảng khấu trừ phí.
Năm 2021, Salad từng ước tính thu về khoảng 3,6 triệu USD từ máy tính của người dùng nhưng chỉ phân phối khoảng 500.000 USD tiền thưởng, tương đương gần 14 cent trên mỗi USD doanh thu. Con số được ghi nhận khi nền tảng còn khai thác Ethereum nên không thể áp dụng trực tiếp cho dịch vụ AI hiện nay, nhưng cho thấy tỷ lệ chia sẻ có thể là vấn đề lớn.
Một RTX 4090 tiêu thụ khoảng 350-450 W khi hoạt động liên tục. Với giá điện 0,15 USD/kWh tại Mỹ, riêng GPU có thể tốn khoảng 40-50 USD mỗi tháng nếu chạy cả ngày. Phép tính này chưa bao gồm CPU, hệ thống làm mát, nguồn điện thất thoát hoặc hao mòn linh kiện. Chi phí thực tế tại từng quốc gia sẽ khác tùy biểu giá điện và cấu hình máy.
GPU cao cấp như RTX 4090 có thể được cho thuê để xử lý AI khi không chơi game, nhưng mức tiêu thụ điện lớn sẽ ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận. Ảnh: Nvidia.
Bởi vậy, chiếc PC nhàn rỗi chưa chắc trở thành nguồn thu nhập thụ động hấp dẫn. Nếu tiền thưởng thấp hơn chi phí điện và khấu hao, người dùng về cơ bản đang trả tiền để GPU của mình làm việc cho người khác.
Ý tưởng “Airbnb cho AI” vẫn có tiềm năng tận dụng hàng triệu GPU đang bị bỏ không. Nhưng trước khi biến máy gaming thành "nhân viên làm ca đêm", người dùng cần được biết rõ mức chi trả, tác vụ nào được phép chạy và ai sẽ chịu trách nhiệm nếu dữ liệu hoặc phần cứng gặp sự cố.
