¿Cuántas horas permanece encendida una computadora en casa sin hacer nada más que esperar el próximo correo, una partida o una película? Esa potencia dormida podría convertirse en una pequeña pieza clave para aliviar la presión que hoy soporta la inteligencia artificial.
Un reporte de IEEE Spectrum revela que empresas como Evolving Edge y Far Labs quieren alquilar la capacidad ociosa de computadoras domésticas, equipos para videojuegos y servidores caseros. El objetivo es procesar pedidos de IA sin depender siempre de los gigantescos centros de datos.
El hallazgo llega en un momento central: plataformas como ChatGPT, Claude y Gemini necesitan una cantidad creciente de electricidad, agua y equipos especializados. Los centros de datos que las sostienen también pueden generar tensiones en las comunidades donde se instalan.
La propuesta se parece a un Uber o Airbnb, pero aplicado al procesamiento digital. En vez de ofrecer una habitación o un asiento libre, una persona cedería durante algunas horas el “espacio” que sobra en el motor de su computadora.
Ilman Shazhaev, fundador y CEO de Far Labs, compara el mecanismo con ese modelo de alquiler entre particulares. La diferencia es que, en este caso, el recurso compartido no es físico: es la capacidad de calcular respuestas para una inteligencia artificial.
Una red de computadoras como una casa con muchas habitaciones
La analogía clave es la de una casa con habitaciones disponibles. Un gran centro de datos funciona como un edificio enorme, caro y concentrado en un solo lugar. La computación distribuida, en cambio, abre miles de cuartos pequeños que ya existen en hogares y oficinas.
Cada equipo recibe una tarea concreta de inferencia (el momento en que una IA genera una respuesta). Por ejemplo, un modelo ya entrenado puede redactar un texto, clasificar una imagen o asistir a un cliente sin tener que aprender desde cero.
Si el pedido es demasiado grande para una sola computadora, el sistema puede partirlo. Es como repartir los ingredientes de una comida entre varias cocinas y reunir los platos al final en una mesa central.
Los equipos domésticos no reemplazarían a los centros que entrenan los modelos de frontera, los sistemas más grandes y complejos. Estas redes apuntan a modelos abiertos más pequeños, adaptados a necesidades empresariales específicas.
John Federico, CEO de Evolving Edge, señala que una parte importante de la población ya tiene banda ancha y que muchos aficionados incluso cuentan con pequeños centros de datos en casa. Para él, el engranaje cambia quién recibe el beneficio económico de esa infraestructura.
Además, el modelo recupera la lógica de SETI@Home, el proyecto que entre 1999 y 2020 usó computadoras voluntarias para analizar señales astronómicas. La novedad es el interruptor comercial: quienes presten sus equipos podrían recibir dinero.
Los límites de seguridad y la oportunidad económica
El punto sensible es la privacidad. Evolving Edge publicó el código fuente de su software de nodo, el programa que conecta cada computadora a la red, para que pueda ser revisado. Far Labs, por su parte, aísla las tareas, cifra las comunicaciones y limita el uso de GPU, el procesador especializado para gráficos e IA, memoria y procesador.
Los usuarios podrían elegir horarios, pausar el servicio o revocar permisos. Es una barrera necesaria para que una computadora personal no se transforme en una puerta abierta a programas desconocidos.
Far Labs asegura que puede lograr una latencia (tiempo de respuesta) menor a 100 milisegundos. Esa velocidad permitiría usos inmediatos, como generar video dentro de un videojuego mientras la persona juega.
Far AI prevé lanzarse en pocas semanas y calcula ingresos promedio superiores a cuatro dólares mensuales por equipo, aunque el pago dependerá del uso real y de la demanda. No parece una fortuna, pero revela una oportunidad: convertir la potencia que hoy espera en silencio en una parte útil del cableado global de la IA.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
