AIモデルがますます高度な計算を要求する中、開発者は従来のデータセンターに代わる選択肢を模索している。Cointelegraphが取り上げたAcurastとPhaseは、未使用のスマートフォンを活用し、ウェブスクレイピング、サイバーセキュリティ、AI推論などのタスク向けに分散処理能力を提供する分散型ネットワークを構築している。

Acurastの拡大する電話プール

Cointelegraphによると、Acurastは35万5千台以上のスマートフォンをオンボードし、約4万台が毎日アクティブに計算に貢献している。共同創業者Alessandro De Carliは、アクティブプールはASUS RS720A‑E11 AIサーバーと比較して約2,340台のハイエンドデータセンターサーバーに相当すると主張している。ネットワークは、スマートフォンのハードウェアセキュリティを活かしたワークロードや、広域に分散したCPU集約型タスクに焦点を当てている。

Phaseのモバイルプロキシと価格モデル

Phaseは2026年10月にPhase Proxyを開始し、電話所有者がインターネット接続とブロックチェーン検証をAIエージェントに提供できるようにした。創業者Kirill Evesは、このサービスが住宅用モバイル回線を経由してトラフィックをルーティングすることで、データセンターのレートリミットを回避できると述べている。Phaseは1,000リクエストと1 GBトラフィックにつき0.5 USDTを課金し、今後はコストとパフォーマンスに応じてシンプルリクエストを電話ベースモデルまたはOpenAIやAnthropicなどの外部プロバイダーへ動的に振り分けるPhase Routerを導入する予定だ。

技術的・経済的課題

業界関係者は、グローバル規模の電話群を調整することは集中型施設では見られないハードルがあると警告している。Cointelegraphが引用した2025年の研究では、制御された小規模スマートフォンクラスターが画像認識タスクでクラウド性能に匹敵できることが示されたが、実運用ではバッテリー消耗、ネットワーク変動、ハードウェアの不均一性に直面する必要がある。XYOのMarkus Levinは、分散ネットワークは大規模AIモデルの実行よりも実世界データの収集に適しており、トークン投機に頼らず有料課題を解決することが持続可能な鍵だと指摘。Acurastの報酬体系は、デバイスの稼働時間、ハードウェア仕様、需要に応じて変動し、財務的に持続可能なモデル構築の難しさを反映している。

次に注目すべき点

今後の取材では、AcurastとPhaseがスマートフォンからデスクトップやGPUへと拡大する際のスケーラビリティ、コスト効果を求めるAI開発者の採用状況、分散処理とデータプライバシーに関する規制の監視を追跡する。