兩家新創公司正將目光投向家用電腦與遊戲主機的閒置算力，試圖打造可出租人工智慧（AI）推論資源的市場。來自阿布達比的Far Labs與美國奧斯汀的Evolving Edge兩家公司，近期都在推動個人硬體承接AI工作的服務，概念類似「AI推論版Uber或Airbnb」。
Far Labs預定幾週內推出Far AI平台，稱延遲可控制在100毫秒內；Evolving Edge已開始公測。兩家公司鎖定的目標並非最尖端、規模最大的模型，而是較小型且以開源為主的AI模型，旨在將分散於家庭與小型企業的閒置圖形處理器（GPU）、中央處理器（CPU）等資源串聯起來，提供推論服務。
技術設計方面，Far Labs以自研排程系統將模型拆分成多台機器運算，再由協調器與負載平衡器整合結果；Evolving Edge則採開源框架Ray分派工作。兩家公司都強調安全隔離，表示推論會在沙盒環境執行，並用加密通訊與GPU、CPU、記憶體、儲存與網路嚴格限制，降低主機被惡意程式入侵或遭存取本機檔案的風險。Evolving Edge甚至開源節點軟體，讓硬體提供者能檢視實際執行內容。
然而，這類模式的商業可行性仍有待觀察。現有商業平台如Salad每小時0.02美元起（約新台幣0.6元，匯率請編輯確認），但硬體擁有者實際能分到多少收益、扣除電費後是否划算，外界仍缺乏明確數據。且RTX 4090這類高階顯卡長時間滿載運作的耗電量不低，若收益不足，甚至可能出現「替平台打工還要自己貼電費」的窘況。
兩家新創公司都主張，分散式網路比集中式雲端服務更具備抵禦故障的能力。Evolving Edge創辦人John Federico（人名待確認）以2025年10月AWS當機為例，強調即使網路有大量節點失效，整體服務仍能運作。然而，分散式AI運算也面臨信任挑戰，已有研究質疑某些以區塊鏈包裝的AI計畫，其實並未產生有用的AI運算。雖然Far Labs與Evolving Edge強調提供真實的客戶推論服務，但關於成本與延遲的說法，仍需等平台規模化後才能驗證。
本文授權轉載自《科技新報》｜原文標題：把閒置遊戲電腦送去AI打工？兩新創打造「AI版Airbnb」串聯分散資源
