微软真缺显卡了？连Windows玩家电脑都要拉去「挖矿」

来源：电手
编辑： 阿红
 2026-11-10 12:51

这些年，DIY 玩家想买张显卡是越来越不容易了。
以前是矿老板抢显卡，现在又换成 AI 公司抢显卡，显卡价格一路往上涨。
结果这两天，微软也来凑热闹了。
只不过这次，微软连显卡都不准备自己买，直接盯上了玩家电脑里闲置的算力。
简单来说，就是大伙儿花几千上万元买来的显卡，打完游戏还得继续替 AI 打工。
甚至还能拿工资。
是这样。
微软近日公开了一项名为「Opportunistic Micro-training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization」的专利申请。
翻译过来，就是利用边缘设备的闲置 GPU 算力，执行小规模 AI 模型训练任务。
这项专利于 2025 年 4 月 30 日提交，最近两天才正式公开。
说白了，微软看上了全球玩家电脑里那些平时没怎么用上的 GPU 性能。
毕竟大家买显卡，总不可能一天 24 小时都在打游戏吧？
平时刷网页、看视频，或者干脆挂机的时候，显卡的大部分性能其实都处于闲置状态。
微软就准备把这些零散算力收集起来，提供给有 AI 训练需求的企业使用。
至于实现方式，倒也没有那么复杂。
微软计划把原本需要大量算力的 AI 训练任务拆分成许多个小任务，再根据不同设备的性能和空闲情况，分配给参与的电脑。
比如，你的 RTX 5090 正在闲着，系统就可以给它安排一部分任务。
等你打开游戏准备开黑，后台任务便降低负载或者暂停，尽量不影响游戏体验。
而且微软还考虑得挺周到。
专利中提到，系统会监控 GPU 利用率、显存占用、温度和功耗等参数，动态调整任务强度。
遇到显卡负载太高、温度上升等情况，就减少或者暂停计算任务。
当然，这些都只是微软提出的技术方案，能不能做到完全不影响正常使用，还得等实际产品验证。
另外，专利描述的是用户主动授权参与，并没有强制占用 Windows 用户显卡的意思。
那问题来了。
玩家凭什么把自己花钱买的显卡，借给微软替别人训练 AI？
微软显然也想到了这一点。
根据专利内容，参与用户可以按照贡献的算力获得积分，再兑换免费软件、AI 模型使用权限，甚至是现金奖励。
好家伙，以前是花钱买显卡打游戏，以后说不定还能靠显卡赚点零花钱。
听起来还挺划算？显卡替 AI 打工，到底能赚多少钱？
虽然微软目前没有公布具体奖励标准，但这种靠闲置显卡赚钱的生意，其实早就有人在做了。
比如 GPU 算力共享平台 Salad。
这个平台允许普通用户通过客户端分享电脑的闲置算力，再根据实际任务和平台规则获取奖励。
按照 Salad 官方介绍，自 2018 年以来，全球已经累计有超过 45 万张 GPU 参与过它的算力网络。
而且随着 AI 需求增长，这门生意还越来越热闹。
就在今年 11 月 1 日，SaladCloud 还上调了部分 GPU 算力的租赁价格。
其中 RTX 4090 的高优先级租赁价格，从每小时 0.33 美元上涨至 0.44 美元。
RTX 5090 则从 0.5 美元上涨至 0.6 美元。
注意，这是平台向客户收取的价格，不代表显卡拥有者能够全部拿到。
那么普通玩家实际能拿到多少呢？
Salad 公布的 10 月 28 日至 11 月 3 日收益数据显示，参与统计的 RTX 4090 设备，平均每小时收益约为 0.223 美元。
RTX 5090 则约为 0.282 美元。
不过这份统计除了 GPU 计算任务，还包含带宽共享、部分加密货币挖矿等收入，不能全部算作出租 AI 算力赚来的钱。
拿 RTX 4090 举个例子。
假设每天能获得 4 小时相同收益，一个月下来就是 26.76 美元。
看着倒也还行。但是马儿也得吃草。
假设电脑因此增加 250W 功耗，每天运行 4 小时，一个月下来就是 30 度电。
按每度电 0.6 元计算，光是增加的电费，就得 18 元。
当然，这只是方便理解的估算。除此之外还得考虑显卡的老化损耗。
关键是，也不一定每天都能接到任务。
更何况，微软究竟愿意拿出多少钱分给用户，目前还是个未知数。
如果将来奖励只有一些软件积分，或者免费使用几次 AI 功能，估计不少玩家就得掂量掂量了。
毕竟显卡是自己买的，电费也是自己交的。
总不能忙活半天，最后还得倒贴钱给微软打工吧？
这事儿说到底，还是 AI 对 GPU 算力的需求实在太大。
这两年，大家应该已经感受到了。
以前显卡涨价，很多时候还能把锅甩给矿潮。
现在挖矿热度退下来了，结果又冒出来一群采购游戏显卡跑 AI 的企业。
我们之前就聊过，RTX 5090 等高端游戏显卡已经被部分 AI 公司批量采购，甚至出现整托盘购买的情况。
RTX 5090 价格高达 5000 美元的原因如下：AI 公司正在批量采购游戏显卡
游戏显卡原本是给玩家准备的，如今却开始承担越来越多的 AI 计算工作。
而对微软这样的企业来说，要提供更多 AI 服务，就意味着需要更多计算资源。
建设大型 AI 数据中心，光有钱还不够。
GPU、供电、散热、服务器以及后续维护，哪一样都不便宜。
所以微软就把主意打到了普通用户这里。而且，微软也不一定需要自己使用这些算力。
按照专利描述，这套系统还可以作为中间平台，把普通用户提供的 GPU 资源分配给有需求的第三方。
这样一来，微软相当于有机会在传统云计算之外，再搭建一张由消费级显卡组成的分布式计算网络。
其实类似的技术，微软早就研究过。
2022 年，微软研究院就参与发表过一篇名为 PilotFish 的论文，研究如何利用云游戏服务器 GPU 的空闲计算周期，完成深度学习训练任务。
在当时的测试条件下，研究人员最高利用了 85.1% 的云游戏 GPU 空闲时间，而且没有观察到对游戏运行的干扰。
当然，云游戏服务器和千家万户的个人电脑不是一回事。
玩家显卡的型号、显存容量、网络环境五花八门，电脑什么时候开机、什么时候关机，也完全没法统一安排。
所以这种分布式算力，更适合能够拆分、能够中断和重新执行的任务。
真要拿它们完全替代大型 AI 数据中心，显然不现实。
不过哪怕只能解决一部分工作，对算力需求庞大的企业来说，也可能是一笔划算的生意。以后 Windows 电脑真要变「矿机」了？
先别急。
首先，微软目前公开的只是一项专利方案，没有宣布推出对应的 Windows 功能，更没有要求用户必须参与。
而且专利覆盖的设备也不限于 Windows 电脑，还涉及其他具备闲置算力的边缘设备。
但如果这项技术未来真的落地，有几个问题恐怕绕不开。
比如系统究竟如何判断显卡处于闲置状态？
用户打开游戏后，后台任务能不能及时退出？
除了电费和硬件损耗，第三方计算任务还可能涉及软件安全、数据隔离和隐私保护。
尤其是当个人电脑需要执行来自外部企业的任务时，用户到底授权了哪些权限？
而这些问题靠一份专利还回答不了。
当然，如果最终能做到用户完全自主控制、收益公开透明，而且确实不会影响正常使用，那也未尝不是一件好事。
毕竟现在一张中高端显卡动辄几千上万元，平时不用的时候能回点血，相信还是有人愿意尝试的。
就看微软以后给显卡开出的「工资」，能不能让玩家满意了。
如果真有这么一天，大伙儿愿意把自己的显卡出租给微软赚钱吗？
数据素材来源：美国专利局、微软、salad，图源网络。

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