家にある古いスマホは、中古で売る以外にも、AIの仕事に使ってみることができます。
Acurastの資料を調べていて惹かれたのは、とても具体的なデモでした。約800MBのLayaモデルをスマホにデプロイし、メールを分類したり、メッセージが緊急かどうかを判断したりします。
こうしたタスクは、Agentのワークフローでよく見られます。1回に処理する量は多くありませんが、何度も実行する必要があり、積み重なればコストもかかります。
Acurastは、要件を満たすスマホをコンピューティングネットワークに接続し、開発者がアプリをデプロイして計算能力を利用できるようにします。デバイスの提供者は、ルールに基づいて$ACUの報酬を受け取ります。スマホはもともと手元にあるものなので、使われていない計算リソースを再活用できる可能性があります。
公式が9月28日に公表したデータによると、ネットワークには累計で31万台を超えるスマホが接続されています。公式ドキュメントに記載されている用途には、API、定期実行タスク、Telegramボット、モデル推論も含まれています。
このプロジェクトを見るうえで私が気になるのは、タスクが安定して動くか、デプロイが面倒でないか、そして最終的にどれくらい費用がかかるかです。Agentを開発する人にとって、こうした点は使い続けるかどうかを直接左右します。
$ACUは、計算費用、計算能力への報酬、ステーキングなどに使われます。今後、継続的に料金を支払って利用する開発者がどれくらいいるかが、実際の需要に影響します。
古いスマホをタスクにつなげられるのは、良い出発点です。私が見たいのは、開発者が試したあと、次のタスクも載せたいと思うかどうかです。
使っていないスマホがあり、参加方法を知りたい方は、