据 VideoCardz 报道，微软一项专利申请描述了一套系统：把 AI 训练工作负载分发到游戏 PC 和笔记本上，在显卡不跑游戏或其他高负载应用时调用闲置 GPU，并向自愿提供硬件的用户支付报酬。该申请于 2026 年 11 月 5 日公开。VideoCardz 同时强调，这只是一项专利，并不是已经存在的程序或产品。
专利名为“Opportunistic Micro-training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization”（利用空闲 GPU 在边缘设备上进行机会式微训练），由 Microsoft Technology Licensing 于 2025 年 4 月提交。
按专利描述，平台会把大型 AI 训练任务拆成更小的任务，分发到游戏 PC、笔记本和其他兼容设备。系统监测各设备可用的 GPU 资源，再按每台设备的能力分配工作，使消费级显卡在空闲时参与分布式 AI 工作负载。
运行中，系统持续监测 GPU 占用率、显存占用、温度和功耗。训练任务会随可用资源调整：设备变忙，或温度达到一定限制时，工作负载会被减少或暂停。专利还描述了校验已完成计算的机制，用来防止不可靠设备影响训练结果。VideoCardz 在文中把这一付费共享设想称作面向 AI 的付费版“Folding at home”。
专利也写到了向自愿提供硬件的用户付酬。据 Insider Gaming 引述，申请文件称系统“可以记录”参与设备完成的计算量（原文为“the system may track the amount of computations”），并可能因此“为用户账户记入积分”（原文为“result in a credit being applied”）。这些积分据称可以兑换免费软件、AI 模型使用权或现金。上述说法来自对专利文本的引述，对应的是申请中描述的机制，而不是已经上线的兑换规则。
参与会提高用电量，即便电脑原本处于闲置。VideoCardz 举了一则测算：额外 250 W 功耗、每天 4 小时，一个月会多耗 30 kWh；按每千瓦时 0.35 美元计算，约多出 10.50 美元电费。文章指出，正因为这还不是真实的程序或产品，目前无法判断参与是否有利可图。
VideoCardz 作者还把该设想比作加密货币挖矿软件：用户本质上是在用 GPU 算力换取收入。作者同时写道，他怀疑这种模式的收益达不到加密货币挖矿高峰时期的水平，并表示希望微软不要忘记，GPU 的设计用途并不是这件事。这些是报道作者的看法，不是专利中的结论，也不是对未来产品的说明。
