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Microsoft imagina una escena curiosa. Mientras el ordenador descansa en casa, su tarjeta gráfica podría entrenar modelos de inteligencia artificial para una red distribuida y, a cambio, devolver créditos o dinero al dueño del equipo.
La idea aparece en una patente que describe una red de GPUs domésticas compartidas. El sistema solo tiraría de la gráfica cuando el usuario no estuviera jugando ni usando el PC para otras tareas.
Microsoft quiere alquilar los ratos muertos de la tarjeta gráfica
Ahí está el giro de fondo. La misma pieza de hardware que hoy sirve para jugar, editar vídeo o mover modelos locales de IA pasaría a formar parte de una infraestructura repartida entre miles de hogares.
La participación sería voluntaria y el reparto del trabajo también estaría fragmentado. Microsoft plantea enviar pequeños bloques de tareas a cada usuario y medir cuántos cálculos completa cada GPU para pagar de forma proporcional.
El sistema recuerda a la minería de criptomonedas, pero también a redes colaborativas como Folding@Home o SETI@home. La diferencia es que aquí el objetivo no sería validar transacciones ni buscar señales de radio, sino entrenar inteligencia artificial con hardware prestado por particulares.
La comparación con la minería no resulta casual
Durante años, muchos usuarios aprendieron por la vía dura que una GPU puede convertirse en una máquina de generar valor incluso cuando nadie la toca. Aquella fiebre disparó la demanda de tarjetas y dejó una huella que todavía pesa cada vez que llega una nueva generación.
Hoy basta mirar el escaparate para entender por qué una propuesta así despierta preguntas. El precio medio de las RTX 5090 supera los 6.200 euros en España.
Una cifra así cambia la conversación.
No hablamos de un componente barato que alguien deja trabajando sin pensarlo dos veces. Hablamos de una pieza de gama alta, cara de comprar y también delicada si se la empuja al límite, algo que ya ha quedado a la vista con gráficos generados por IA cada vez más exigentes.
El negocio choca con el coste real del hardware
Una RTX 5090 con conector 12V-2x6 llegó a fundirse al superar los 613 W de consumo con DLSS 5. Ese dato no describe la patente de Microsoft, pero sí retrata el contexto técnico en el que aterriza cualquier idea que pretenda exprimir GPUs domésticas.
La paradoja resulta evidente. La industria busca más potencia para inteligencia artificial justo cuando cada salto de rendimiento vuelve más caro el acceso al hardware y más visible su consumo.
Ni siquiera el calendario ayuda a aliviar esa presión. Las Radeon con RDNA 5 no llegarán hasta al menos el próximo COMPUTEX, de modo que la competencia inmediata en la gama alta sigue sin ensanchar demasiado el abanico.
DLSS 5 también enseña que el software ya no respeta fronteras tan rígidas
Otro detalle añade matices a este escenario. Ya se ha conseguido hacer funcionar DLSS 5 en gráficas de las series RTX 20 y RTX 30, una señal de que parte de las nuevas capacidades puede acabar bajando a generaciones anteriores.
Eso abre una lectura interesante para una red doméstica de entrenamiento. Microsoft no necesitaría apoyarse solo en las tarjetas más recientes y más caras si una masa amplia de equipos antiguos todavía puede asumir cargas avanzadas, como ya ocurre en IA local en el dispositivo.
Al final, la tensión no está solo en la patente ni en la promesa de cobrar por los ciclos ociosos del PC. Está en que una tarjeta que puede costar más de 6.200 euros también puede rozar los 613 W en una prueba extrema, y esas dos cifras caben hoy en la misma conversación.