前阵子欧洲杯体育，在谷歌的协助下，加州大学圣地亚哥分校（UCSD）筹划用2000台退役的Pixel手机组合起来搭建散播式策动平台。具体来说，他们要用2000台二手机构成一个高大的云霄劳动器，把算力榨干，主打一个低碳环保。

看到这个新闻，咱们的第一反应是：芯片和算力仍是稀缺到这个进度了吗？同期，好多东谈主笃定也会深嗜：旧手机是怎样变成劳动器开发的？

在二手机上挖矿藏：芯片、存储齐是贵重资源

凭证外媒The Register的报谈，加州大学圣地亚哥分校前博士生Jennifer Switzer和谷歌竣事了一项相助，她将谷歌提供的2000台Pixel Fold改形要素布式劳动器。据了解，商讨团队也曾尝试过平直把无数二手手机放在沿途进行测试，但很快发现太多电板扎堆的话，会给数据中心带来失火风险。

是以，Jennifer Switzer的决策先对这些二手手机进行改良，它们的电板和外壳会被移除，相机、通讯模块等部件也被拆掉。说白了，二手手机用于搭建劳动器，最中枢的即是那块主板以及主板上的处理器、存储等中枢部件。除了硬件层面的简化，软件层面，这些手机上的原生安卓系统也被卸载了，从头装上硬件支出更低的Linux。

接着，这些手机每25-50台会构成一个策动集群，多个集群再构成最终的限度化的劳动器。那么，这样多手机怎样互相接气儿和通讯呢？手机原生的蜂窝网罗和WiFi在这类场景中齐没方针胜任，毕竟数千台开发之间的联网，足以让网罗信号瘫痪。商讨东谈主员最终领受了配有有线网口的PCB板来科罚联网问题，同期提供了谐和的电源，保证多台开发齐能雄厚启动和连气儿。

看到这里，想必好多东谈主齐会狐疑：体积工整、TDP有限的手机SoC，应付得了云霄劳动器的任务吗？毕竟，在大多东谈主的瞎想中，劳动器齐是体积高大的巨无霸，它们额外放手在超大空间的机房里。

其实，手机的算力，莫得专家想得那么弱。谷歌的Pixel Fold是2023年发布的折叠屏居品，阛阓发扬很一般，居品过失也不少：价钱容许、边框太宽、折痕彰着。这款手机用的芯片是谷歌自研的Tensor G
2，抽象性能大约介于骁龙888和骁龙8 Gen1之间，放在2023年来说亦然比较过期的。

（图源：Google）

不外，连年手机行业太卷，芯片进化速率太快，庸俗用户看不上的「火龙」芯片，在劳动器鸿沟却是香饽饽。和手机这种迁移端平台比拟，劳动器对芯片能耗和散热莫得那么敏锐。当Pixel Fold的主板拆掉外壳、接上电源后，等于能耗和发烧问题齐科罚了。

并且，TensorG2芯片包含Cortex-X1超大核和多个A78中枢，性能仍是越过了好多云劳动商提供的初学VPS。更重要的是，谷歌这款芯片还集成了12GB内存，主板上还有256GB或者512GB的闪存，平直省去了存储方面的一大笔资本。

同期，TensorG2设计之初就计划到了AI应用场景，还集成了用于边际策动的TPU，允洽用来跑一些微型的腹地模子。

天然，若是单独用一台Pixel Fold来搭劳动器，照旧很不施行，但2000台手机放沿途来，汇注起来的算力就很夸张了。按照商讨者泄漏的信息，当今即便20台手机构成的集群的算力，就能支握75名学生线上提交功课的负荷。

AI带来的算力懆急，能靠二手手机来缓解吗？

直快说，指望用二手手机搭建的集群去跑千亿参数的大模子测验，无异于痴东谈主说梦。但若是咱们把眼神从中心化的云霄超算中心，转向去中心化的边际策动，这就会是另外一番宽敞全国了。

在雷科技（ID：leitech）看来，这种由退役手机构成的微型云厂，不仅不是算力左迁，反而极其契合畴昔 AI 发展的两大中枢诉求：低功耗与散播式低蔓延。

当先，它缓解了日益严峻的AI高能耗问题。AI大模子的爆发虽然带来了出产力的飞跃，但也带来了恐怖的能耗飙升问题。传统的鸠集式数据中心为了保管高大算力集群的运转，需要消耗海量的电力进行冷却和供电。

而智高手机的SoC芯片，从出身之初就将能效动作了核神思划。像Tensor G2这种自带TPU算力的迁移端芯片，在剥离了屏幕、基带等耗电大户后，其纯策动的功耗远低于传统的x86劳动器处理器。数千台这样的开发组合起来，不仅碳排放极低、环保，还能将高大的算力需求化整为零。

（图源：Google）

其次，它很契合边际策动的物理散播特色。跟着各类AI Agent的演进和端侧应用场景的复杂化，畴昔的AI策动不再是把所罕有据齐一股脑打包上传到物理距离远方的云霄机房，而是更倾向于在围聚用户侧的边际进行即时处理。

退役手机集群体积工整、部署活泼，不再需要像传统机房那样条目尖刻的物理空间，它们裕如不错部署在社区、校园、企业里面的微型节点中。这种物理距离上的拉近，极地面缩短了数据传输的网罗蔓延，关于需要及时反馈的AI推理、腹地模子鬈曲或是自动化职责流来说，算得上是量身定制。

临了，这亦然一种破解算力资本与供应链懆急的尝试。当下，存储和芯片的供应链价钱波动连接，硬件资本居高不下，而全球各地堆积如山的废旧手机不仅形成了资源花费，还带来了电子垃圾稠浊。

将退役手机拆解重组，重塑为边际策动的构成部分，相当于把也曾的电子垃圾迁移为了低碳云算力节点。这无疑为缓解全球 AI 算力懆急提供了一种资本更低、更具可握续性的破局新念念路。

不外，这种微云厂方法虽然远景诱东谈主，但其短板雷同也比较彰着。

一方面，手机SoC和存储的可靠性、寿命不如传统劳动器端。手机上搭载的闪存和芯片，设计时设计的场景是庸俗消费者正常使用，而不会像企业级居品那样搪塞7×24小时不远离的高强度启动。由于手机存储颗粒和芯片平直封装在主板上，一朝出现故障，扫数这个词节点也就基本宣告死刑。

（Pixel Fold主板，图源：iFixit）

另一方面，旧手机构成的策动集群会濒临后期爱戴问题。爱戴几台圭臬机架式劳动器和爱戴2000块流露、强迫的手机主板，不是一个意见。高大的微型节点基数意味着硬件故障率会被无尽放大，若是连接出现宕机，运维东谈主员光进行物理排查和更换主板职责，就会消耗无数元气心灵。

其实用旧手机集群来搭建劳动器，这种设计前AI时间就有过，但因为插足产出比不合算被毁灭。如今，这种决策再次被尝试，说白了即是咱们发轫说到的阿谁原因，存储、芯片资本齐在暴涨，算力也有了稀缺性。当今若是用老例决策搭建劳动器，资本比曩昔高得多。

同期，由于曩昔数年的异常内卷，手机行业淘汰下来的旧机型，数目极其高大，客不雅上提供了相对低价的物料，废旧机型的二次愚弄，无异于在电子垃圾里挖掘金矿。

写在临了

谷歌与加州大学圣地亚哥分校的此次尝试，与其说是一场算力创新，不如说是搪塞当下算力懆急的一次极客实验。

身处存储价钱狂飙、AI算力供不应求的大环境，专家俗例了将眼神聚焦在动辄数万好意思元的顶级GPU上，忽略了海量闲置的迁移端算力。虽然受限于闪存寿命等因素，这种二手手机强迫的微型云厂注定无法取代传统数据中心的正规军，但它也为边际策动提供了一个很有瞎想力的实操案例。

能够不远的畴昔，手机以外的二手平板、PC、游戏机、NAS等扫数领有算力的开发欧洲杯体育，齐可能会被二次愚弄，干系的二手产业链将被重构。