Le reti di telefonia decentralizzate possono alimentare la rivoluzione dell’IA?

Gli enormi data center alla base della rivoluzione dell’IA sono diventati popolari più o meno quanto i giocattoli per bambini realizzati con l’amianto.

Gli attivisti di tutto il mondo sottolineano le enormi quantità di energia e acqua richieste da questa infrastruttura, mentre i mercati si preoccupano dei ricavi necessari per ripagare il costo di 38 miliardi di dollari della costruzione di un singolo data center per l’IA da un gigawatt.

Ma esiste un altro modo per alimentare la rivoluzione dell’IA, già presente nella vostra tasca?

A ottobre 2026, nel mondo ci sono circa 7,68 miliardi di connessioni mobili e miliardi di smartphone sono attualmente inutilizzati nelle tasche, sulle scrivanie e nei cassetti.

Ognuno dispone di un processore, memoria e connessione internet, e rappresenta un’enorme riserva di potenza di calcolo che aspetta solo di essere messa al lavoro.

Quindi, una rete di umili smartphone potrebbe realisticamente alimentare l’IA su larga scala?

Mettere al lavoro gli smartphone

Stanno emergendo reti di IA decentralizzate che mirano a trasformare gli smartphone di uso quotidiano in un livello infrastrutturale distribuito e a ridurre la dipendenza dai costosi data center centralizzati.

Acurast afferma di aver integrato nella propria rete più di 335.000 smartphone. Il cofondatore Alessandro De Carli afferma che circa 40.000 di questi sono pienamente attivi in una giornata media, fornendo capacità di calcolo per attività che vanno dal web scraping e dalla cybersicurezza all’inferenza dell’IA e all’hosting di agenti.

Posizioni dei data center negli Stati Uniti. Fonte: World Resources Institute

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Afferma che gli smartphone sono particolarmente efficienti per determinati carichi di lavoro. Le loro funzioni di sicurezza hardware integrate “eccellono” in ambiti come il calcolo confidenziale o un “ambiente isolato” in grado di installare ed eseguire file eseguibili. Sono inoltre adatti ai carichi di lavoro “intensivi per la CPU”, o a quelli che richiedono un’ampia distribuzione e “accesso non filtrato” a internet,

“I server sono migliori nel multithreading, ma gli smartphone offrono un’efficienza di calcolo senza pari”, dice De Carli a Magazine.

Sebbene gli smartphone comuni abbiano una memoria limitata e i grandi server mantengano un vantaggio nella gestione simultanea di più attività, afferma che molti carichi di lavoro possono comunque rientrare nella memoria disponibile.

Considerati nel loro insieme, i telefoni attivi sulla rete “eguagliano la capacità di calcolo di circa 2.340 server di data center di fascia alta”, sostiene, sulla base di un benchmark condotto sull’ASUS RS720A-E11, un server ad alta densità progettato per l’intelligenza artificiale e il calcolo ad alte prestazioni (HPC).

La connettività mobile nel 2026. Fonte: Datareportal

Un altro progetto, Phase, ha lanciato Phase Proxy a ottobre, consentendo ai proprietari di smartphone di fornire connettività internet e validazione blockchain per gli agenti di IA. Il fondatore Kirill Eves spiega che “i siti web bloccano o limitano regolarmente il traffico automatizzato proveniente dai data center”, quindi il sistema utilizza invece le connessioni mobili e residenziali degli utenti come proxy. Phase prevede di addebitare 0,5 USDT ogni 1.000 richieste e 1 GB di traffico.

Il passaggio successivo è Phase Router, che indirizzerà le richieste più semplici verso i modelli in esecuzione sugli smartphone della rete oppure le inoltrerà a grandi fornitori esterni come OpenAI e Anthropic, sulla base di “complessità dell’attività, capacità dei modelli, prestazioni e costi”.

Afferma che la rete potrebbe infine espandersi oltre gli smartphone, includendo computer desktop, server e GPU.

Tuttavia, Markus Levin, cofondatore del fornitore di infrastrutture decentralizzate XYO, afferma che le reti decentralizzate potrebbero essere più adatte a raccogliere e verificare dati del mondo reale piuttosto che a eseguire modelli di IA.

Telefoni e sensori possono fornire informazioni localizzate che i dataset centralizzati non colgono, afferma, ma solo se i dati sono accurati e resistenti alla manipolazione.

“Una rete di IA decentralizzata utile dovrebbe essere valutata in base alla sua capacità di risolvere un problema per cui i clienti sono disposti a pagare, non in base al prezzo del suo token o al numero di nodi”, afferma.

Il coordinamento è la parte più difficile

Una delle sfide principali delle reti di telefonia mobile consiste nel coordinare i dispositivi affinché forniscano hardware, alimentazione e connettività prevedibili, come fanno i data center.

Uno studio del 2025 ha testato piccoli gruppi di smartphone impegnati in attività di riconoscimento delle immagini e ha rilevato che gruppi di telefoni potevano offrire prestazioni competitive in determinate condizioni, ma i risultati provenivano da un ambiente di test controllato.

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Un progetto sostenuto da Google presso l’Università della California, San Diego, ha rilevato che un gruppo di 20 smartphone dismessi poteva gestire il carico di calcolo di punta di una classe di oltre 75 studenti, con tempi di correzione più rapidi rispetto alla configurazione cloud standard dell’università. Tuttavia, anche quei dispositivi erano organizzati in un ambiente controllato, non sparsi in tutto il mondo.

Nel mondo reale, una rete distribuita deve fare i conti con telefoni che si disconnettono, si surriscaldano, esauriscono la batteria, cambiano rete e dispongono di quantità variabili di potenza di elaborazione e memoria.

In una rete blockchain come Ethereum, per esempio, la capacità è attualmente limitata dal tempo necessario per comunicare attraverso la rete e dalle capacità di elaborazione dei dispositivi dalle specifiche più basse.

20 smartphone dismessi potevano gestire una classe di oltre 75 studenti. Fonte: Google Research

Analogamente, quando le attività vengono suddivise tra più telefoni, connessioni lente o dispositivi disconnessi possono mandare all’aria il funzionamento. Distribuire attività separate e indipendenti tra gli smartphone disponibili è generalmente più semplice.

L’economia può funzionare?

Anche se le sfide tecniche possono essere superate, le reti devono comunque essere economicamente sostenibili sia per i clienti sia per i proprietari dei dispositivi.

L’utilizzo dell’hardware esistente degli smartphone non comporta gli elevati costi di capitale necessari per costruire un data center, ma i costi includono fattori come connettività, coordinamento e incentivi per le persone che partecipano alla rete.

Quanto alla compensazione, De Carli afferma che «non esiste una cifra fissa», perché le ricompense per i partecipanti ad Acurast variano in base al «tempo di attività del dispositivo, alle specifiche hardware (prestazioni nei benchmark), alla quantità totale di ACU in staking e alla domanda di calcolo attiva» da parte degli sviluppatori. Afferma che gli operatori competono per un fondo di ricompense finanziato dall’inflazione, anziché ricevere pagamenti diretti dai clienti.

Le ricompense della rete Phase dipendono dal tempo di attività, dalla partecipazione e dalla domanda dei clienti.

«Phase utilizzerà una parte dei ricavi dei propri servizi per acquistare PHASE sul mercato aperto e distribuirlo agli operatori dei nodi in base al loro contributo alla rete», afferma Eves.

Eseguire correttamente un modello di IA su uno smartphone non è più la sfida principale: il vero problema è far quadrare i conti, coordinando decine di migliaia di telefoni affinché si comportino come un affidabile servizio cloud.

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