谷歌与加州大学圣地亚哥分校展开了一项创新合作，将废弃的旧款Pixel手机转化为低成本计算集群。研究人员发现，由25至50台旧手机组成的集群，其计算能力可与一颗双路服务器级CPU相媲美。这一发现为资源有限的机构提供了新的技术路径。
改造过程中，研究团队首先拆除了手机中与计算无关的部件，包括屏幕、电池、摄像头和外壳，仅保留搭载系统级芯片（SoC）的主板。随后，他们将手机原有的Android系统替换为数据中心常用的Linux发行版，并移除了面向消费者的冗余软件，转而部署Kubernetes等容器编排工具，以优化资源分配和管理效率。
基准测试结果显示，三年前发布的旧款手机在单核SPEC测试中的成绩，竟超过了配备双路AMD EPYC处理器和NVIDIA H200加速卡的Asus RS720A-E11服务器。尽管服务器在整体算力上占据绝对优势，但旧手机在单核性能上的表现，表明其在特定计算任务中仍具备实用价值，例如轻量级数据处理或低延迟应用。
在实际应用场景中，由20台旧手机组成的集群已能支持一个75人以上班级的教学应用，完全无需依赖云端服务器。这种去中心化的计算模式，不仅降低了硬件成本，还减少了数据传输的延迟，提升了教学系统的响应速度。
研究团队计划进一步扩大规模，使用2000台旧手机搭建本地数据中心，以同时支持上百个班级的运行需求。在当前内存和存储芯片价格持续上涨的背景下，这种方案的成本优势尤为显著。据估算，其硬件投入仅为新建传统服务器的极小部分，且可通过模块化设计灵活扩展。
将旧设备重新利用并非首次被提出。此前已有研究团队将四台旧手机组成微型数据中心，用于水下环境监测；美国宇航局（NASA）也曾将2014年的高通801芯片装入“机智号”火星直升机，为“毅力号”火星车提供导航计算支持。这些案例表明，旧硬件在特定领域仍能发挥重要作用。
对于大学和中小机构而言，旧手机集群提供了一种绕过科技巨头高价硬件的替代方案。然而，这种模式也面临挑战。由于手机硬件的可靠性低于专业服务器，且维护成本较高，大规模AI数据中心不太可能采用此类方案。但对于资源有限的场景，这一创新仍具有现实意义。
