Tether’s QVAC pushes multi‑billion‑parameter AI models onto phones and consumer GPUs
Tether представляет QVAC, позволяющий запускать AI-модели с миллиардами параметров на телефонах и потребительских GPU
Поделиться
Ссылка скопирована
Tether’s QVAC Fabric интегрирует BitNet LoRA для тонкой настройки и запуска AI-моделей с миллиардами параметров на потребительских GPU и флагманских телефонах, перенося серьезные AI-вычисления на периферию.
AI-подразделение Tether тайно представило одно из своих самых амбициозных решений, не связанных со стейблкоинами: кросс-платформенную BitNet LoRA-фреймворк, интегрированную в стек QVAC Fabric, которая может обучать и запускать языковые модели с миллиардами параметров непосредственно на потребительских GPU и флагманских смартфонах. Если заявленные показатели подтвердятся в независимых тестах, это позволит вывести AI на устройствах из категории "забавных демонстраций" в область, имеющую системное значение как для производителей оборудования, так и для инвесторов в инфраструктуру, ориентированную на криптовалюты.
Вам также может быть интересно: Кит стейблкоина Tether перевел 500 миллионов USDT на Binance, поскольку ликвидность на рынке концентрируется
Новая версия QVAC Fabric включает в себя BitNet LoRA для тонкой настройки и инференса на GPU от AMD и Intel, в экосистеме Apple Metal и на различных мобильных GPU в рамках единой платформы. Tether заявляет, что на флагманских устройствах инференс на GPU работает в 2-11 раз быстрее, чем на CPU, при этом использование памяти снижается на 90% по сравнению с моделями с полной точностью. На практике это означает, что на то же аппаратное обеспечение можно загрузить значительно более крупные модели или больше одновременных сессий, что критически важно для телефонов и ноутбуков, где ограничения по тепловыделению и объему оперативной памяти являются непреодолимыми.
Прорыв в AI от Tether
Команда AI от Tether выпустила новую версию QVAC Fabric, включающую первый в мире кросс-платформенный BitNet LoRA-фреймворк, который позволяет обучать и запускать AI-модели с миллиардами параметров на потребительских GPU и смартфонах.
Информация
BitNet от Microsoft использует один бит... https://t.co/ooy3L6775E
— Paolo Ardoino 🤖 (@paoloardoino) 17 марта 2026 г.
Заголовки новостей звучат провокационно: команда Tether сообщает, что завершила тонкую настройку моделей с параметрами до 3,8 миллиардов на таких устройствах, как Pixel 9, Galaxy S25 и iPhone 16, и расширила тонкую настройку до 13 миллиардов параметров, используя специально iPhone 16. Это значительный скачок по сравнению с текущей практикой, когда большая часть маркетинга "AI на устройстве" все еще связана с моделями с параметрами менее 3 миллиардов или с переносом более сложных задач в облако. Если это воспроизводимо, это предполагает будущее, в котором серьезная персонализация и адаптация к конкретным задачам могут происходить локально, без передачи данных пользователей на внешние устройства.
С точки зрения стратегии, это соответствует текущему переходу Tether от простого эмитента стейблкоинов к более широкому оператору инфраструктуры. Компания уже инвестировала миллиарды долларов в энергетику, майнинг и медиа; теперь она добавляет инструменты для "edge AI" в свой портфель, а связанный с ними код QVAC и BitNet LoRA опубликован в открытом доступе на GitHub, чтобы разработчики могли его изучать и использовать. Открытый исходный код – это не альтруизм, это распространение. Если QVAC станет стандартным решением для независимых разработчиков и небольших лабораторий для развертывания моделей на потребительском оборудовании, Tether получит культурную и техническую значимость в экосистеме, которая находится за пределами прямого регулирования банковской сферы.
Для рынков немедленное влияние заключается в создании определенной истории, а не в финансовых результатах. Здесь нет токена, нет очевидной возможности "получить доход". Но есть четкий макроэкономический тренд: по мере того, как все больше задач AI переносятся на "edge", инфраструктурная власть смещается от централизованных гиперскейлеров к тем, кто контролирует ключевые инструменты и уровни абстракции оборудования. Tether сигнализирует о том, что намерена быть одним из таких игроков, используя свой баланс для создания базовых решений, которые снижают зависимость от любого отдельного облака или юрисдикции. Для крипто-экосистемы, все больше увлеченной проектами, связанными с AI, это напоминание о том, что не каждая серьезная инициатива должна иметь тикер.
На данный момент очевидные вопросы носят технический характер: как заявленные ускорения и снижение потребления памяти BitNet LoRA сравниваются с существующими решениями, такими как llama.cpp, MLC или SDK от Qualcomm, на тех же устройствах; каковы энергетические и тепловые компромиссы в реальных условиях; и насколько разрешительны лицензии для коммерческого использования. Но если даже небольшая часть заявлений Tether подтвердится в ходе независимого тестирования, интеграция BitNet LoRA в QVAC Fabric станет ощутимым шагом к превращению высококлассных смартфонов в полноценные платформы для обучения и работы с моделями среднего размера – приближая AI еще на один шаг к "edge", и предоставляя Tether еще один важный плацдарм в критической цифровой инфраструктуре.