Tether, tvrtka koja stoji iza najvećeg stablecoina po tržišnoj kapitalizaciji, USDT-a, predstavila je novi okvir za treniranje umjetne inteligencije osmišljen kako bi omogućio prilagodbu velikih jezičnih modela pomoću hardvera dostupnog potrošačima, uključujući pametne telefone i GPU-ove koji nisu proizvedeni od strane Nvidije.

U objavi od utorka, tvrtka je navela da je sustav dio njihove QVAC platforme te da je izgrađen na Microsoftovoj BitNet arhitekturi u kombinaciji s LoRA tehnikama. Ove tehnologije značajno smanjuju potrošnju memorije i računalne zahtjeve, čime potencijalno snižavaju troškove i hardverske barijere povezane s razvojem umjetne inteligencije. Okvir je dizajniran za rad na više platformi, podržavajući širok raspon čipseta, uključujući AMD, Intel i Apple Silicon, kao i mobilne GPU-ove koje razvijaju Qualcomm i Apple.

Tether je naveo da su njihovi inženjeri uspješno prilagodili modele s do jedne milijarde parametara na pametnim telefonima u manje od dva sata, dok se manji modeli mogu trenirati u svega nekoliko minuta. Sustav također podržava modele s do 13 milijardi parametara na mobilnim uređajima.

Poboljšana učinkovitost i potencijal decentralizirane umjetne inteligencije

Temeljen na BitNet arhitekturi s 1-bitnim modelima, sustav može smanjiti VRAM zahtjeve i do 77,8% u usporedbi s konvencionalnim 16-bitnim modelima, prema Tetheru. To omogućuje pokretanje složenijih modela na hardveru s ograničenim resursima. Sustav također omogućuje LoRA prilagodbu na GPU-ovima koji nisu Nvidia, čime se proširuje kompatibilnost izvan standardnog AI hardvera.

Tether je istaknuo da se poboljšanja performansi odnose i na izvođenje modela, pri čemu mobilni GPU-ovi mogu pokretati BitNet modele višestruko brže od CPU-a. Tvrtka je također naglasila potencijalne primjene poput treniranja izravno na uređaju i federativnog učenja, gdje se modeli mogu ažurirati na više uređaja bez prijenosa podataka na centralizirane servere, čime se smanjuje ovisnost o cloud infrastrukturi.

Konvergencija kripta i umjetne inteligencije ubrzava

Ulazak Tethera u AI infrastrukturu odražava širi trend među kripto tvrtkama koje se šire u područje računalstva i strojnog učenja, posebno uz rast aktivnosti u rudarenju Bitcoina i razvoju AI agenata.

U rujnu je Google preuzeo 5,4% udjela u tvrtki Cipher Mining kao dio dugoročnog ugovora vrijednog 3 milijarde dolara usmjerenog na kapacitete AI podatkovnih centara. Kasnije u prosincu, rudarska tvrtka IREN najavila je planove za prikupljanje oko 3,6 milijardi dolara za podršku AI infrastrukturi.

Trend se nastavio i u 2026. godini. U veljači je HIVE Digital Technologies izvijestio o rekordnim prihodima od 93,1 milijun dolara, potaknutim rastom AI i visokoučinkovitog računalstva. U ožujku je Core Scientific osigurao kreditnu liniju od 500 milijuna dolara od Morgan Stanleyja, uz mogućnost povećanja na milijardu dolara.

Istovremeno, AI agenti, autonomni sustavi sposobni za izvršavanje transakcija i interakciju s digitalnim uslugama, sve više dobivaju na značaju unutar kripto ekosustava. U listopadu je Coinbase predstavio infrastrukturu novčanika koja omogućuje AI agentima obavljanje onchain transakcija.

Nedavno je Alchemy lansirao platformu koja agentima omogućuje pristup blockchain podacima koristeći USDC na Base mreži. Također u veljači, Pantera i Franklin Templeton pridružili su se platformi Arena, koju je razvio Sentient za testiranje AI agenata na razini poduzeća.

U utorak je World, identitetska mreža koju je suosnovao izvršni direktor OpenAI-ja Sam Altman, predstavio AgentKit, alat koji omogućuje AI agentima provjeru povezanosti s jedinstvenim ljudskim identitetom putem World ID-a, uz podršku za plaćanja putem x402 micropayments protokola.

Izvori:

https://tether.io/news/tethers-qvac-launches-worlds-first-cross-platform-bitnet-lora-framework-to-enable-billion-parameter-ai-training-and-inference-on-consumer-gpus-and-smartphones/

https://cointelegraph.com/news/tether-launches-ai-training-framework-for-smartphones-and-consumer-gpus