Tether представила ИИ-фреймворк для смартфонов и игровых видеокарт

Революция в обучении ИИ: Доступность на новом уровне

Компания Tether, известная как эмитент крупнейшего по рыночной капитализации стейблкоина USDT, объявила о запуске нового фреймворка для обучения искусственного интеллекта. Эта разработка, по заявлениям компании, позволяет проводить тонкую настройку больших языковых моделей (LLM) непосредственно на потребительском оборудовании, включая смартфоны и графические процессоры, не относящиеся к бренду Nvidia. Анонс, сделанный во вторник, подчеркивает, что система является частью более крупной платформы QVAC. Она использует архитектуру BitNet от Microsoft и методы LoRA для существенного снижения требований к памяти и вычислительным мощностям. Это открывает двери для снижения затрат и устранения аппаратных барьеров, традиционно ограничивавших разработку передовых ИИ-моделей.

Новая разработка обеспечивает поддержку кроссплатформенного обучения и инференса (вывода) на широком спектре чипов. В их число входят решения от AMD, Intel и Apple Silicon, а также мобильные GPU от Qualcomm и Apple. Инженеры Tether продемонстрировали впечатляющие результаты: им удалось провести тонкую настройку моделей с объемом до 1 миллиарда параметров на смартфонах менее чем за два часа. Более мелкие модели были обучены за считанные минуты. Поддержка распространяется и на модели объемом до 13 миллиардов параметров, которые теперь могут работать на мобильных устройствах.

Технологическое превосходство BitNet и LoRA

В основе нового фреймворка лежит архитектура BitNet, представляющая собой 1-битную модель. По данным компании, это позволяет сократить требования к видеопамяти (VRAM) до 77.8% по сравнению с аналогичными 16-битными моделями. Такое достижение делает возможным запуск более крупных и сложных моделей на оборудовании с ограниченными ресурсами. Кроме того, фреймворк впервые дает возможность применять LoRA тонкую настройку на оборудовании, отличном от Nvidia, для 1-битных моделей. Это расширяет возможности поддержки за пределы доминирующих на рынке GPU, традиционно используемых для задач ИИ.

Компания также отмечает, что прирост производительности распространяется и на этап инференса. Мобильные GPU, работающие с моделями BitNet, демонстрируют скорость, в несколько раз превышающую производительность центральных процессоров (CPU). Особо выделяются сценарии использования, такие как обучение моделей непосредственно на устройстве (on-device training) и федеративное обучение. Последний метод позволяет обновлять модели на распределенных устройствах без необходимости передачи данных на центральные серверы. Это потенциально снижает зависимость от облачной инфраструктуры и повышает безопасность данных.

Криптоиндустрия активно осваивает ИИ

Выход Tether на рынок ИИ-инфраструктуры происходит на фоне общей тенденции расширения присутствия криптокомпаний в сферах вычислительных мощностей и машинного обучения. Активность в этом направлении заметно ускорилась, охватывая как Bitcoin майнинг, так и развитие ИИ-агентов. Еще в сентябре прошлого года Google инвестировала 5.4% в Cipher Mining в рамках 10-летнего соглашения на 3 миллиарда долларов, связанного с обеспечением мощностей для дата-центров ИИ. В декабре майнинговая компания IREN заявила о планах финансировать ИИ-инфраструктуру, и эта тенденция продолжилась в 2026 году.

В феврале HIVE Digital Technologies отчиталась о рекордной выручке в 93.1 миллиона долларов, во многом благодаря росту операций в области ИИ и высокопроизводительных вычислений (HPC). В марте Core Scientific secured a $500 million loan facility from Morgan Stanley, с опцией расширения до 1 миллиарда долларов. Переориентация майнингового сектора на ИИ и HPC совпадает с ростом популярности ИИ-агентов - автономных программ, способных совершать транзакции, взаимодействовать с сервисами и выполнять задачи.

В октябре прошлого года Coinbase представила инфраструктуру кошельков, позволяющую ИИ-агентам проводить ончейн-транзакции. В прошлом месяце Alchemy запустила систему, дающую агентам доступ к данным блокчейна через сервисы USDC на платформе Base. Также в феврале фонды Pantera и Franklin Templeton присоединились к Arena, платформе от Sentient для тестирования корпоративных ИИ-агентов. Во вторник World, сеть идентификации, сооснованная Сэмом Альтманом из OpenAI, представила AgentKit. Этот набор инструментов позволяет ИИ-агентам подтверждать свою связь с уникальным человеком с помощью возможностей World ID, одновременно совершая платежи через протокол микроплатежей x402.

Перспективы для инвесторов и трейдеров

Запуск Tether нового ИИ-фреймворка, ориентированного на потребительское оборудование, может существенно демократизировать доступ к технологиям машинного обучения. Снижение аппаратных требований и затрат открывает новые возможности для стартапов и разработчиков, которые ранее сталкивались с высокими входными барьерами. Это может привести к ускорению инноваций в сфере ИИ, особенно в сегментах, где важна обработка данных на периферии (edge computing) или в условиях ограниченных ресурсов.

Для криптоиндустрии это означает дальнейшее углубление интеграции с технологиями ИИ. Компании, занимающиеся майнингом и инфраструктурой блокчейна, могут найти новые источники дохода, предлагая вычислительные мощности для обучения и инференса ИИ-моделей. Инвесторам стоит внимательно следить за компаниями, которые активно инвестируют в ИИ-инфраструктуру, будь то производители чипов, разработчики ПО или операторы дата-центров. Важно оценивать их способность адаптироваться к быстро меняющемуся ландшафту технологий и конкуренции.

Ключевыми факторами для наблюдения будут дальнейшее развитие архитектур, подобных BitNet, и их внедрение в коммерческие продукты. Также стоит отслеживать прогресс в области ИИ-агентов и их интеграцию с блокчейн-сервисами. Успешное развертывание таких решений может привести к росту активности в сетях и появлению новых децентрализованных приложений, что, в свою очередь, окажет влияние на токены соответствующих платформ и экосистем.