테더, 스마트폰에서도 AI 모델 훈련 가능한 프레임워크 공개
세계 최대 스테이블코인 발행사인 테더(Tether)가 일반 소비자들이 사용하는 스마트폰과 그래픽 처리 장치(GPU)에서도 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정(fine-tuning)할 수 있는 새로운 AI 훈련 프레임워크를 발표했습니다. 이는 AI 훈련에 주로 사용되는 고가의 엔비디아 GPU 의존도를 낮추고, 접근성을 크게 개선할 것으로 기대됩니다.
AI 개발 장벽 낮추는 QVAC 플랫폼
테더는 화요일 발표를 통해, 자사의 QVAC 플랫폼의 일부인 이 프레임워크가 마이크로소프트의 BitNet 아키텍처와 LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법을 활용한다고 밝혔습니다. 이러한 기술 조합은 메모리와 연산 요구 사항을 줄여, AI 모델 개발에 필요한 비용과 하드웨어 장벽을 낮출 잠재력을 지닙니다.
이 프레임워크는 AMD, 인텔, 애플 실리콘뿐만 아니라 퀄컴 및 애플의 모바일 GPU를 포함한 다양한 칩셋에서 크로스 플랫폼 훈련 및 추론을 지원합니다. 테더 엔지니어들은 이 기술을 사용하여 스마트폰에서 10억 개 매개변수를 가진 모델을 2시간 이내에 미세 조정했으며, 더 작은 모델은 단 몇 분 만에 가능했다고 밝혔습니다. 또한, 모바일 기기에서는 최대 130억 개 매개변수 모델까지 지원 범위를 확장했습니다.
BitNet이라는 1비트 모델 아키텍처를 기반으로 구축된 이 프레임워크는 유사한 16비트 모델과 비교했을 때 VRAM 요구량을 최대 77.8%까지 절감할 수 있다고 회사 측은 설명했습니다. 이는 제한된 하드웨어에서도 더 큰 규모의 모델을 실행할 수 있게 해줍니다. 더불어, 엔비디아 비중심 하드웨어에서도 1비트 모델에 대한 LoRA 미세 조정을 가능하게 하여, 기존 AI 훈련에 주로 사용되던 GPU의 한계를 넘어선 지원을 제공합니다.
테더는 이러한 성능 향상이 추론(inference) 단계에서도 이어져, 모바일 GPU가 CPU보다 BitNet 모델을 몇 배 더 빠르게 실행할 수 있다고 강조했습니다. 또한, 데이터 센터 서버로 데이터를 전송하지 않고도 분산된 기기에서 모델을 업데이트할 수 있는 온디바이스 훈련 및 연합 학습(federated learning)과 같은 사용 사례를 제시하며, 클라우드 인프라 의존도를 줄일 수 있음을 시사했습니다.
암호화폐 업계의 AI 인프라 확장
테더의 AI 인프라 분야 진출은 암호화폐 기업들이 컴퓨팅 및 머신러닝 분야로 사업을 확장하는 가운데 이루어졌습니다. 특히 비트코인 채굴과 AI 에이전트의 부상이 맞물리면서 관련 활동이 가속화되고 있습니다.
지난 9월, 구글은 AI 데이터 센터 용량과 연계된 30억 달러 규모의 10년 계약의 일환으로 Cipher Mining의 지분 5.4%를 인수했습니다. 12월에는 비트코인 채굴업체 IREN이 AI 인프라 자금 조달 계획을 발표했으며, 이러한 추세는 2026년에도 이어지고 있습니다.
올해 2월, HIVE Digital Technologies는 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 사업 성장에 힘입어 9,310만 달러의 사상 최대 매출을 기록했다고 보고했습니다. 또한, Core Scientific은 3월 모건 스탠리로부터 5억 달러 규모의 대출 시설을 확보했으며, 이를 10억 달러까지 확장할 수 있는 옵션을 가지고 있습니다.
채굴 부문의 AI 및 HPC 전환은 암호화폐 부문 전반에서 거래, 서비스 상호 작용, 작업 실행이 가능한 자율 프로그램인 AI 에이전트의 모멘텀이 커지고 있는 것과 맥을 같이 합니다. 10월에는 Coinbase가 AI 에이전트가 온체인 거래를 수행할 수 있도록 지원하는 월렛 인프라를 선보였습니다. 지난달에는 Alchemy가 에이전트들이 Base에서 USDC를 사용하여 블록체인 데이터 서비스에 접근할 수 있는 시스템을 출시했습니다.
또한 2월에는 Pantera와 Franklin Templeton이 Sentient의 기업용 AI 에이전트 테스트 플랫폼인 Arena에 참여했습니다. 그리고 화요일, OpenAI의 샘 알트만 공동 창립자가 설립한 신원 네트워크인 World는 World ID 기능을 사용하여 AI 에이전트가 고유한 인간과 연결되어 있음을 확인하고 x402 소액 결제 프로토콜을 통해 결제를 진행할 수 있도록 하는 툴킷인 AgentKit을 출시했습니다.
