Tether baut eine KI-Plattform, die auf Ihrer eigenen Hardware läuft. QVAC bietet ein modulares SDK, das Entwicklern ermöglicht, KI-Mikromodule für praktisch jedes Gerät zu erstellen. Diese Module verbinden sich und arbeiten über ein peer-to-peer-verschlüsseltes Netzwerk zusammen, ohne zentrale Server, API-Schlüssel oder Gatekeeper. QVAC Fabric hat gerade die Unterstützung für Microsofts BitNet-Architektur hinzugefügt, um LoRA-Fine-Tuning und Inferenz von 1-Bit großen Sprachmodellen direkt auf Endgeräten zu ermöglichen. Was zuvor dedizierte NVIDIA-GPUs und teure Serverinfrastruktur erforderte, kann jetzt auf alltäglichen Geräten ausgeführt werden. Die Benchmarks von Tether zeigen, dass BitNet-Modelle bis zu 77,8 % weniger VRAM als vergleichbare 16-Bit-Modelle verwenden, wobei die GPU-Inferenz zwischen 2x und 11x schneller als die CPU auf mobilen Geräten läuft. Fabric wurde als Open Source veröffentlicht. Die KI-Entwicklung heute hängt von der gleichen Art zentralisierter Infrastruktur ab, von der sich Krypto entfernen sollte. Das Training und Fine-Tuning von Modellen beruht weiterhin auf NVIDIA-Hardware und Cloud-Anbietern, was die Kontrolle über eine kleine Anzahl von Unternehmen konzentriert. Fabric zielt darauf ab, dies zu ändern, indem es Verbraucherhardware zu einer tragfähigen Plattform für die echte Modellentwicklung macht. Tether entwickelt mehrere Anwendungen auf QVAC. Translate kümmert sich um Offline-Transkription und -Übersetzung über Text, Audio und Bilder. Health verwendet einen KI-Agenten auf dem Gerät, um Gesundheitsdaten lokal zu verfolgen. Keet integriert QVAC KI, um konversationale Funktionen auf dem Gerät zu ermöglichen. Die Entwicklung von QVAC durch Tether deutet darauf hin, dass dezentrale KI für sie zu einer ernsthaften Priorität wird.