Tether está construyendo una plataforma de IA que funciona en tu propio hardware. QVAC proporciona un SDK modular que permite a los desarrolladores crear micro-módulos de IA para prácticamente cualquier dispositivo. Esos módulos se conectan y colaboran a través de una red encriptada de igual a igual sin servidores centralizados, claves API o guardianes. QVAC Fabric acaba de añadir soporte para la arquitectura BitNet de Microsoft para habilitar el ajuste fino y la inferencia de modelos de lenguaje de gran tamaño de 1 bit directamente en dispositivos de consumo. Lo que anteriormente requería GPUs NVIDIA dedicadas e infraestructura de servidor costosa ahora puede ejecutarse en dispositivos cotidianos. Los benchmarks de Tether muestran que los modelos BitNet utilizan hasta un 77.8% menos de VRAM que los modelos de 16 bits comparables, con la inferencia en GPU funcionando entre 2x y 11x más rápido que en CPU en dispositivos móviles. Fabric ha sido lanzado como código abierto. El desarrollo de IA hoy en día depende del mismo tipo de infraestructura centralizada de la que el cripto fue diseñado para alejarse. El entrenamiento y ajuste fino de modelos aún dependen del hardware de NVIDIA y de proveedores de nube, lo que concentra el control en un pequeño número de empresas. Fabric tiene como objetivo cambiar esto al hacer que el hardware de consumo sea una plataforma viable para el desarrollo real de modelos. Tether está construyendo varias aplicaciones en QVAC. Translate maneja la transcripción y traducción fuera de línea a través de texto, audio e imágenes. Health utiliza un agente de IA en el dispositivo para rastrear datos de salud localmente. Keet está integrando QVAC AI para habilitar características conversacionales en el dispositivo. El desarrollo de QVAC por parte de Tether sugiere que la IA descentralizada se está convirtiendo en una prioridad seria para ellos.