Tether está construyendo una plataforma de IA que funciona en tu propio hardware. QVAC proporciona un SDK modular que permite a los desarrolladores crear micromódulos de IA para prácticamente cualquier dispositivo. Estos módulos se conectan y colaboran a través de una red cifrada peer-to-peer sin servidores centralizados, claves API ni guardianes. QVAC Fabric acaba de añadir soporte para la arquitectura BitNet de Microsoft para permitir el ajuste fino y la inferencia LoRA de modelos de lenguaje grandes de 1 bit directamente en dispositivos de consumo. Lo que antes requería GPUs dedicadas NVIDIA y una infraestructura de servidores costosa ahora puede funcionar en dispositivos cotidianos. Los benchmarks de Tether muestran que los modelos de BitNet utilizan hasta un 77,8% menos de VRAM que los modelos comparables de 16 bits, con la inferencia de GPU funcionando entre 2x y 11x más rápido que la CPU en dispositivos móviles. Fabric ha sido lanzado como código abierto. El desarrollo de la IA hoy depende del mismo tipo de infraestructura centralizada de la que se diseñó para alejarse de las criptomonedas. El entrenamiento y el ajuste fino de los modelos siguen dependiendo de los proveedores de hardware y nube de NVIDIA, lo que concentra el control sobre un pequeño número de empresas. Fabric pretende cambiar esto haciendo del hardware de consumo una plataforma viable para el desarrollo real de modelos. Tether está desarrollando varias aplicaciones en QVAC. Translate gestiona la transcripción y traducción offline de texto, audio e imágenes. Salud utiliza un agente de IA en el dispositivo para rastrear los datos de salud localmente. Keet está integrando QVAC AI para habilitar funciones 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.