Tether, emitentul celei mai mari monede stabile din lume după capitalizarea pieței, USDT, a lansat un nou cadru de antrenare AI care, potrivit companiei, permite ajustarea fină a modelelor lingvistice mari pe hardware-ul de consum, inclusiv smartphone-uri și GPU-uri non-Nvidia.
Conform anunțului de marți, sistemul, parte a platformei sale QVAC, utilizează arhitectura BitNet de la Microsoft și tehnicile LoRA pentru a reduce cerințele de memorie și de calcul, scăzând potențial costurile și barierele hardware pentru dezvoltarea modelelor AI.
Cadrul suportă antrenarea și inferența pe mai multe platforme pe o gamă largă de cipuri, inclusiv AMD, Intel și Apple Silicon, precum și GPU-uri mobile de la Qualcomm și Apple.
Tether a declarat că inginerii săi au putut ajusta fin modele cu până la 1 miliard de parametri pe smartphone-uri în mai puțin de două ore, iar modele mai mici în câteva minute, cu suport extinzându-se la modele de până la 13 miliarde de parametri pe dispozitive mobile.
Construit pe BitNet, o arhitectură de model pe 1 bit, cadrul poate reduce cerințele VRAM cu până la 77,8% comparativ cu modelele similare pe 16 biți, potrivit companiei, permițând rularea unor modele mai mari pe hardware limitat. De asemenea, permite ajustarea fină LoRA pe hardware non-Nvidia pentru modele pe 1 bit, extinzând suportul dincolo de GPU-urile utilizate în mod obișnuit pentru antrenarea AI.
Compania a declarat că câștigurile de performanță se extind la inferență, GPU-urile mobile rulând modele BitNet de mai multe ori mai repede decât CPU-urile. De asemenea, a indicat cazuri de utilizare, cum ar fi antrenarea pe dispozitiv și învățarea federată, unde modelele pot fi actualizate pe dispozitive distribuite fără a trimite date către servere centralizate, reducând potențial dependența de infrastructura cloud.
Mișcarea Tether în infrastructura AI vine în contextul în care companiile crypto s-au extins în calcul și învățare automată, activitatea accelerând în minarea Bitcoin și în ascensiunea agenților AI. În septembrie, Google a preluat o participație de 5,4% în Cipher Mining, ca parte a unui acord de 3 miliarde de dolari pe 10 ani, legat de capacitatea centrului de date AI. În decembrie, minerul Bitcoin IREN a declarat că intenționează să strângă aproximativ 3,6 miliarde de dolari pentru a finanța infrastructura AI. Tendința a continuat până în 2026. În februarie, HIVE Digital Technologies a raportat venituri record de 93,1 milioane de dolari, alimentate de creșterea operațiunilor sale AI și de calcul de înaltă performanță (HPC), în timp ce Core Scientific a obținut o facilitate de împrumut de 500 de milioane de dolari de la Morgan Stanley în martie, cu opțiunea de a o extinde la 1 miliard de dolari.
Pivotarea sectorului minier către AI și HPC vine pe măsură ce agenții AI, programe autonome care pot tranzacționa, interacționa cu servicii și executa sarcini, câștigă avânt în întregul sector crypto. În octombrie, Coinbase a introdus o infrastructură de portofel care permite agenților AI să efectueze tranzacții onchain. Luna trecută, Alchemy a lansat un sistem care permite agenților să acceseze servicii de date blockchain folosind USDC pe Base. De asemenea, în februarie, Pantera și Franklin Templeton s-au alăturat Arena, o platformă de la Sentient pentru testarea agenților AI pentru întreprinderi.
Marți, World, rețeaua de identitate co-fondată de Sam Altman de la OpenAI, a lansat AgentKit, un set de instrumente care permite agenților AI să verifice că sunt legați de un om unic folosind capabilitățile World ID, efectuând în același timp plăți prin protocolul de micropayments x402.