Tether ay naglunsad ng QVAC, isang lokal na AI platform upang hamunin ang mga cloud-based na modelo

Kaya ba ng QVAC na lumikha ng sapat na malakas na modelo upang hikayatin ang mga user na tanggapin ang katamtamang balakang sa pagpapanatili para sa lokal na awtonomong pagkontrol?

Isinulat ni Liam Akiba Wright

Isinalin ni Luffy, Foresight News

Ang bagong proyekto ni Tether, ang QVAC, ay nagsisimula sa isang ideya na lubos na karaniwan sa mga kumpanya ng stablecoin. Ipinapaliwanag ng kumpanya ang QVAC Psy bilang isang serye ng mga pangunahing malalaking modelo na "nakabatay sa mga prinsipyo ng psychohistory."

Ang konsepto ng psikohistorya ay nagmula sa klasikong science fiction na serye ng Isaac Asimov na "Foundation". Sa libro, ang pangunahing tauhan na si Hari Seldon ay gumagamit ng matematika, statistika, at sosyal dinamika upang makapaghula ng direksyon ng pag-uugali ng malalaking grupo, upang maikli ang madilim na panahon pagkatapos ng pagkabagsak ng Galactic Empire.

Ang Encyclopedia of Science Fiction ay nagtataglay ng psychohistory bilang isang pambansang agham; ang buong plano ni Hari Seldon ay naglalayong makapag-antabay sa mga darating na pangyayari at mapanatili ang kaalaman at kabihasnan ng tao sa panahon ng pagkabagsak ng lipunang sistema.

Ang pahayag na ito ng Tether ay tunay na nagpapakita ng sariling misyon ng kumpanya gamit ang wika ng science fiction.

Gamit ang mga asset na panatag, likuididad, at kakayahan sa pagpapamahagi ng mga channel, nilikha ng Tether ang pinakamalaking sistema ng stablecoin sa industriya ng cryptocurrency; ngayon, isinasalin nito ang mga pangunahing lohika na ito sa larangan ng artificial intelligence.

Ang USDT, ang stablecoin, ay ang pangunahang pondo ng Tether; habang ang computing power, AI models, datasets, at mga matalinong kakayahan na makakapagpapatakbo nang hindi nakadepende sa sentralisadong cloud, ay nagsisilbing pangalawang uri ng asset na pondo ng Tether.

Ang Tether ay sumali sa artificial intelligence, patuloy ang pagpapatakbo ng kanilang pangunahing negosyo. Ang USDT ay nagkakaroon ng global na pangangailangan sa offshore na dolyar at isasalin sa isang portfolio ng mga asset na batay sa maikling panahon na sovereign bonds.

Batay sa ulat ng pag-verify ng mga imbok ng Tether para sa unang kuartal ng 2026, ang net income ng kumpanya ay umabot sa $1.04 bilyon, ang laki ng reserve buffer ay $8.23 bilyon, ang mga obligasyon kaugnay ng token ay humigit-kumulang $183 bilyon, at ang direktang at indirektang paghawak ng mga pambansang treasury bond ng Estados Unidos ay humigit-kumulang $141 bilyon.

Ang malakas na base ng mga reserve ay nagbibigay sa Tether ng patuloy na kita, sapat na kapasidad sa balanse, at kakayahang gamitin ang kita mula sa operasyon para mag-invest sa mga matagalang imprastruktura.

Noong dating, sinuri ng CryptoSlate na ang Tether, dahil sa malaking dami ng kanyang stablecoin, ay maaaring magkaroon ng strategic allocation ng mga reserve. Noong Enero ng taong ito, ginastusan ng Tether ang 8,888 na BTC, na nagpapatotoo na maaari niyang i-convert ang kita mula sa interes at kita mula sa operasyon bilang pangmatagalang pangangailangan para sa BTC. Samantala, ang QVAC project ay naglalapat ng logika sa asset allocation na ito sa isang bagong larangan sa artificial intelligence.

Sa kasalukuyan, kasama na ng Tether ang pagpapalakas sa sarili nitong artificial intelligence, pati na ang pagkakaroon ng mga pagpapalakas sa bitcoin, ginto, mga startup, industriya ng enerhiya, pagmimina ng cryptocurrency, at imprastruktura ng komunikasyon. Ang pagkakaposisyon na ito ay nagpapalit sa Tether mula sa isang simpleng tagapaglabas ng likuididad ng pribadong dolyar patungo sa isang tagapagbuo ng pribadong digital na imprastruktura.

Ang sci-fi na pananalita ng "psychohistory" ay tumutugma sa estratehiyang ito, kung saan tinuturing ng Tether ang artificial intelligence bilang isang文明-level na pader, hindi bilang karaniwang software na sektor. Ang QVAC ay nagtataglay ng sariling posisyon bilang "infinite stable intelligent platform", na nagtatampok ng decentralized intelligent system na may prioridad sa lokal na pagpapatakbo, na layuning tugunan at palitan ang sentralisadong AI.

Ang pangarap ng QVAC ay naglalayong ipakita na ang pagpapagana ng lahat ng mga smart interaction sa sentralisadong server ay hindi lamang mabagal at hindi matatag, kundi may panganib din na mapigilan o ma-limitahan; at ang QVAC ay naglalayong maging ang pangunahing batayan sa edge para sa mga personal na smart system ng mga user.

Ang konseptong ito ay tumutugon sa ideya ng Tether sa kanilang stablecoin. Walang kinakailangang pahintulot sa paglipat ng pera, kontrol ng user data ng sarili, at lokal na pagpapatakbo ng artificial intelligence sa malapit.

Sa ilalim ng mga konsepto ni Asimov sa science fiction, mas seryoso ang pagtataya ng Tether: tanging kapag may kakayahan ang artificial intelligence sa antas ng infrastruktura at pagiging resilient sa panganib, tayo'y makakakita ng tunay na pagkakaroon ng halaga nito.

Bagaman mas malakas ang kabuuang kakayahan ng malalaking model sa cloud, mayroon itong sariling panganib ng platform, panganib sa pagtatakda ng presyo, panganib sa regulasyon ng polisiya, panganib sa network latency, at panganib sa pagrute ng data; samantalang ang lokal na AI model, bagaman nagtataglay ng kaunting pagkawala sa performance, ay nagdudulot ng pagkakaroon ng karapatan, privacy, at katatagan sa patuloy na pagkakaroon.

Ang logika ng kompromisong ito ay nagsasalungat nang malakas sa mga prinsipyo ng industriya ng cryptocurrency. Bagaman ang self-custody ay hindi ganoon kakaunti kaysa sa custody ng exchange, ang halaga nito ay natutunan lamang ng mga tao pagkatapos magsabog ang panganib ng pagkabigo ng exchange; bagaman ang lokal na AI ay hindi ganoon kagaling kaysa sa cloud-hosted models, kapag may pagkakaroon ng pagkakabawas ng network, pagbabago ng API, pagbantay ng account, o kahit anong pagkakaroon ng pagkakaroon ng data, ang mga benepisyo ng lokal na deployment ay magiging malinaw.

Ang pangunahing pagkakaiba ng QVAC ay nasa ilalim na arkitektura. Ang mga lider sa malalaking modelo tulad ng OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, at xAI ay nagsasagawa ng pakikidigma para sa pangkalahatang kakayahan, kakayahan sa coding, multi-modal na interaksyon, pag-iisip sa mahabang konteksto, aplikasyon ng agent, at deployment sa cloud para sa negosyo.

Samantalang pinili ng QVAC ang ganap na iba’t ibang path: deployability, pagprotekta sa privacy, mababang latency, composability, at pagkakaroon ng sariling pagkakakilanlan nang hihiwalay sa isang platform.

Ang opisyal na dokumentasyon ng QVAC ay nagtataya sa proyekto bilang isang bukas na source, cross-platform na ecosystem na nakatuon sa pagpaprioritize ng lokal na pagpapatakbo at P2P AI applications, na kompatibol sa lahat ng sistema: Linux, macOS, Windows, Android, at iOS. Maaaring patakbuhin ng mga user ang mga malalaking language model, voice recognition, retrieval-augmented generation (RAG), at iba pang AI tasks sa lokal, o maaari ring isauli ang mga inference tasks sa iba pang device nodes gamit ang built-in P2P functionality.

Ibig sabihin nito na ang pamantayan ng pagkukumpara ng QVAC ay lubos na iba sa mga pinakamodernong malalaking modelo ng AI sa cloud: ang mga modernong AI ay naglalayon sa pinakamalakas na kakayahan ng pangkalahatang modelo na ibinibigay ng sentralisadong serbisyo; samantalang ang QVAC ay nakatuon sa lugar kung saan nangyayari ang pag-iisip, kontrol sa pagpapatakbo, kung nananatili ba ang data sa lokal na device, at kung maaari pa bang magpatuloy ang aplikasyon kung mabigo ang sentralisadong serbisyo.

Tether ay maglalabas ng QVAC Software Development Kit (SDK) noong Abril 2026, na nag-aalok ng isang pinagsamang developer toolkit upang tulungan ang mga developer na itayo, patakbuhin, at i-tune ang mga AI application sa anumang device, na kompatibleng sa lahat ng platform system nang walang kailangang baguhin ang code.

Ang QVAC SDK ay batay sa isang magkakasamang abstraktsiyong layer na sumasalungat sa iba't ibang lokal na inference engine, kabilang ang kanilang sariling QVAC Fabric, mga branch na bersyon ng llama.cpp, at kasama rin ang mga kasangkapang pandinig at pagsasalin tulad ng whisper.cpp, Parakeet, at Bergamot.

Nakalampas na ito sa saklaw ng paglalabas ng isang solong modelo, mas parang isang pangunahing operating system para sa artificial intelligence. Ang bukas na source na AI ecosystem ay mayroon na ngayong maraming matatag na komponente: Llama, Qwen, Mistral, Gemma, DeepSeek, Hugging Face, llama.cpp, Ollama, at iba pang mga lokal na inference project na may malawak na pag-unlad.

Ang pangunahang paniniwala ni QVAC ay ang pangangailangan ng mga developer ng isang buong edge framework na nag-uugnay sa buong proseso ng pag-load ng modelo, pagpapatakbo ng inference, pagkilala sa boses, OCR sa teksto at imahe, pagsasalin, text-to-image, retrieval-augmented generation, P2P distribution ng modelo, delegated inference, at local fine-tuning sa pamamagitan ng isang iisang interface.

Ang QVAC ay naglalayong maging ang pangunahing platform para sa pagkabahagi ng intelligent computing power, at mananatili sa entry point ng edge AI ecosystem sa pamamagitan ng patuloy na pagpapabuti ng mid-range local models.

Ang QVAC Fabric ay ang puso ng buong teknikal na arkitektura. Ipinahayag ng Tether na ang Fabric ay maaaring gamitin para sa fine-tuning ng model sa pangkaraniwang consumer-grade na hardware gamit ang Vulkan at Metal backends, na angkop sa mga Android device na may Qualcomm Adreno at ARM Mali GPUs, mga device na may Apple-designed chips, at mga Windows at Linux computers na may AMD, Intel, at NVIDIA hardware.

Nagagamit ang dynamic tiling teknik upang tugunan ang mga limitasyon sa memorya sa mobile devices, kasama ang suporta para sa GPU-accelerated LoRA fine-tuning workflow at mask loss instruction tuning.

Kung matutunghayan at masusuri ng mga developer sa labas ang workflow na ito, mas malaki ang halaga nito kaysa sa karaniwang paglalabas ng open-source model: ang model weights ay ang pangunahing layer, samantalang ang lokal na personalized fine-tuning at adaptation ang pangunahing dagdag na halaga.

Ang MedPsy ay ang unang标杆级 model product na ipinatupad ng QVAC. Ayon sa teknikal na ulat na inilabas sa Hugging Face noong Mayo 7, ang QVAC MedPsy ay isang medical health language model na disenyo para sa edge deployment, na may dalawang bersyon: 1.7 bilyon at 4 bilyon na parameter.

Ang opisyal ay nagtataglay ng isang napakalaking pahayag: ang mga maliit na modelo na tinuturuan nang maayos sa mga espesyalisadong medikal na pagsubok ay maaaring lalong lumampas sa mga malalaking modelo sa medikal na benchmark, habang maaari pa ring i-adapter para sa mga laptop, mataas na kalidad na mobile device, at kahit na mga smartphone.

Sinabi ng QVAC na ang MedPsy-1.7 bilyong parameter ay nakakuha ng average na 62.62 puntos sa pitong closed medical benchmarks, na mas mataas kaysa sa 51.20 puntos ng Google MedGemma-1.5-4B-it, kahit na ang sukat ng parameter ay mas maliit kaysa sa kalahati; ang MedPsy-4 bilyong parameter naman ay nakakuha ng average na 70.54 puntos, na kaunti lang ang nangunguna sa 69.95 puntos ng MedGemma-27B-text-it, kahit na ang sukat ng parameter ay lamang ang pitong-kahon ng kanyang kalaban.

Sa HealthBench at HealthBench Hard tests, ang pagkakaiba ay lalong lumalaki: ang MedPsy-4B ay nakakuha ng 74.00 at 58.00 puntos, habang ang MedGemma-27B-text-it ay nagkaroon lamang ng 65.00 at 42.67 puntos.

Kung makakapag-reproduce ng mga resultang ito ng isang third party, diretso itong patotoo sa pangunahing prinsipyo ng QVAC: sa mga partikular na mataas na halaga na vertical na sektor, ang mga lightweight edge model ay maaaring makalaban sa mga napakalaking cloud system.

Ang proseso ng pagtuturo ay nagpapakita rin ng kompetitibong estratehiya ng QVAC: Ang MedPsy ay gumagamit ng Tongyi Qianwen 3 bilang pangunahing modelo, at pinapabuti ito sa pamamagitan ng maraming yugto ng supervised fine-tuning at pagpapalakas ng pag-aaral sa pamamagitan ng reinforcement learning para sa mga tanong at sagot sa medisina; ang proseso ng eksperimento ay naglikha ng higit sa 30 milyong sintetikong data, gumamit ng dalawang yugto ng curriculum training, at pumili ng Baichuan M3-235B bilang malaking modelo na nagiging tagapagturo sa pagpapaliwanag ng mahabang teksto.

Kasalukuyan, ang mga dataset para sa pagtatrain ay hindi pa ipinapahayag, na ang isa sa mga pangunahing pag-aalala: ang lahat ng nakikita mong magagandang resulta sa benchmark ay galing sa panloob na pagtataya ng QVAC; ang mga pangunahing isyu tulad ng posibleng kontaminasyon ng training data, sakop, pagbuo ng prompt, at epekto ng teacher model ay kailangan pa ng panlabas na pagtitiyak.

Nakikita ang malaking kahusayan sa antas ng quantitative deployment; ang opisyal ay nagsalaysay ng mga GGUF quantized version na nakapag-angkop sa llama.cpp at QVAC SDK. Ang paggamit ng Q4_K_M quantization ay nagpapaliit ng laki ng modelo ng 69%, habang ang average loss ay mas mababa sa 1 point. Sa pinakamainam na solusyon na nagpapahalaga sa laki at performance, ang modelo na may 4 bilyong parameter ay may sukat lamang ng 2.72GB, habang ang bersyon na may 1.7 bilyong parameter ay may 1.28GB lamang, kaya madaling mai-deploy sa lokal na device.

Ang opisyal na QVAC ay nagbibigay ng malinaw na babala sa panganib: ang MedPsy ay nagtataglay lamang ng text-based interaction, limitado sa paggamit sa Ingles, hindi angkop para sa mga klinikal na emergency, mayroong inherent na hallucination sa malalaking modelo, at kailangan ng mga developer na siguraduhin ang privacy at kaligtasan ng user sa buong arkitektura ng aplikasyon.

Ang sektor ng medisina mismo ay may malakas na pangangailangan para sa lokal na pag-iisip, at ang MedPsy ay may malaking potensyal; ngunit ang katotohanan ng kanyang kakayahan ay maaaring patunayan lamang kung ang mga panlabas na mananaliksik ay makapagpapakita ng mga benchmark resulta at magpapatotoo sa totoong klinikal na proseso.

Ang debate sa lokal na AI at cloud-based AI ay madalas na pinapaganda bilang piliin sa pagitan ng privacy at performance. Ngunit binago ng QVAC ang logika na ito—sa puso nito ay pagpili sa pagitan ng convenience at pagkakaroon ng kontrol.

Ang cloud-based AI ay nakikinabang sa kahusayan nito sa paggamit: ang mga user ay buksan ang app, isulat ang utos, at makakakuha ng resulta, nang walang kailangang mag-alala tungkol sa mga komplikadong bagay tulad ng model weights, video memory ng device, quantization parameters, vector embeddings, at compatibility ng runtime environment—ang platform ang hahawak ng lahat ng teknikal na kumplikasyon. Ang kakayahang magbigay ng kahusayan sa paggamit ay ang pangunahing dahilan kung bakit mabilis na umusbong ang sentralisadong AI platform, kung saan ang mga user ay nakikinabang sa pinakamataas na antas ng智能化 na kakayahan nang may napakababang hadlang.

Ang QVAC ay hinihingi mula sa mga developer at gumagamit na magdala ng mas maraming responsibilidad sa operasyon, upang makamit ang isang bagong arkitektura ng seguridad: lokal at offline na pagpapatakbo, gumagana kahit walang koneksyon sa internet, pagbabawas sa paglabas ng data, at pag-iwas sa pagkakasalalay sa API, habang pinag-uugnay ang point-to-point na pag-iisip at ang channel para sa pagpapamahagi ng modelo.

Ayon sa Tether SDK, ang mga app na may QVAC ay maaaring magtrabaho nang maayos sa mga kahinaan ng network, kahit na walang koneksyon sa internet, patuloy pa ring gumagana ang artificial intelligence. Sa mas maagang pahayag ng QVAC noong 2025, ipinlanong pa: ang AI agents ay maaaring direkta na i-deploy sa lokal na device, at ang mga device ay makakapag-ugnay at makakatulungan sa pamamagitan ng P2P network; kasama ang WDK suite, ang AI agents ay makakapag-automate ng pag-trade sa mga asset tulad ng Bitcoin at USDT.

Ito ang buong pangunahin na lohika ng Tether: ang pera, computing power, at mga agent, na sumusunod sa iisang parehong disenyo ng awtonomong soberanya.

Totoo, ang kanilang narrative ng decentralization ay hindi perpekto. Mula sa kakayahan ng mga user na i-download ang model, i-run ito sa lokal, at panatilihin ang sensitibong data sa kanilang mga device, nagtataglay ang QVAC ng mataas na decentralization sa inference layer, kung saan hindi na ang platform ang nangangasiwa sa bawat instruksyon ng interaksyon kaysa sa hosted API. Sa pamamagitan ng Holepunch network architecture, suportahan din ng QVAC ang delegated inference at decentralized model distribution, mga P2P na pangunahing kakayahan, na nagpapakita ng tunay na inobasyon sa disenyo.

Gayunpaman, mayroon pa ring sentralisadong katangian sa pamamahala. Ang QVAC ay buong-puno pang-pinansiyal, pangalan, at pinagsasamaan ng Tether; ang pangunahing aplikasyon, modelo, SDK roadmap, at konsepto ng “stable intelligence” ay pinamamahalaan ng isang kumpanya lamang.

Hindi ito sumasalungat sa pangunahing halagang lokal muna; ito ay naglalagay ng mga benepisyo ng decentralization sa pinakamalakas na ebidensya sa antas ng pagpapatakbo ng pag-iisip. Kailangan pa ng buong ecosystem na mabuo nang paulit-ulit ang mekanismo ng distributed control sa mga aspeto tulad ng default registration nodes, mga channel ng pagpapalabas ng bersyon, mga patakaran sa kaligtasan, pagpasok ng modelo, at pangmatagalang pamamahala ng komunidad.

Ang kredibilidad ng QVAC ngayon ay ganap na nakasalalay sa mga resulta ng pagrereplica ng third party. Kung ang benchmark score ng MedPsy ay maaaring muling maipakita sa isang external evaluation environment, tutuparin ng Tether ang konsepto ng “smart asset reserve”: isang lightweight, open-source, at locally deployable vertical model na sapat upang makipagkumpetensya sa mga cloud-based large models sa mga mataas na sensitibong sektor.

Kahit na ang third-party testing ay maliit o kaya ay isinasalungat ang pagkakaiba sa performance score, ang infrastructure value ng QVAC ay patuloy na may katotohanan, ngunit ang narrative tungkol sa model performance ay maaaring maging mas mahina. Ang huling tanong ng industriya ay bumabalik pa rin sa pangmatagalang batas ng teknolohiya: ang ekstremong kahusayan ay magdudulot ng pagkonsentrasyon ng kapangyarihan, samantalang ang pagkakaroon ng kontrol ay nangangailangan ng gastos sa pagpapanatili.

Ito rin ang halaga ng siyentipikong pananaw ni Asimov: ang psikohistorya sa “Foundation”, na nag-aaral ng mga pattern ng pag-unlad ng mga malalaking kompleks na sistema sa ilalim ng presyon; at ang Tether ay nagbibigay sa iyan ng bagong kahulugan, nakatuon sa kung paano tinatanggol ang infrastruktura laban sa sentralisadong monopoliyo.

Malawak ang skena ng pang-aklat na pagsasalaysay, ang teknolohiya ay nasa maagap na yugto pa lamang, ngunit malinaw at konsistente ang pangkabuuang estratehiya. Tether ay gumagamit ng patuloy na daloy ng pera mula sa pinakamalaking stablecoin sa mundo upang buuin ang isang AI arkitektura na batay sa lokal na pagpapatakbo, point-to-point network, open-source tools, at edge-optimized models, at ipinapalawak ang konsepto ng awtonomiyang pang-pananalapi ng stablecoin patungo sa larangan ng智能化.

Hindi na ito pinag-uusapan sa industriya: may kakayahan ba ang mga pangunahing stablecoin na mag-deploy sa AI? Ang sagot ay malinaw.

Ang tunay na pangunahing tanong ay kaya ba ng QVAC na lumikha ng sapat na malakas na modelo at imprastruktura upang hikayatin ang mga gumagamit na tanggapin ang katamtamang antas ng pagpapanatili para sa lokal na awtonomiyang pagkontrol?

Ang MedPsy ay ang unang measurable threshold. Ang mga resulta ng third-party replication ang magdedesisyon kung ang psychological history narrative ng QVAC ay isang sci-fi metaphor lamang, o kaya'y pumasok na sa pangunahing edge AI track bilang isang base架构 na may kompletong operational logic.