Kripto sektöründe dikkat çeken gelişmelerden biri olan Tether, akıllı telefonlar ve tüketici GPU’larına yapay zeka getirmek için tasarlanmış yeni bir çerçeve olan QVAC Fabric’i tanıttı. Bu adım, cihazlar üzerindeki yapay zekanın uç eğitimi ve gizliliğini sağlamayı amaçlıyor.

QVAC Fabric, standart 16-bit modellere göre bellek kullanımını %90 oranında azaltabilmesiyle dikkat çekiyor. Böylece, normalde veri merkezlerine ihtiyaç duyan modeller, doğrudan telefonlar, dizüstü bilgisayarlar ve Nvidia dışı GPU’lar üzerinde çalışabiliyor. Tether mühendisleri, akıllı telefonlarda 1 milyar parametreye kadar olan modelleri kısa sürede ince ayarlayabildiklerini belirtirken, çerçevenin önemli ölçüde ölçeklenebilir olduğunu da vurguluyor.

Bu yeni çerçeve, amiral gemisi cihazlarda, örneğin iPhone 16 ve Galaxy S25 gibi, büyük modelleri 3.8 milyar parametre boyutuna kadar ince ayarlayabilecek kapasiteye sahip. Aynı zamanda AMD, Intel, Apple Silicon çipleri gibi geniş bir donanım yelpazesini desteklerken Nvidia’ya bağımlı olmayarak daha erişilebilir bir yapay zeka altyapısı sunmayı hedefliyor.

Tether’ın vurguladığı bir diğer nokta ise federated learning yaklaşımı. Bu yaklaşım, AI modellerinin kişisel verileri merkezi sunuculara göndermeden birçok cihazda güncellenmesini sağlayarak hem kullanıcı gizliliğini koruyor hem de maliyetleri düşürüyor. QVAC Fabric’in açık kaynaklı olması ise topluluğun geliştirme sürecine katkı sağlayabileceği anlamına geliyor.

Son dönemde kripto sektöründeki şirketlerin yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem alanına odaklandığı bir dönem yaşanıyor. Tether’ın QVAC Fabric lansmanı, bu değişimin bir parçası olarak öne çıkarken, sektördeki diğer şirketlerin benzer yatırımlarla büyümeye devam ettiği görülüyor.

Tether’ın QVAC Fabric’i ile birlikte dijital varlıklar, yapay zeka araştırmaları ve merkeziyetsiz altyapının kesişim noktasında önemli bir adım atıldığı belirtiliyor. Bu durum, ileri düzey modellerin uç noktalarda nasıl kullanıldığını ve dağıtıldığını yeniden şekillendirebilecek potansiyele sahip.

⚠️ Bu içerik yatırım tavsiyesi değildir.