Эмитент крупнейшего стейблкоина USDT компания Tether представила первую в мире кроссплатформенную систему тонкой настройки больших языковых моделей (LoRA) для потребительского оборудования. Фреймворк, разработанный в рамках платформы QVAC Fabric, использует архитектуру BitNet от Microsoft и позволяет обучать модели с до 13 миллиардами параметров на обычных смартфонах, ноутбуках и видеокартах потребительского класса.
Ключевым прорывом стало устранение зависимости от дорогостоящей инфраструктуры NVIDIA и облачных сервисов. Согласно опубликованным тестам, модель BitNet-1B потребляет на 77,8% меньше видеопамяти (VRAM), чем аналогичная 16-битная модель Gemma-3-1B. Скорость вывода (инференса) на мобильных GPU оказалась в 2–11 раз выше, чем на центральных процессорах.
Практические результаты впечатляют: на смартфоне Samsung S25 тонкая настройка модели с 125 миллионами параметров на биомедицинском датасете из 300 документов занимает всего 10 минут. Модель с 1 миллиардом параметров обучается за 1 час 18 минут на том же устройстве, а iPhone 16 поддерживает масштабирование до 13 миллиардов параметров.
Генеральный директор Tether Паоло Ардоино заявил: «Когда обучение моделей зависит от централизованной инфраструктуры, инновации стагнируют, а баланс экосистемы становится хрупким». Он подчеркнул, что компания продолжит инвестировать ресурсы, чтобы искусственный интеллект стал доступен локально на любом устройстве.
Новая система поддерживает широкий спектр аппаратных платформ, включая чипы AMD, Intel, Apple Silicon, а также мобильные GPU Qualcomm и Apple. Это открывает возможности для федеративного обучения, когда модели обновляются на распределённых устройствах без передачи данных на центральные серверы, что снижает зависимость от облачной инфраструктуры.
Выход Tether на рынок ИИ-инфраструктуры происходит на фоне активной диверсификации криптокомпаний в сферу вычислений и машинного обучения. В сентябре Google приобрела 5,4% акций майнинговой компании Cipher Mining в рамках сделки на $3 млрд, связанной с мощностями для ИИ-центров обработки данных. В декабре майнер IREN объявил о планах привлечь $3,6 млрд для финансирования ИИ-инфраструктуры.
В феврале 2026 года HIVE Digital Technologies сообщила о рекордной выручке в $93,1 млн благодаря росту операций в сфере ИИ и высокопроизводительных вычислений (HPC). В марте Core Secure получила кредитную линию на $500 млн от Morgan Stanley с возможностью увеличения до $1 млрд.
Параллельно в криптосекторе набирают обороты автономные ИИ-агенты. В октябре Coinbase представила инфраструктуру кошельков для проведения ончейн-транзакций агентами. В феврале Alchemy запустила систему доступа агентов к сервисам блокчейн-данных с использованием USDC в сети Base. Pantera и Franklin Templeton присоединились к платформе Arena от Sentient для тестирования корпоративных ИИ-агентов.
17 марта сеть идентификации World, сооснователем которой является Сэм Альтман из OpenAI, запустила инструментарий AgentKit, позволяющий ИИ-агентам подтверждать привязку к уникальному человеку через World ID и осуществлять платежи через протокол микроплатежей x402.
