Tether lanza subvenciones de IA para financiar herramientas de inteligencia locales

Tether, el emisor de USDT, la stablecoin más grande del mundo, ha puesto su mira en la inteligencia artificial, invirtiendo millones de dólares en tecnología que no requiere la nube para funcionar

Paolo Ardoino, CEO de Tether, compartió cómo migró de una IA basada en la nube a un sistema de IA local y soberano, advirtiendo sobre los riesgos de los nuevos sistemas de Agentes de IA

Tether está pagando a desarrolladores para construir sistemas de IA locales

Tether ha lanzado un programa de subvenciones ilimitadas para desarrolladores para financiar infraestructura de IA y pagos con enfoque local. Antes de esto, el grupo de investigación de IA de Tether lanzó modelos de lenguaje médico que funcionan en teléfonos inteligentes estándar y superan a los sistemas mucho más grandes de Google (NASDAQ: GOOGL).

Tether se une a una línea en la que ya está Vitalik Buterin, cofundador de Ethereum (ETH). Vitalik publicó una extensa entrada en su blog personal el 2 de abril detallando su migración completa lejos de la IA basada en la nube.

Cryptopolitan informó que Buterin dice que ahora todo lo ejecuta en sus propias máquinas y quiere que otros hagan lo mismo, especialmente con la introducción de nuevos sistemas de “agentes” que presentan amenazas de seguridad considerables. Buterin destacó la investigación realizada sobre OpenClaw, que alcanzó 280,000 estrellas a principios de 2026.

La herramienta permite que los agentes de IA controlen computadoras directamente, y los investigadores de seguridad han demostrado que los agentes de OpenClaw pueden modificar configuraciones críticas del sistema, descargar y ejecutar scripts maliciosos desde páginas web sin que el usuario lo note, y exfiltrar datos mediante llamadas de red silenciosas.

Cryptopolitan informó que aproximadamente el 15% de las “habilidades” que usan estos agentes contienen comandos ocultos que envían silenciosamente datos del usuario a servidores externos.

“Si puedes construir algo que funcione localmente, que tenga valor directamente, y que no dependa de proveedores externos, lo financiamos.” dijo Paolo Ardoino, CEO de Tether.

El programa de subvenciones de Tether paga a las personas entre 1,500 y 4,000 dólares por tarea, en USDT o Bitcoin (BTC), sin límite en los pagos totales del programa. Sin embargo, los desarrolladores solo reciben pago una vez que se cumplen entregables técnicos específicos.

Tether está dirigiendo el programa hacia la construcción de bibliotecas principales para su plataforma de IA local QVAC, produciendo documentación técnica, desarrollando aplicaciones sobre la pila abierta de Tether, y investigando descentralización y IA en el borde (edge AI).

Un enfoque principal es el Kit de Desarrollo de Carteras (WDK), que permite a los desarrolladores integrar carteras de autogestión directamente en aplicaciones, permitiendo a los usuarios gestionar sus cuentas y completar transacciones sin depender de servicios custodios o APIs alojadas

Tether anteriormente otorgó 100,000 dólares en subvenciones a la Fundación BTC Pay Server en años consecutivos y donó 250,000 dólares a OpenSats para el desarrollo de Bitcoin. Tether ha distribuido más de 500 becas educativas para estudiantes y se comprometió con aproximadamente 5.38 millones de dólares (CHF 5 millones) para la próxima fase del programa hasta 2030.

¿Modelos de IA más pequeños pueden superar a los más grandes?

El Grupo de Investigación de IA de Tether lanzó recientemente QVAC MedPsy, un par de modelos de lenguaje médico diseñados para funcionar directamente en teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles sin conexión a internet. Los resultados desafían la suposición de que un mejor rendimiento requiere modelos más grandes.

El modelo más pequeño, QVAC MedPsy-1.7B (1.7 mil millones de parámetros), obtuvo 62.62 en siete pruebas médicas de respuesta cerrada, superando a MedGemma-1.5-4B-it de Google en 11.42 puntos a pesar de ser menos de la mitad de tamaño.

El modelo más grande, QVAC MedPsy-4B (4 mil millones de parámetros), obtuvo 70.54 en las mismas pruebas, superando a MedGemma-27B-text-it de Google, un modelo casi siete veces más grande que contiene aproximadamente 27 mil millones de parámetros.

La brecha de rendimiento se amplió cuando los modelos fueron probados en escenarios clínicos del mundo real. En HealthBench Hard, una prueba diseñada para medir el razonamiento médico aplicado, QVAC MedPsy-4B obtuvo 58.00 frente a los 42.00 de MedGemma-27B.

Los modelos también utilizan hasta 3.2 veces menos tokens que sistemas comparables, lo que se traduce directamente en tiempos de respuesta más rápidos y menores demandas computacionales.

Tether, Vitalik y otros defensores de ejecutar modelos de IA más pequeños y locales señalarán estos resultados como evidencia de que los usuarios no necesitan arriesgar enviar sus datos a la nube para ejecutar sistemas eficientes.

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