Tether lança bolsas de IA para financiar ferramentas de inteligência operadas localmente

Tether, o emissor do USDT, a maior stablecoin do mundo, colocou seus olhos na inteligência artificial, investindo milhões de dólares em tecnologia que não requer a nuvem para funcionar

Paolo Ardoino, CEO da Tether, compartilhou como migrou de IA baseada na nuvem para um sistema de IA local e soberano, alertando sobre os riscos de novos sistemas de Agentes de IA

A Tether está pagando desenvolvedores para construir sistemas de IA locais

A Tether lançou um programa de subsídios ilimitados para desenvolvedores para financiar infraestrutura de IA e pagamentos com foco local. Antes disso, o grupo de pesquisa de IA da Tether lançou modelos de linguagem médica que rodam em smartphones padrão e superam sistemas significativamente maiores da Google (NASDAQ: GOOGL).

A Tether se junta a uma linha que Vitalik Buterin, cofundador do Ethereum (ETH), já percorre. Vitalik publicou um extenso post em seu blog pessoal em 2 de abril detalhando sua migração completa para fora da IA baseada na nuvem.

Cryptopolitan informou que Buterin diz que agora roda tudo em suas próprias máquinas e quer que outros façam o mesmo, especialmente com a introdução de novos sistemas de “agentes” que apresentam ameaças consideráveis à segurança. Buterin destacou a pesquisa feita no OpenClaw, que atingiu 280.000 estrelas no início de 2026.

A ferramenta permite que agentes de IA controlem computadores diretamente, e pesquisadores de segurança demonstraram que agentes do OpenClaw podem modificar configurações críticas do sistema, baixar e executar scripts maliciosos de páginas web sem o conhecimento do usuário, e exfiltrar dados por chamadas de rede silenciosas.

Cryptopolitan relatou que aproximadamente 15% das “habilidades” que esses agentes usam contêm comandos ocultos que enviam silenciosamente dados do usuário para servidores externos.

“Se você consegue construir algo que rode localmente, que mantenha valor diretamente, e que não dependa de provedores externos, nós financiamos.” disse Paolo Ardoino, CEO da Tether.

O programa de subsídios da Tether paga entre US$ 1.500 e US$ 4.000 por tarefa, em USDT ou Bitcoin (BTC), sem limite para o total de pagamentos do programa. No entanto, os desenvolvedores só são pagos após a conclusão de entregas técnicas específicas.

A Tether direciona o programa para construir bibliotecas principais para sua plataforma de IA local QVAC, produzir documentação técnica, desenvolver aplicações sobre a pilha aberta da Tether, e pesquisar descentralização e IA de borda.

Um foco importante é o Kit de Desenvolvimento de Carteiras (WDK), que permite aos desenvolvedores incorporar carteiras de autocustódia diretamente em aplicações, além de permitir que os usuários gerenciem suas contas e realizem transações sem depender de serviços de custódia ou APIs hospedadas

A Tether já concedeu US$ 100.000 em subsídios para a Fundação BTC Pay Server em anos consecutivos e doou US$ 250.000 para a OpenSats para o desenvolvimento do Bitcoin. A Tether distribuiu mais de 500 bolsas de estudo para estudantes e comprometeu até aproximadamente US$ 5,38 milhões (CHF 5 milhões) para a próxima fase do programa até 2030.

Modelos de IA menores podem superar os maiores?

O Grupo de Pesquisa de IA da Tether lançou recentemente o QVAC MedPsy, um par de modelos de linguagem médica projetados para rodar diretamente em smartphones e dispositivos vestíveis sem conexão à internet. Os resultados desafiam a suposição de que melhor desempenho requer modelos maiores.

O modelo menor, QVAC MedPsy-1.7B (1,7 bilhão de parâmetros), obteve 62,62 em sete benchmarks médicos de resposta fechada, superando o MedGemma-1.5-4B-it da Google em 11,42 pontos, apesar de ter menos da metade do tamanho.

O modelo maior, QVAC MedPsy-4B (4 bilhões de parâmetros), obteve 70,54 nos mesmos benchmarks, superando o MedGemma-27B-text-it da Google, um modelo quase sete vezes maior, contendo aproximadamente 27 bilhões de parâmetros.

A diferença de desempenho aumentou quando os modelos foram testados em cenários clínicos do mundo real. No HealthBench Hard, um teste projetado para medir raciocínio médico aplicado, o QVAC MedPsy-4B obteve 58,00 contra 42,00 do MedGemma-27B.

Os modelos também usam até 3,2 vezes menos tokens do que sistemas comparáveis, o que se traduz diretamente em tempos de resposta mais rápidos e menor demanda computacional.

Tether, Vitalik e outros defensores de rodar modelos de IA menores e locais apontarão esses resultados como evidência de que os usuários não precisam arriscar enviar seus dados para a nuvem para rodar sistemas eficientes.

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