Tether construit une plateforme d'IA qui fonctionne sur votre propre matériel. QVAC fournit un SDK modulaire qui permet aux développeurs de créer des micro-modules d'IA pour pratiquement n'importe quel appareil. Ces modules se connectent et collaborent via un réseau peer-to-peer crypté sans serveurs centralisés, clés API ou gardiens. QVAC Fabric vient d'ajouter le support de l'architecture BitNet de Microsoft pour permettre le fine-tuning LoRA et l'inférence de modèles de langage de grande taille à 1 bit directement sur des appareils grand public. Ce qui nécessitait auparavant des GPU NVIDIA dédiés et une infrastructure serveur coûteuse peut désormais fonctionner sur des appareils quotidiens. Les benchmarks de Tether montrent que les modèles BitNet utilisent jusqu'à 77,8 % de VRAM en moins que les modèles 16 bits comparables, avec une inférence GPU fonctionnant entre 2x et 11x plus vite que le CPU sur des appareils mobiles. Fabric a été publié en open source. Le développement de l'IA aujourd'hui dépend du même type d'infrastructure centralisée dont la crypto a été conçue pour s'éloigner. L'entraînement et le fine-tuning des modèles reposent encore sur le matériel NVIDIA et les fournisseurs de cloud, ce qui concentre le contrôle entre les mains d'un petit nombre d'entreprises. Fabric vise à changer cela en faisant du matériel grand public une plateforme viable pour un véritable développement de modèles. Tether construit plusieurs applications sur QVAC. Translate gère la transcription et la traduction hors ligne à travers le texte, l'audio et les images. Health utilise un agent IA sur l'appareil pour suivre les données de santé localement. Keet intègre l'IA QVAC pour permettre des fonctionnalités de conversation sur l'appareil. Le développement de QVAC par Tether suggère que l'IA décentralisée devient une priorité sérieuse pour eux.