Tether buduje platformę AI, która działa na twoim własnym sprzęcie. QVAC oferuje modułowe SDK, które pozwala deweloperom tworzyć mikro-moduły AI dla praktycznie każdego urządzenia. Te moduły łączą się i współpracują przez szyfrowaną sieć peer-to-peer bez centralnych serwerów, kluczy API czy strażników. QVAC Fabric właśnie dodał wsparcie dla architektury BitNet firmy Microsoft, aby umożliwić fine-tuning LoRA i wnioskowanie modeli językowych 1-bitowych bezpośrednio na urządzeniach konsumenckich. To, co wcześniej wymagało dedykowanych GPU NVIDIA i kosztownej infrastruktury serwerowej, może teraz działać na codziennych urządzeniach. Benchmarki Tethera pokazują, że modele BitNet używają do 77,8% mniej VRAM niż porównywalne modele 16-bitowe, a wnioskowanie GPU działa od 2x do 11x szybciej niż CPU na urządzeniach mobilnych. Fabric został wydany jako open source. Rozwój AI dzisiaj zależy od tego samego rodzaju scentralizowanej infrastruktury, od której kryptowaluty miały na celu odejść. Szkolenie i fine-tuning modeli wciąż polegają na sprzęcie NVIDIA i dostawcach chmury, co koncentruje kontrolę w rękach niewielkiej liczby firm. Fabric ma na celu zmianę tego stanu rzeczy, czyniąc sprzęt konsumencki realną platformą do rozwoju modeli. Tether buduje kilka aplikacji na QVAC. Translate obsługuje offline transkrypcję i tłumaczenie tekstu, audio i obrazów. Health wykorzystuje lokalnego agenta AI do śledzenia danych zdrowotnych. Keet integruje AI QVAC, aby umożliwić funkcje konwersacyjne na urządzeniu. Rozwój QVAC przez Tether sugeruje, że zdecentralizowana AI staje się poważnym priorytetem dla nich.