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全球最大稳定币USDT的发行方Tether，推出了一项全新的AI训练框架。该框架允许在消费级硬件上对大型语言模型进行微调，涵盖智能手机及非Nvidia品牌的GPU。

根据周二发布的公告，该系统基于QVAC平台，采用微软的BitNet架构及LoRA技术，显著降低内存和算力需求，预计将减少AI模型开发的成本和硬件门槛。

该框架支持跨平台的训练和推理，适用于多种芯片，包括AMD、Intel和Apple Silicon，以及Qualcomm和Apple的移动GPU。

Tether表示，其工程团队已能够在智能手机上对高达10亿参数的模型进行微调，耗时不到两小时，而更小规模的模型仅需几分钟。该技术还支持在移动设备上运行高达130亿参数的大模型。

该框架基于BitNet，这是一种1-bit模型架构。公司介绍称，与类似的16-bit模型相比，内存消耗可减少高达77.8%，使得更大的模型能够在受限硬件上运行。此外，它还支持无需Nvidia硬件的1-bit模型LoRA微调，扩展了AI训练的硬件选择。

公司指出，性能优势同样体现在推理环节，移动GPU运行BitNet模型的速度是CPU的数倍。本地端设备训练和联邦学习等场景将从中受益，即模型可以在分布式设备上更新，而无需将数据上传至中心化服务器，从而减少对云基础设施的依赖。

加密企业加速布局AI，从挖矿基础设施到自主智能体

Tether进军AI基础设施的同时，加密企业也在加快向算力及机器学习领域的拓展，比特币挖矿与AI智能体的浪潮正在形成。

2023年9月，谷歌以43亿美元收购Cipher Mining 5.4%股权，并达成了一项为期10年的AI数据中心合作协议。12月，比特币矿企IREN宣布计划筹集约36亿美元用于AI基础设施投资。

这一趋势预计将持续至2026年。今年2月，HIVE Digital Technologies公布创纪录的收入9,310万美元，主要得益于其AI及高性能计算业务的增长。而3月，Core Scientific获得了摩根士丹利5亿美元的信贷额度，并可扩展至10亿美元。

在挖矿领域向AI与高性能计算转型的同时，AI智能体（能够自主交易、执行服务和任务的程序）在加密行业也在加速落地。

2023年10月，Coinbase推出了支持AI智能体进行链上交易的钱包基础设施。上月，Alchemy上线了一套系统，允许智能体在Base上使用USDC访问区块链数据服务。今年2月，Pantera与富兰克林邓普顿共同加入Sentient旗下Arena平台，测试企业级AI智能体。

周二，由OpenAI创始人Sam Altman联合创立的身份网络World发布了AgentKit，该工具包使AI智能体在支付x402微支付协议时，可以通过World ID验证其与唯一人类身份的关联。

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