Fim da dependência? Tether libera IA gigante direto no celular

O “dólar da Inteligência Artificial”: YZi Labs investe em stablecoin que pode mudar o jogo do DeFi
  • IA treinada da Tether direto no smartphone, sem nuvem.
  • Estrutura suporta LLama3, Qwen3 e Gemma3.
  • Empresas ganham privacidade total em ajustes de modelos.

A Tether Data apresentou hoje um avanço que pode mudar a forma como a inteligência artificial funciona no dia a dia. A empresa lançou o QVAC Fabric LLM, uma estrutura que permite executar, treinar e ajustar grandes modelos de linguagem diretamente em laptops comuns, GPUs de consumo e até smartphones. O que antes dependia de servidores robustos e caros agora cabe no bolso do usuário, sem necessidade de datacenters, provedores especializados ou contratos de nuvem.

A novidade rompe um padrão antigo da indústria, que sempre tratou o ajuste fino de LLMs como um processo restrito a empresas com infraestrutura cara. O QVAC Fabric inverte essa lógica ao se tornar o primeiro sistema unificado capaz de rodar inferência, LoRA e ajuste completo em praticamente qualquer ambiente, incluindo iOS, Android, Windows, macOS e Linux. Tudo ocorre localmente, com privacidade total, sem que informações sensíveis saiam do dispositivo usado.

O ponto mais impressionante desta versão está na capacidade de treinar modelos diretamente em GPUs móveis, como Qualcomm Adreno e ARM Mali. Essa é a primeira estrutura pronta para produção que permite um treinamento de LLM moderno em hardware de smartphones, algo considerado impossível há poucos anos. Dessa forma, essa mudança abre espaço para uma IA que aprende com o próprio usuário, funciona sem internet e se torna antifrágil, porque depende menos de serviços externos e mantém desempenho mesmo em ambientes instáveis.

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Além disso, o QVAC Fabric LLM também amplia o universo do llama.cpp, incluindo suporte para ajustes em modelos como Llama3, Qwen3 e Gemma3, antes fora desse ecossistema. Agora, qualquer desenvolvedor pode ajustar esses modelos com um fluxo de trabalho simples e consistente, independentemente do hardware disponível.

Tether e inteligência artificial

Ao permitir o treinamento em GPUs de fabricantes como AMD, Intel, NVIDIA e Apple, além de chips móveis, o sistema elimina a antiga dependência de fornecedores únicos. Essa diversificação fortalece o desenvolvimento de IA e reduz barreiras para quem quer criar soluções personalizadas sem gastar milhões com infraestrutura ou licenças.

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Assim, para o setor corporativo, as mudanças são profundas. Empresas passam a ajustar modelos internamente, com total controle sobre dados sigilosos e sem o risco de exposição a provedores externos. Esse movimento reduz custos, facilita conformidade regulatória e permite que organizações aproveitem sua própria frota de dispositivos como base de treinamento.

Além disso, o processamento deixa de estar concentrado em servidores para ser distribuído por máquinas que já fazem parte do ambiente de trabalho.

Paolo Ardoino, CEO da Tether, afirma que a nova solução reforça o compromisso da empresa em democratizar o acesso à IA. Segundo ele, a inteligência artificial “não deve ficar limitada a grandes plataformas de nuvem”. O QVAC Fabric permitiria que qualquer usuário, de um desenvolvedor independente a uma grande empresa, configure e execute modelos avançados no próprio hardware, mantendo autonomia, privacidade e resiliência.

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Assim, o software chega como código aberto sob licença Apache 2.0 e já está disponível com binários multiplataforma e adaptadores prontos no Hugging Face. Essa abertura reduz barreiras técnicas e permite que até pequenos desenvolvedores iniciem testes com apenas alguns comandos.

Desse modo, a iniciativa marca um passo firme em direção a uma IA descentralizada, resistente a falhas e adequada para regiões com alta latência ou infraestrutura limitada. Em vez de depender de datacenters distantes, o usuário passa a executar modelos onde quiser, com desempenho local e controle absoluto sobre o próprio ambiente

 

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Jornalista, assessor de comunicação e escritor. Escreve também sobre cinema, séries, quadrinhos, já publicou dois livros independentes e tem buscado aprender mais sobre criptomoedas, o suficiente para poder compartilhar o conhecimento.
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