- Tether(USDT)は総支給額の上限を設けない開発者向け助成金プログラムを開始し、個人あたり1,500〜4,000 USDTを支給します。
- Tetherは、自社の医療用AIモデルがインターネット接続なしでスマートフォン上で完全に動作し、Googleのより大規模なシステムを上回っていると主張しています。
- EthereumのVitalik Buterin氏はすでにクラウドAIから完全に離れ、ローカル専用環境へ移行しました。
世界最大のステーブルコインであるUSDTを発行するTetherは、人工知能に注目を集め、クラウドを必要としない技術に数百万ドルを投資しています。
TetherのCEOであるPaolo Ardoino氏は、クラウドベースのAIからローカルで自己主権的なAIシステムへの移行方法について共有し、新しいAIエージェントシステムのリスクについて警告しました。
Tetherは開発者にローカルAIシステムの構築を依頼しています
Tetherは、ローカルファーストのAIおよび決済インフラストラクチャに資金を提供するための無制限の開発者助成金プログラムを立ち上げました。これに先立ち、TetherのAI研究グループは、標準的なスマートフォンで実行され、Google（NASDAQ: GOOGL）の大幅に大きなシステムを大きく上回る医療用言語モデルをリリースしました。
Tetherは、Ethereum（ETH）共同創設者であるヴィタリック・ブテリン氏がすでに歩んでいる道に加わりました。ヴィタリック氏は広範な個人的な ブログ投稿 4月2日に、クラウドベースのAIからの完全な移行について詳述しました。
Cryptopolitan 報告しました。これには完全な準備預金と独立監査が含まれます。 Buterin氏は、現在すべてのものを自分のマシンで実行しており、特に新たな「エージェント」システムの導入により大きなセキュリティ脅威をもたらすため、他の人々にも同様の行動を求めています。Buterin氏は、2026年初頭に28万スターを獲得したOpenClawに関する研究を強調しました。
このツールにより、AIエージェントはコンピュータを直接制御でき、セキュリティ研究者はOpenClawエージェントが、ユーザーの認識なしに重要なシステム設定を変更し、Webページから悪意のあるスクリプトをダウンロードして実行し、静かなネットワーク呼び出しを通じてデータを盗み出すことを実証しました。
Cryptopolitanの報道によると、これらのエージェントが使用する「スキル」の約15%には、ユーザーデータを外部サーバーに静かに送信する隠しコマンドが含まれています。
「ローカルで実行され、価値を直接保持し、外部プロバイダーに依存しないものを構築できる場合、私たちはそれを資金提供します。」TetherのCEOであるPaolo Ardoino氏は述べています。
Tetherの 助成金プログラム は、タスクごとに1,500ドルから4,000ドルをUSDTまたはビットコイン（BTC）で支払い、プログラムの総支払額に上限はありません。ただし、開発者は特定の技術的な納品物が完了した場合にのみ報酬を受け取ります。
Tetherは、このプログラムを自社の ローカルAIプラットフォームQVACのコアライブラリの構築、技術文書の作成、Tetherのオープンスタック上のアプリケーションの開発、分散化およびエッジAIの研究に向けて向けています。
主要な焦点は、ウォレット開発キット（WDK）です。これにより、開発者は自己保管型のウォレットをアプリケーションに直接埋め込むことができ、ユーザーは保管サービスやホストされたAPIに依存せずにアカウントを管理し、トランザクションを完了することができます。
Tetherは以前、BTC Pay Server Foundationに対して連続して10万ドルの助成金を授与し、OpenSatsに対して25万ドルを寄付してビットコインの開発を支援しました。Tetherは500件以上の学生向け教育助成金を配布し、2030年までのプログラムの次のフェーズに向けて最大約538万ドル（CHF 500万）をコミットしています。
小規模なAIモデルは大規模モデルを上回る性能を発揮できるか？
TetherのAI研究グループ は QVAC MedPsyをリリースしました。これは、インターネット接続なしでスマートフォンやウェアラブルデバイス上で直接実行するように設計された、一対の医療用言語モデルです。この結果は、より良い性能にはより大きなモデルが必要であるという前提に疑問を投げかけます。
小規模なモデルであるQVAC MedPsy-1.7B（17億パラメータ）は、7つのクローズドエンドの医療ベンチマークで62.62点を獲得し、サイズが半分未満にもかかわらず、GoogleのMedGemma-1.5-4B-itを11.42ポイント上回りました。
大規模なQVAC MedPsy-4B（40億パラメータ）は、同じベンチマークで70.54点を獲得し、約270億パラメータを含むほぼ7倍大きなモデルであるGoogleのMedGemma-27B-text-itを上回りました。
モデルが実際の臨床シナリオでテストされたとき、パフォーマンスの差は広がりました。適用された医療推論を測定するために設計されたテストであるHealthBench Hardでは、QVAC MedPsy-4Bは58.00点を獲得し、MedGemma-27Bの42.00点を上回りました。
これらのモデルは、比較可能なシステムと比較して最大3.2倍少ないトークンを使用しており、これは直接的に高速な応答時間と低い計算要件につながります。
Tether、Vitalik、および小規模なローカルAIモデルの実行を支持する他の支持者たちは、これらの結果を、効率的なシステムを実行するためにユーザーがデータをクラウドに送信するリスクを冒す必要がないことを示す証拠として指摘するでしょう。
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ハンナ・コリーモア
Hannahは、暗号通貨分野でほぼ10年にわたるブログ執筆およびイベントレポートの経験を持つライター兼編集者です。Cryptopolitanでは、ニュースページに寄稿し、DeFi、RWA（実世界資産）、暗号通貨規制、AI、フロンティアテック業界の最新の動向を報告・分析しています。アーケディア大学でビジネス経営の学位を取得しています。
