- 테더(USDT)는 총 지급 한도 없이 개인당 1,500~4,000 USDT를 지급하는 개발자 보조금 프로그램을 출시했습니다.
- 테더는 자체 의료 AI 모델이 인터넷 연결 없이 스마트폰에서만 실행됨에도 불구하고 구글의 대규모 시스템보다 성능이 우수하다고 주장했습니다.
- 이더리움 창립자 비탈릭 부테린은 이미 클라우드 기반 AI를 완전히 버리고 로컬 전용 환경으로 전환했습니다.
세계 최대 스테이블코인인 USDT의 발행사 테더는 인공지능에 주목하며, 클라우드에 의존하지 않고 작동하는 기술에 수백만 달러를 투자하고 있습니다.
테더의 CEO 파올로 아르도이노는 클라우드 기반 AI에서 로컬 및 자기 주권 AI 시스템으로의 마이그레이션 방법을 공유하며, 새로운 AI 에이전트 시스템의 위험성에 대해 경고했습니다.
테더, 로컬 AI 시스템 구축 개발자에게 보상
테더는 로컬 퍼스트 AI 및 결제 인프라를 지원하기 위해 무제한 개발자 보조금 프로그램을 출시했습니다. 이에 앞서 테더의 AI 연구 그룹은 표준 스마트폰에서 실행되며 구글(NASDAQ: GOOGL)의 훨씬 더 큰 시스템보다 성능이 우수한 의료 언어 모델을 출시했습니다.
테더는 이더리움(ETH) 공동 창립자 비탈릭 부테린이 이미 진입한 분야에 합류했습니다. 비탈릭은 광범위한 개인적인 블로그 게시물 4월 2일 클라우드 기반 AI로부터의 완전한 이주 계획을 상세히 공개했습니다.
크립토폴리탄 6월 DFS가 기존 안전 장치를 유지하면서 GENIUS ACT와 일치하는 새로운 스테이블코인 규제를 제안했다고 보도했습니다. 여기에는 완전한 준비금 backing과 독립적인 감사 포함됩니다. 부테린은 이제 모든 것을 자신의 머신에서 실행하며, 특히 상당한 보안 위협을 제시하는 새로운 '에이전트' 시스템의 도입과 함께 다른 사람들도 그렇게 하길 원한다고 말합니다. 부테린은 2026년 초 28만 개의 스타를 기록한 OpenClaw에 대한 연구를 강조했습니다.
이 도구는 AI 에이전트가 컴퓨터를 직접 제어할 수 있게 하며, 보안 연구자들은 OpenClaw 에이전트가 사용자의 인식 없이 중요한 시스템 설정을 수정하고, 웹 페이지에서 악성 스크립트를 다운로드 및 실행하며, 조용한 네트워크 호출을 통해 데이터를 유출할 수 있음을 입증했습니다.
크립토폴리탄은 이러한 에이전트가 사용하는 '스킬'의 약 15%에 사용자 데이터를 외부 서버로 조용히 전송하는 숨겨진 명령이 포함되어 있다고 보고했습니다.
"로컬에서 실행되고, 가치를 직접 보유하며, 외부 제공자에 의존하지 않는 것을 구축할 수 있다면 우리가 자금을 지원하겠습니다." 테더의 CEO 파올로 아르도이노가 말했습니다.
테더의 보조금 프로그램 은 각 작업당 1,500달러에서 4,000달러를 USDT 또는 비트코인(BTC)으로 지급하며, 총 프로그램 지급액에는 상한선이 없습니다. 그러나 개발자는 특정 기술적 산출물이 완료된 경우에만 보상을 받습니다.
테더는 이 프로그램을 자체 로컬 AI 플랫폼 QVAC의 핵심 라이브러리 구축, 기술 문서 작성, 테더의 오픈 스택 위에 애플리케이션 개발, 그리고 탈중앙화 및 엣지 AI 연구에 집중하고 있습니다.
주요 초점은 지갑 개발 키트(WDK)에 맞춰져 있으며, 이를 통해 개발자는 앱에 직접 자가 보관 지갑을 임베드할 수 있고, 사용자는 custodia 서비스나 호스팅 API에 의존하지 않고 계정을 관리하고 거래를 완료할 수 있습니다.
테더는 과거 BTC Pay Server 재단에 연속적으로 10만 달러의 보조금을 지급했으며, 비트코인 개발을 위해 OpenSats에 25만 달러를 기부했습니다. 테더는 500개 이상의 학생 교육 보조금을 배포했으며, 2030년까지 프로그램의 다음 단계에 약 538만 달러(CHF 500만)를 투입할 것을 약속했습니다.
작은 AI 모델이 더 큰 모델을 능가할 수 있는가?
테더의 AI 연구 그룹 최근 QVAC MedPsy를 출시했습니다. 이는 인터넷 연결 없이 스마트폰과 웨어러블 기기에서 직접 실행하도록 설계된 두 개의 의료 언어 모델로, 더 나은 성능을 위해서는 더 큰 모델이 필요하다는 가정에 도전합니다.
더 작은 모델인 QVAC MedPsy-1.7B(17억 파라미터)는 7개의 폐쇄형 의료 벤치마크에서 62.62점을 기록했으며, 크기가 절반 미만임에도 불구하고 구글의 MedGemma-1.5-4B-it보다 11.42점 더 높은 성능을 보였습니다.
더 큰 QVAC MedPsy-4B(40억 파라미터)는 동일한 벤치마크에서 70.54점을 기록했으며, 약 270억 파라미터를 가진 거의 7배 더 큰 모델인 구글의 MedGemma-27B-text-it을 능가했습니다.
모델들이 실제 임상 시나리오에서 테스트되었을 때 성능 격차는 더 벌어졌습니다. 적용된 의료 추론을 측정하도록 설계된 테스트인 HealthBench Hard에서 QVAC MedPsy-4B는 58.00점을 기록한 반면, MedGemma-27B는 42.00점을 기록했습니다.
이 모델들은 비교 가능한 시스템보다 최대 3.2배 적은 토큰을 사용하므로, 이는 직접적으로 더 빠른 응답 시간과 낮은 연산 요구 사항으로 이어집니다.
테더, 비탈릭 및 더 작고 로컬인 AI 모델을 실행하는 다른 지지자들은 이러한 결과를 바탕으로, 효율적인 시스템을 실행하기 위해 데이터를 클라우드에 보내는 위험을 감수할 필요가 없다는 증거로 제시할 것입니다.
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한나 콜리모어
한나는 암호화폐 분야에서 거의 10년 간의 블로그 작성 및 이벤트 리포팅 경험을 가진 작가이자 편집자입니다. 크립토폴리탄에서 한나는 뉴스 페이지에 기여하며 DeFi, RWA, 암호화폐 규제, AI 및 프론티어 테크 산업의 최신 동향을 보도하고 분석합니다. 그녀는 아카디아 대학교에서 경영학 학위를 취득했습니다.
