A Tether lança programa de subsídios, reforçando sua estratégia de IA com foco local

A Tether, emissora do USDT, a maior stablecoin do mundo, está de olho na inteligência artificial, investindo milhões de dólares em tecnologia que não precisa da nuvem para funcionar. 

Paolo Ardoino, CEO da Tether, compartilhou como migrou de uma IA baseada em nuvem para um sistema de IA local e autônomo, alertando sobre os riscos dos novos sistemas de agentes de IA. 

A Tether está pagando desenvolvedores para criarem sistemas de IA locais 

A Tether lançou um programa de subsídios ilimitados para desenvolvedores, com o objetivo de financiar infraestrutura de IA e pagamentos com foco em projetos locais. Anteriormente, o grupo de pesquisa em IA da Tether lançou modelos de linguagem médica que funcionam em smartphones comuns e superam os sistemas significativamente maiores do Google (NASDAQ: GOOGL).

A Tether segue uma trajetória Ethereum já trilhada por Vitalik Buterin, cofundador artigo em seu blog detalhando sua completa migração para longe da inteligência artificial baseada em nuvem.

Cryptopolitan noticiou que Buterin afirma agora executar tudo em suas próprias máquinas e deseja que outros façam o mesmo, especialmente com a introdução de novos sistemas de "agentes" que representam ameaças consideráveis ​​à segurança. Buterin destacou a pesquisa realizada sobre o OpenClaw, que alcançou 280.000 estrelas no início de 2026.

A ferramenta permite que agentes de IA controlem computadores diretamente, e pesquisadores de segurança demonstraram que os agentes do OpenClaw podem modificar configurações críticas do sistema, baixar e executar scripts maliciosos de páginas da web sem o conhecimento do usuário e exfiltrar dados por meio de chamadas de rede silenciosas.

Cryptopolitan informou que aproximadamente 15% das "habilidades" usadas por esses agentes contêm comandos ocultos que enviam silenciosamente dados do usuário para servidores externos.

"Se você conseguir construir algo que funcione localmente, que tenha valor direto e que não dependa de fornecedores externos, nós financiaremos", disse Paolo Ardoino, CEO da Tether.

da Tether O programa de bolsas paga a indivíduos de US$ 1.500 a US$ 4.000 por tarefa, em USDT ou Bitcoin (BTC), sem limite máximo para o total de pagamentos do programa. No entanto, os desenvolvedores só recebem o pagamento após a conclusão de entregas técnicas específicas.

A Tether está direcionando o programa para a construção de bibliotecas essenciais para sua plataforma local de IA, a QVAC, a produção de documentação técnica, o desenvolvimento de aplicativos sobre a infraestrutura aberta da Tether e a pesquisa sobre descentralização e IA de ponta.

Um dos principais focos é o Wallet Development Kit (WDK), que permite aos desenvolvedores incorporar carteiras de autocustódia diretamente em aplicativos, ao mesmo tempo que permite aos usuários gerenciar suas contas e concluir transações sem depender de serviços de custódia ou APIs hospedadas. 

A Tether já concedeu US$ 100.000 em subsídios à BTC Pay Server Foundation em anos consecutivos e doou US$ 250.000 à OpenSats para o desenvolvimento Bitcoin . A Tether distribuiu mais de 500 bolsas de estudodent e comprometeu-se a investir até aproximadamente US$ 5,38 milhões (CHF 5 milhões) na próxima fase do programa, até 2030.

Será que modelos de IA menores podem superar os maiores?

O grupo de pesquisa em IA da Tether lançou recentemente o QVAC MedPsy, um conjunto de dois modelos de linguagem médica projetados para funcionar diretamente em smartphones e dispositivos vestíveis, sem necessidade de conexão com a internet. Os resultados desafiam a ideia de que um melhor desempenho exige modelos maiores.

O modelo menor, QVAC MedPsy-1.7B (1,7 bilhão de parâmetros), obteve uma pontuação de 62,62 em sete benchmarks médicos de resposta fechada, superando o MedGemma-1.5-4B-it do Google em 11,42 pontos, apesar de ter menos da metade do tamanho.

O modelo QVAC MedPsy-4B, maior (com 4 bilhões de parâmetros), obteve uma pontuação de 70,54 nos mesmos testes de referência, superando o MedGemma-27B-text-it do Google, um modelo quase sete vezes maior que contém aproximadamente 27 bilhões de parâmetros.

A diferença de desempenho aumentou quando os modelos foram testados em cenários clínicos reais. No HealthBench Hard, um teste desenvolvido para medir o raciocínio médico aplicado, o QVAC MedPsy-4B obteve 58,00 pontos, em comparação com os 42,00 pontos do MedGemma-27B. 

Os modelos também utilizam significativamente até 3,2 vezes menos tokens do que sistemas comparáveis, o que se traduz diretamente em tempos de resposta mais rápidos e menores demandas computacionais.

A Tether, a Vitalik e outros defensores da execução de modelos de IA menores e locais apontarão esses resultados como prova de que os usuários não precisam correr o risco de enviar seus dados para a nuvem para executar sistemas eficientes.