A Tether lança programa de subvenções, reforçando a estratégia de IA local-first

A Tether, emissora do USDT, a maior stablecoin do mundo, fixou seus olhos na inteligência artificial, investindo milhões de dólares em tecnologia que não requer a nuvem para funcionar. 

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

A Tether está pagando desenvolvedores para criar sistemas de IA locais 

A Tether lançou um programa de subsídios ilimitado para desenvolvedores, com o objetivo de financiar infraestrutura de pagamentos e IA local-first. Anteriormente, o grupo de pesquisa em IA da Tether lançou modelos de linguagem médica que funcionam em smartphones padrão e superam significativamente os sistemas muito maiores do Google (NASDAQ: GOOGL).

A Tether entra em uma trilha já percorrida por Vitalik Buterin, co-fundador do Ethereum (ETH). Vitalik publicou um extenso artigo pessoal post de blog em 2 de abril, detalhando sua migração completa para fora da IA baseada em nuvem.

Cryptopolitan reportou Buterin afirma que agora executa tudo em suas próprias máquinas e deseja que outros façam o mesmo, especialmente com a introdução de novos sistemas de "agentes" que apresentam ameaças consideráveis de segurança. Buterin destacou a pesquisa realizada no 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.

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

"Se você puder construir algo que funcione localmente, mantenha valor diretamente e não dependa de provedores externos, nós o financiaremos", disse o CEO da Tether, Paolo Ardoino.

O programa de subsídios da Tether paga aos indivíduos entre US$ 1.500 e US$ 4.000 por tarefa, em USDT ou Bitcoin (BTC), sem limite máximo para os pagamentos totais do programa. No entanto, os desenvolvedores são pagos apenas quando entregas técnicas específicas são concluídas.

A Tether está direcionando o programa para a criação de bibliotecas centrais para sua plataforma de IA local QVAC, produção de documentação técnica, desenvolvimento de aplicativos sobre a stack aberta da Tether e pesquisa sobre descentralização e IA de borda.

Um grande foco é o Wallet Development Kit (WDK), que permite aos desenvolvedores incorporar carteiras de autocustódia diretamente em aplicativos, permitindo também que os usuários gerenciem suas contas e concluam transações sem depender de serviços de custódia ou APIs hospedadas. 

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

Modelos de IA menores podem superar modelos maiores?

O Grupo de Pesquisa em IA da Tether lançou recentemente o QVAC MedPsy, um par de modelos de linguagem médica projetados para funcionar diretamente em smartphones e wearables sem nenhuma conexão com a internet. Os resultados desafiam a suposição de que um melhor desempenho requer modelos maiores.

O modelo menor, QVAC MedPsy-1.7B (1,7 bilhão de parâmetros), obteve 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 maior QVAC MedPsy-4B (4 bilhões de parâmetros) obteve pontuação de 70,54 nos mesmos benchmarks, superando o MedGemma-27B-text-it do Google, um modelo quase sete vezes maior, contendo aproximadamente 27 bilhões de parâmetros.

A lacuna de desempenho aumentou quando os modelos foram testados em cenários clínicos do mundo real. No HealthBench Hard, um teste projetado para medir o raciocínio médico aplicado, o QVAC MedPsy-4B obteve pontuação de 58,00, comparado aos 42,00 do MedGemma-27B. 

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

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