Tether推出QVAC SDK，推动人工智能走向更加去中心化、本地化的未来。

系绳 它再次进军人工智能领域，这次承诺的不仅仅是集成，而是要推出真正的基础设施。

该公司发布了 QVAC SDK，并将其描述为人工智能的一种“通用构建模块”。

从宏观上看，这个概念很简单：开发者不再使用集中式云服务来运行人工智能模型，而是开始在离散类型的硬件上进行本地构建、训练和部署模型。

但当你深入了解细节后，你会发现这带来的改变比乍听起来要大得多。

QVAC的真正目标是什么？

这就是为什么 QVAC SDK 被宣传为一种多功能解决方案，可以在从手机到高级服务器版本等各种平台上运行。

这意味着开发者不再局限于单一环境。他们可以根据自己正在构建的应用，将人工智能部署到任何他们想要的地方。

更棒的是，它们不需要外部 API 或云服务提供商就能运行。

这就是关键所在：消除依赖性。

所有数据处理过程都在本地完成，无需发送到远程服务器。所有智能功能，包括训练、推理、更新等，都在设备端完成。

这与目前大多数人工智能系统的部署方式不同。

摆脱对云的依赖

此次发布会推出的很多产品都是为了尽量减少对中央基础设施的依赖。

目前，许多人工智能工具高度依赖云服务提供商。你发出请求，模型（在其他地方）执行操作，然后你收到响应。

它确实有效，但同时也存在一些权衡取舍，例如延迟和金钱成本、隐私问题，在某些情况下甚至会导致模型出现意想不到的行为变化。

QVAC 的理念就是省略所有这些步骤。

无需调用API。没有速率限制。没有意外账单。也不会进行任何会改变模型行为的夜间更新。

它允许开发者锁定并强制使用某个模型版本。这样，他们就无需应对不稳定的输出或性能下降，而是可以获得稳定的结果。

这或许听起来并不令人兴奋，但对于产品开发者来说，一致性至关重要。

本地人工智能也有其自身优势

本地人工智能不仅关乎独立性，还会影响系统在现实世界环境中运行的性能。

例如，如果所有程序都在设备本地运行，那么该系统就不依赖于互联网连接。即使网络中断，人工智能仍然可以正常工作。

在网络连接不稳定或可靠性至关重要的情况下，这非常有用。

这也意味着用户数据无需传输到设备外部，这在隐私方面是一个很大的优势。

然而，本地人工智能也远非完美。它严重依赖于所使用的硬件。有些设备无法运行大型模型。

不过，鉴于硬件性能随着时间的推移不断提高，这种差距正在缩小。

不仅是语言模型

QVAC 的另一大亮点不仅限于基于文本的人工智能。

它还支持多种功能，包括文本补全、嵌入、视觉处理、OCR、文本转语音 (TTS)、语音转文本 (STT) 和翻译。

所以它不仅限于聊天机器人或写作助手，它的设计旨在适应更广泛的应用场景。

此外，还有一个更长远的路线图，其中包括机器人工具包，甚至包括脑机接口。

（数字化在这里显得尤为重要，它使项目更具前瞻性，同时也让我们得以一窥如果继续开发，项目可能会走向何方。）

一种开源且与硬件无关的方法

QVAC 是开源的，这意味着开发者可以审查它、调整它并在此基础上进行开发。

这通常有助于推广应用，尤其是在那些更喜欢透明而非封闭生态系统的社区中。

它也采用了硬件兼容的设计。

它不能只针对一种设备进行优化，而必须能够在各种托盘上运行。无论是手机、笔记本电脑还是服务器，都可以采用相同的结构。

这种灵活性似乎是 Tether 想要通过这种方式实现的目标之一，即一种可以跨越各种环境的标准层。

它将如何影响加密货币和支付？

虽然这是一个以人工智能为中心的版本，但也与加密货币有关。

如果这些工具（例如 QVAC）获得广泛应用，最终人们会考虑它们如何与稳定币的应用方式交织在一起，尤其是在自动化或人工智能驱动的工作流程方面。

例如，处理基于任务的支付和/或流动性的 AI 代理不再需要集中式系统来运行，而是可以在本地运行。

如果开发者开始更直接地将人工智能与区块链基础设施相结合，这可能会改变一些金融流程的构建方式。

不过现在还为时尚早，所以很多事情仍然只是可能性，而不是正在发生的事情。

这似乎是迈向更大构想的早期步骤。

结合我们目前所看到的一切，这感觉不像是一个成品，而更像是一个起点。

Tether 正在寻求在稳定币领域和人工智能基础设施层都占据一席之地。

“稳定智能”的概念认为，模型将保持一致性，由本地控制，不依赖于外部供应商，但它仍处于萌芽阶段。

QVAC目前还是一个工具包。

但目前它就像一个空壳，开发者们还没有充分利用它。不过，如果他们开始着手开发并在此基础上进行构建，那么随着时间的推移，它可能会发展成为更重要的东西。

低调之举，但值得关注

这并非那种会一夜之间颠覆一切的公告，但它确实指明了一些方向。

人工智能正变得越来越强大，与此同时，人们也越来越担心它的中心化程度过高。

Tether 提供了一种替代方案，尽管还处于早期阶段，即推广本地优先的方法。

这种方法能否被广泛接受还有待观察。但就目前而言，这是一种看似不起眼的举措，但日后或许会比现在显得更为重要。