Der größte Stablecoin-Anbieter der Welt wagt einen mutigen Schritt, um künstliche Intelligenz zu verändern, indem er Rechenleistung direkt in die Hände der Nutzer legt.
Tether, das Unternehmen hinter dem $150 Milliarden USDT-Stablecoin, kündigte am Freitag die Veröffentlichung von QVAC Genesis I an, ein synthetischer Datensatz mit 41 Milliarden Tokens, der zur Schulung von künstlichen Intelligenz-Modellen im Bereich Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen und Mathematik entwickelt wurde.
Der Datensatz stellt die größte öffentlich verfügbare synthetische Trainingsressource dar, die je für die AI-Entwicklung geschaffen wurde, und markiert eine bedeutende Eskalation in Tethers Diversifikation über digitale Zahlungen hinaus.
Die Ankündigung erfolgt zusammen mit QVAC Workbench, einer Verbraucheranwendung, die es Nutzern ermöglicht, AI-Modelle direkt auf ihren persönlichen Geräten - von Smartphones bis zu Laptops - zu trainieren, auszuführen und zu interagieren, ohne auf Cloud-Infrastruktur oder Unternehmensserver angewiesen zu sein.
Die doppelte Veröffentlichung spiegelt die Vision von CEO Paolo Ardoino wider, "Intelligenz an die Menschen zurückzugeben", indem das Monopol aufgehoben wird, das große Technologieunternehmen derzeit über AI-Berechnungen und Daten haben.
Loslösung von Cloud-Abhängigkeiten
"Intelligenz sollte nicht zentralisiert sein", sagte Ardoino in einer Stellungnahme. "Sie sollte dem Einzelnen gehören, nicht der Institution."
Die Philosophie stellt eine direkte Herausforderung an das aktuelle AI-Paradigma dar, bei dem Unternehmen wie OpenAI, Google und Anthropic die Modellentwicklung durch massive zentrale Rechenzentren und Cloud-Computing-Infrastrukturen dominieren. QVAC (QuantumVerse Automatic Computer), erstmals im Mai 2025 vorgestellt, zielt darauf ab, dieses Machtverhältnis zu ändern, indem AI lokal auf Benutzergeräten ausgeführt werden kann und gleichzeitig Privatsphäre und Autonomie erhalten bleiben.
Der Genesis I-Datensatz zielt speziell auf Schlussfolgerungen und Präzision in wissenschaftlichen Bereichen ab. Laut der Ankündigung von Tether Data wurden die 41 Milliarden Text-Tokens über Bildungs- und wissenschaftliche Benchmarks hinweg validiert in Mathematik, Physik, Biologie und Medizin - Bereiche, in denen genaue, spezialisierte Trainingsdaten schwer zu bekommen sind.
Der Aufstieg synthetischer Daten
Synthetische Datensätze haben sich als kritische Lösung für das Datenknappheitsproblem von AI herausgestellt. Anders als die Erfassung von Echtdaten, die teuer, zeitaufwendig und mit datenschutzrechtlichen Bedenken verbunden sein kann, werden synthetische Daten künstlich erzeugt, um statistische Eigenschaften und Muster authentischer Informationen zu imitieren und gleichzeitig die Offenlegung sensibler persönlicher Daten zu vermeiden.
Branchenforschung zeigt, dass 60 % der AI-Projektdaten synthetisch sein werden laut aktueller Prognosen, getrieben von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO und dem Bedarf an domänenspezifischen Trainingsmaterialien. Hochwertige synthetische Daten ermöglichen es AI-Modellen, 90-95 % der Leistung von Modellen zu erreichen, die mit Echtdaten trainiert wurden, während die Anschaffungskosten um 60-80 % gesenkt werden, laut Plattformen zur Generierung synthetischer Daten.
Tethers Genesis I-Datensatz tritt diesem schnell expandierenden Ökosystem bei, aber mit einem entscheidenden Unterschied: Er ist explizit für STEM-Anwendungen konzipiert und steht als erster öffentlich zugänglicher synthetischer Datensatz zur Verfügung, der speziell für Bildungs- und wissenschaftliche Inhalte erstellt wurde. Content: und geräteinterne Infrastruktur bieten Entwicklern beispiellose Werkzeuge, um KI-Systeme zu entwickeln, die die Benutzerkontrolle über die Bequemlichkeit von Unternehmen priorisieren.
The era of "Infinite Intelligence," as Ardoino frames it, may have just begun - und dieses Mal könnte es tatsächlich allen gehören.