Tether는 급진적인 개인정보 보호를 위해 설계된 로컬 우선 AI 비서 QVAC를 공개했습니다.

암호 학자 » 코인 » Tether는 급진적인 개인정보 보호를 위해 설계된 로컬 우선 AI 비서 QVAC를 공개했습니다.

Tether는 공식적으로 인공지능 분야에 진출하기 위해 새로운 기능을 공개했습니다. QVAC로컬 하드웨어에서 완전히 실행되도록 설계된 새로운 보조 프로그램입니다.원격 데이터 센터를 거치지 않고 쿼리를 라우팅할 수 있습니다. 이 프로젝트는 암호화폐 기반의 주권 확보에 대한 회사의 집중과 분산형 P2P AI 인프라에 대한 기술적 투자를 결합합니다.

X에서 공개된 시연에서 CEO는 파올로 아르도 이노 그는 자신이 설명한 방식으로 작동하는 QVAC를 보여주었습니다. 중급형 노트북 GPU자연어 명령을 처리하고 생산성 도구와 실시간으로 상호 작용합니다. 이 어시스턴트는 간단한 텍스트 프롬프트를 사용하여 Asana에서 작업을 생성하고 정리했으며, 응답 시간은 로컬 추론이 클라우드 기반 서비스만큼 반응성이 좋을 수 있음을 보여주는 것을 목표로 했습니다.

Tether는 QVAC를 완전한 로컬 AI 보조자로 자리매김했습니다.

데모 도중 터미널 로그에는 시스템이 실행 중임을 나타내는 내용이 표시되었습니다. “100% 로컬 추론 및 논리 연산”즉, 이 모델은 데이터를 테더 서버나 제3자 클라우드로 전송하는 대신 사용자의 기기에서 모든 계산을 수행했습니다. 화면에 표시된 지표에는 첫 번째 토큰 생성 시간(time-to-first-token)이 포함되었습니다. 1,062.1 밀리 초 그리고 세대 속도는 거의 초당 34.6개 토큰이 수치들은 노트북급 GPU가 대규모 인프라 없이도 실제 작업 부하를 처리할 수 있음을 강조하기 위해 제시되었습니다.

이러한 디자인 선택은 암호화폐의 전반적인 정신과 일맥상통합니다. 사용자 자율성 및 데이터 자체 관리QVAC는 프롬프트, 문서 또는 계정 데이터를 중앙 집중식 클러스터로 전달하는 대신, 민감한 정보를 어시스턴트가 실행되는 장치에만 보관합니다. 금융 데이터, 개인 서신 또는 내부 비즈니스 워크플로를 다루는 사용자의 경우, 외부 제공업체가 모델과의 상호 작용에 대한 일상적인 정보를 얻을 수 없다는 것이 보장됩니다.

아르도이노는 다음과 같이 주장했다. 인공지능 시스템이 중요한 결정에 영향을 미치기 시작했습니다. 금융, 통신, 그리고 일상생활에서 불투명한 클라우드 기술에 의존하는 것은 점점 더 위험해지고 있습니다. 그는 현재의 AI 인프라가 취약하고 사생활 침해적이라고 지적하며, QVAC는 로직이 사용자 가까이에서 실행되고 프로젝트 코드가 완전히 공개되면 투명하게 검토할 수 있는 대안이라고 제안했습니다.

실제 테스트 결과, QVAC는 프로젝트를 구성하라는 인간의 언어로 된 지시를 받아 그 의도를 해석하는 모습을 보였습니다. Asana에서 주요 작업과 관련 하위 작업을 생성하는 방법 약 1초의 처리 시간 외에는 눈에 띄는 지연 없이 처리가 진행되었습니다. 상호 작용 전반에 걸쳐 어시스턴트는 원격 추론 서비스에 처리를 넘기지 않고 사용자의 컴퓨터에 고정된 상태를 유지했습니다.

이 모든 것은 더 큰 전략의 일부입니다. 테더는 스테이블코인으로서의 입지를 바탕으로 새로운 역할을 수행하려고 노력하고 있습니다. AI 인프라중앙 집중식 컴퓨팅에 대한 전적인 의존에서 벗어나면서, 이 회사는 더 넓은 디지털 생태계와 원활하게 통합되는 로컬 우선 도구가 자리 잡을 여지가 있다고 보고 있습니다.

QVAC가 모델 컨텍스트 프로토콜을 사용하여 외부 도구와 연결하는 방법

내부적으로 QVAC는 다음과 같은 요소에 의존합니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)MCP는 Anthropic이 2024년에 도입한 개방형 표준으로, AI 모델이 외부 도구, 서비스 및 데이터 소스와 통신하는 방식을 정의합니다. 모든 통합을 하드코딩하는 대신, AI 어시스턴트는 공통 메시지 형식을 사용하여 다양한 MCP 호환 서비스와 통신할 수 있으므로 핵심 모델을 간결하고 유지 관리하기 쉽게 유지할 수 있습니다.

MCP 설정은 다음을 따릅니다. 클라이언트-서버 구조 이 모델에서 클라이언트는 작동하고, 작업 관리자, 캘린더, 파일 시스템 또는 데이터베이스와 같은 각 도구는 전용 MCP 서버로 표현됩니다. 이러한 서버는 어시스턴트가 호출할 수 있는 잘 정의된 기능(예: 작업 생성, 기록 조회 또는 파일 읽기)을 표준화된 프로토콜 메시지를 통해 제공합니다.

Ardoino가 보여준 Asana 예시에서, QVAC는 사용자의 명령어를 분석하여 특정 MCP 호출에 매핑했습니다. 그런 다음 Asana MCP 서버를 사용하여 새로운 작업 계층 구조를 생성했습니다. 어시스턴트는 의도 인식을 로컬에서 처리했고, MCP 서버는 API 수준의 상호 작용을 수행했습니다. 사용자가 배포하는 방식에 따라 MCP 서버는 사용자가 제어하는 ​​환경에서 실행될 수도 있어, 이 프로젝트의 개인정보 보호 우선 목표를 강화합니다.

MCP가 등장하기 전에는, 모델을 도구에 연결하려면 맞춤형 통합이 필요한 경우가 많습니다.즉, 새로운 애플리케이션을 개발할 때마다 개별적인 엔지니어링 작업과 맞춤형 인터페이스가 필요했습니다. QVAC는 개방형 프로토콜을 채택함으로써 이러한 마찰을 줄이고 개발자가 어시스턴트의 내부 로직을 처음부터 다시 작성하지 않고도 문서 저장소, 메시징 플랫폼 또는 엔터프라이즈 시스템과 같은 새로운 기능을 추가할 수 있도록 지원합니다.

Tether는 QVAC가 다음과 같이 출시될 것이라고 밝혔습니다. 오픈 소스 소프트웨어이를 통해 제3자 감사, 포크 및 특정 산업에 맞춘 특수 파생 제품의 가능성이 열립니다. 개발자에게 있어 로컬 우선 지원 기능과 확장 가능한 MCP 생태계의 조합은 독점 데이터가 직접 관리하는 장치를 벗어나지 않도록 안전한 워크플로우를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

모듈형 아키텍처와 P2P AI 네트워크

프로토콜 계층 외에도 QVAC는 다음을 중심으로 구축됩니다. 모듈 식 아키텍처 이는 기능을 개별적이고 조합 가능한 구성 요소로 취급하는 방식입니다. 모든 기능을 하나의 거대한 애플리케이션에 담는 대신, 추론과 사고를 수행하는 기본 엔진을 변경하지 않고도 새로운 "기술"을 추가, 교체 또는 제거할 수 있도록 시스템을 구성합니다.

테더의 설명에 따르면, 이러한 모듈식 구조는 다음과 같은 이점을 제공해야 합니다. 개발자들이 기능을 빠르게 반복 개발할 수 있도록 통합 기능, 도메인별 추론 모듈 또는 인터페이스 요소와 같은 기능을 추가하면서 주요 모델은 비교적 안정적으로 유지합니다. 시간이 지남에 따라 사용자는 개인 생산성 지원 도구, 연구 도구 또는 금융 관련 도구 등 필요에 따라 선택할 수 있는 다양한 추가 기능 카탈로그를 구축할 수 있습니다.

이 구조를 보완하는 것은 다음과 같습니다. 피어투피어(P2P) 통신 계층 QVAC는 중앙 허브를 거치지 않고 QVAC를 실행하는 장치들을 연결하기 위해 설계되었습니다. 기존의 클라이언트-클라우드 모델 대신, QVAC 노드들은 서로 직접 통신하며 정보를 공유하거나 작업을 위임할 수 있는 분산형 메시 네트워크를 구축할 수 있으며, 이 네트워크에는 단일 권한 있는 코디네이터가 없습니다.

테더가 인용한 보고서에 따르면 이러한 네트워크 설계는 확장성이 뛰어납니다. 수조 개의 에이전트와 애플리케이션 단일 실패 지점을 피하면서. 회사는 다음과 같은 표현을 사용합니다. “무한 지능의 군집” 수많은 QVAC 인스턴스와 관련 에이전트가 P2P 패브릭을 통해 협력하여, 일반적으로 몇몇 대형 데이터 센터를 통해 처리되던 워크로드를 공동으로 처리하는 미래를 묘사합니다.

회복력이라는 관점에서 보면, 핵심은 다음과 같습니다. 어떤 노드나 서버도 핵심적인 역할을 하게 되지 않습니다.일부 기기가 오프라인 상태가 되더라도 다른 기기들은 작업을 계속 처리하고 연결을 유지할 수 있습니다. 이는 암호화폐 분야의 분산 네트워크가 장애나 라우팅 변경 시 활동을 완전히 중단하지 않고 처리하는 방식과 유사합니다.

개인 정보 보호 또한 이 설계에서 중요한 역할을 합니다. P2P 상호 작용은 다음과 같이 구성될 수 있습니다. 필요한 최소한의 정보만 공유됩니다. 에이전트 간에 연산이 이루어지도록 설계되었으며, 연산은 데이터 소스에 최대한 가까운 곳에서 수행됩니다. 이는 데이터와 연산을 동일한 환경에 중앙 집중화하는 것이 기본 설정인 많은 클라우드 호스팅 시스템과는 대조적입니다.

QVAC 워크벤치: 소비자 앱 및 데이터 기반

지역 지원 서비스는 전용 애플리케이션을 통해 제공됩니다. QVAC 워크벤치Workbench는 개인 기기에서 AI 워크로드를 실행하기 위한 소비자용 환경으로 설명됩니다. 원격 모델을 위한 씬 클라이언트 역할을 하는 대신, Workbench는 필요한 모든 것을 제공하도록 설계되었습니다. 온디바이스 추론, 오케스트레이션 및 도구 통합 한 곳에서.

테더는 지난 5월 QVAC AI 이니셔티브를 처음 소개했으며, 이후 기반 데이터 및 학습 인프라를 지속적으로 개선해 왔습니다. 12월까지 회사는 이를 확장했습니다. QVAC Genesis II 데이터 세트는 약 148억 개의 토큰으로 구성됩니다.이는 음성 비서의 기반 모델을 강화하기 위한 노력입니다. 데이터셋 크기는 학습 과정에서 활용 가능한 정보와 패턴의 범위를 나타내는 지표로 사용됩니다.

프로젝트의 다음 주요 단계는 계획된 것입니다. 오픈 소스 릴리스이번 릴리스를 통해 모델 구조, 로컬 하드웨어 최적화 방식, 보안 경계 구현 방식 등을 더욱 명확하게 파악할 수 있을 것입니다. 이번 릴리스는 QVAC가 새로운 MCP 서버, 모듈, 사용자 인터페이스 레이어 개발에 참여할 의향이 있는 탄탄한 개발자 커뮤니티를 확보할 수 있을지 여부를 가늠하는 중요한 시험대가 될 것으로 기대됩니다.

동시에 테더는 AI에 필요한 핵심 기능을 지원하는 분야에서 활동을 강화해 왔습니다. 통신, 에너지 생산 및 광범위한 인프라 투자이 회사는 단순히 스테이블코인 발행사로서의 역할뿐 아니라, 첨단 AI 시스템이 점점 더 의존하게 될 물리적 및 디지털 기반 시설에 투자하는 기업으로 자리매김하려는 것으로 보입니다.

QVAC Workbench가 대중적인 인기를 얻을지는 두고 봐야겠지만, 여러 기능의 조합은 현지 개인정보 보호 보장 및 확장 가능한 도구 생태계 이는 중앙 집중식 클라우드 기반 비서가 여전히 지배적인 시장에서 차별화된 위치를 차지하게 해줍니다.

테더가 인공지능 및 자산 분야로 다각화함에 따라 USDT의 지배적인 역할이 더욱 중요해지고 있습니다.

QVAC는 테더가 지금까지 탈중앙화 AI 분야에 진출한 가장 확실한 행보이지만, 회사의 핵심 사업은 여전히 ​​건재합니다.USDT는 가장 큰 달러 연동 스테이블 코인입니다.—계속해서 확장되고 있습니다. DefiLlama의 데이터에 따르면 USDT의 시가총액은 현재 약 1억 달러 부근에 머물고 있습니다. 미화 184억~185억 달러그 결과, 유통량 측면에서 경쟁 토큰들을 확실히 앞서나가고 있습니다.

테더는 국제 사업 운영과 더불어 다음과 같은 사업들을 시작했습니다. USAT는 미국에 본사를 둔 법인입니다. 지난달에 출시되었으며, 당시 유통량은 비교적 적은 편이었습니다. 미화 20억 XNUMX만 달러메인 토큰인 USDT는 여전히 회사의 주력 상품이며, 테더는 이를 약 1억 달러 규모로 추산하고 있습니다. 전세계 530 백만 사용자매 분기마다 약 30천만 명의 신규 사용자가 가입하고 있습니다.

신용평가사 S & P 글로벌 테더의 준비금 구성 변화를 시간 경과에 따라 추적해 왔습니다. 2024년 9월부터 2025년 11월까지, 다음과 같이 분류된 자산의 비중이 증가했습니다. "더 높은 위험"과 같은 금과 비트코인이는 약 17%에서 약 24%로 증가했습니다. 같은 기간 동안 미국 국채 보유 비중은 약 81%에서 75%로 감소하여 거의 전적으로 국채에 기반한 투자에서 점진적으로 다변화되고 있음을 보여줍니다.

그러한 변화에도 불구하고, 테더는 여전히 매우 상당한 규모의 포트폴리오를 보유하고 있습니다. 미국 국채 - 122억 달러 이상 회사 발표에 따르면 이는 전체 보유량의 83% 이상을 차지합니다. 이러한 수준은 테더를 미국 국채 보유 상위 20위권에 올려놓으며, 독일이나 사우디아라비아와 같은 국가들과 비슷한 수준에 위치시킵니다.

테더의 미국 사업부를 이끄는 보 하인즈는 테더가 곧 최고 수준의 기업 대열에 합류할 수 있을 것이라고 시사했습니다. 미국 국채 최대 매수자 10곳이와 동시에 테더는 전 세계에서 가장 큰 실물 금 보유자 중 하나가 되었으며, 작년에는 가장 큰 규모의 금 보유자로 부상했습니다. Adecoagro의 3대 주주아르헨티나 최대의 우유 및 쌀 생산 업체로 알려진 주요 농업 회사입니다.

이러한 움직임은 다음을 강조합니다. 테더는 점차 광범위한 금융 및 인프라 플레이어로 진화하고 있습니다.디지털 달러를 넘어 상품, 전통적인 채권 시장, 그리고 이제는 인공지능(AI)까지 영향력을 확대하고 있습니다. 이 회사는 AI 시스템이 글로벌 결제 및 데이터 흐름과 융합됨에 따라 자본과 컴퓨팅 자원에 대한 통제력이 더욱 중요해질 것이라는 데에 기대를 걸고 있는 것으로 보입니다.

스테이블코인, AI, 인프라의 새로운 교차점

이 모든 것을 종합해 볼 때, QVAC는 더 큰 로드맵의 한 요소로 볼 수 있습니다. 스테이블코인, 국채 보유, 에너지 프로젝트 및 AI 인프라 서로 영향을 주고받습니다. 이론적으로 USDT를 사용하는 전 세계 사용자 기반은 원시 정보를 원격 클라우드로 전송하지 않고도 결제 관리, 금융 데이터 분석 또는 온체인 서비스와의 연동을 지원하는 로컬에서 실행되는 도우미의 이점을 누릴 수 있습니다.

테더 프레임 QVAC는 다음과 같은 방식으로 사용됩니다. 인공지능의 영향력 확대와 더욱 엄격해진 개인정보 보호 기대치를 조화시키다추론 과정을 사용자에게 가깝게 유지하고 투명하고 모듈식 스택을 제공함으로써, 이 회사는 명확한 경계 없이 사용자 입력에 따라 학습되거나 미세 조정될 수 있는 불투명하고 중앙 집중식 모델에 데이터를 제공하는 것을 꺼리는 개인 및 조직을 유치하고자 합니다.

기술적인 측면에서, 조합 MCP 기반 통합, 피어투피어 네트워킹 및 무한 지능 군집 개념 이 글은 소수의 거대 모델이 독점 클라우드에 호스팅되는 대신, 수많은 소규모 에이전트들이 협력하는 미래를 제시합니다. 이러한 아키텍처가 대규모로 실현 가능한지는 QVAC가 일반 하드웨어에서 얼마나 효율적으로 실행될 수 있는지, 그리고 지원 네트워크 프로토콜이 얼마나 견고한지에 달려 있습니다.

현재로서는 공개 데모를 통해 테더가 구상하는 바를 처음으로 엿볼 수 있습니다. 개인 정보 보호에 중점을 둔, 1초 미만의 로컬 처리 속도를 가진 어시스턴트생산성 도구와의 긴밀한 통합 및 벤더 종속성보다는 구성 가능성을 우선시하는 설계가 특징입니다. 오픈 소스 출시가 가까워지고 더 자세한 기술적 내용이 공개됨에 따라 개발자, 사용자 및 규제 기관 모두 주요 스테이블코인 발행사가 빠르게 변화하는 탈중앙화 AI 시장에 어떻게 진출할지 주목할 것입니다.

궁극적으로 테더의 QVAC 출시와 데이터, 에너지 및 금융 자산에 대한 투자는 다음과 같은 점을 보여줍니다. 인공지능, 디지털 화폐, 그리고 글로벌 인프라가 융합되기 시작하고 있습니다.이는 화폐와 유사한 토큰을 발행하는 주체가 사람들이 점점 더 자동화된 방식으로 해당 화폐와 상호 작용하는 데 도움이 되는 네트워크와 도구를 운영하는 환경까지 조성하는 결과를 낳습니다.