Das Unternehmen Tether, der Herausgeber des weltweit größten Stablecoins USDT, tritt laut CEO Paolo Ardoino mit einer neuen Open-Source-Initiative namens Tether AI in den Bereich der künstlichen Intelligenz ein.
Im Mittelpunkt des Projekts steht ein als “Persönliche Unendliche Intelligenz” bezeichnetes, vollständig modulares, kombinierbares und Open-Source-AI-Laufzeitprodukt, das auf nahezu allen Hardware- und Geräten funktioniert.
Laut Ardoino wurde die Plattform entwickelt, um die zentrale Kontrolle und die Abhängigkeit von API-Schlüsseln zu beseitigen und eine dezentrale, hardwareunabhängige KI-Infrastruktur zu schaffen.
Ardoino sagte in einem Beitrag auf Twitter(: „Tether ai zielt darauf ab, die Hindernisse in der KI-Entwicklung zu beseitigen. Es ist so konzipiert, dass es vollständig quelloffen und ohne zentrale Fehlerquelle überall funktioniert.“
Als wichtige Neuerung wird die AI-Laufzeit wahrscheinlich lokale Krypto-Zahlungen über ein integriertes WDK ) unterstützen, was den Benutzern ermöglicht, mit USDT und Bitcoin Transaktionen durchzuführen.
Dies ist ein wichtiger Schritt in der Kombination der Bereiche KI und dezentrale Finanzen (DeFi) und könnte potenziell intelligente Agenten schaffen, die Zahlungen autonom auf der Blockchain initiieren können.
Tether AI steht im Einklang mit den jüngsten Diversifizierungsbemühungen des Unternehmens, die den Einstieg in die Bereiche erneuerbare Energien, Bildung und jetzt auch die AI-Infrastruktur umfassen. Das Projekt basiert außerdem auf dem zunehmenden Interesse an einem dezentralen AI-Bereich, der nicht von Cloud-Anbietern oder geschlossenen Modellen abhängig ist.
Obwohl technische Einzelheiten und das Veröffentlichungsdatum noch nicht bekannt gegeben wurden, wird erwartet, dass Tether mit seinem Eintritt in den AI-Bereich Diskussionen über AI im Kontext von Open Access, Datenschutz und dezentralen Ökonomien anheizt.
Dieser Launch fand im Kontext des allgemeinen Anstiegs der KI-Entwicklung im Kryptosektor statt, während Unternehmen in den Wettbewerb eintreten, um maschinelles Lernen mit blockchain-basierten Anwendungen zu kombinieren.