- L'entreprise a annoncé la possibilité de poursuivre l'entraînement des modèles d'IA directement sur les appareils mobiles.
- Ce framework prend en charge les puces AMD, Intel et Apple, ainsi que les GPU mobiles.
- Cette solution réduit la dépendance à l'égard de Nvidia et de l'infrastructure cloud.
Tether a annoncé le lancement d'un nouveau framework pour l'entraînement de l'intelligence artificielle. Celui-ci permet d'améliorer les modèles de langage sur du matériel grand public, notamment les smartphones et les cartes graphiques non Nvidia.
La solution a été intégrée au produit QVAC, une plateforme permettant de créer et de gérer des applications d'IA.
L'annonce de la percée de Tether AI a été largement relayée https://t.co/6Mmx0Vou3g pic.twitter.com/I0mdHfR5gE
– Paolo Ardoino 🤖 (@paoloardoino) 18 mars 2026
Selon l'entreprise, cette technologie exploite l'architecture BitNet de Microsoft et les méthodes LoRa, réduisant considérablement les besoins en mémoire et en puissance de calcul. Cela simplifie l'exécution et l'entraînement des modèles sur des appareils aux ressources limitées.
Ce framework prend en charge le fonctionnement multiplateforme et peut exploiter les puces AMD, Intel et Apple Silicon, ainsi que les GPU mobiles de Qualcomm et d'Apple. Tether étend ainsi l'accès aux outils d'IA au-delà des infrastructures traditionnelles.
Intersection des industries
L'entreprise a annoncé que ses ingénieurs étaient parvenus à entraîner des modèles comportant jusqu'à un milliard de paramètres sur smartphones en moins de deux heures. Parallèlement, des modèles plus petits ont atteint les résultats escomptés en quelques minutes seulement.
La prise en charge des modèles comportant jusqu'à 13 milliards de paramètres s'étend également aux appareils mobiles.
Comme l'a souligné Tether, l'utilisation d'une architecture monobit réduit les besoins en mémoire vidéo jusqu'à 77,8 % par rapport aux modèles 16 bits. Il est ainsi possible d'exécuter des modèles plus volumineux sur du matériel standard.
Bientôt disponible dans une application concrète avec QVAC Workbench 🤖🤖 https://t.co/6Mmx0Vou3g
– Paolo Ardoino 🤖 (@paoloardoino) 17 mars 2026
De plus, ce cadre accélère l'inférence des résultats, les GPU mobiles traitant les modèles plus rapidement que les CPU. Parmi les cas d'utilisation potentiels, l'entreprise met en avant l'entraînement sur l'appareil et les modèles fédérés, où les données restent sur l'appareil de l'utilisateur.
Ce lancement intervient dans un contexte d'intérêt croissant des entreprises crypto pour l'IA et l'infrastructure informatique.
Les sociétés minières et les développeurs de services blockchain investissent activement dans le calcul haute performance (HPC) et les solutions pour agents d'IA autonomes. Les experts estiment que cela crée un nouveau segment à la croisée de l'industrie crypto et de l'intelligence artificielle.
Pour rappel, nous avions annoncé que Neura Robotics, développeur de robots humanoïdes, allait recevoir un investissement de 1,2 milliard de dollars avec la participation de Tether.