{"id":186361,"date":"2026-03-18T07:01:18","date_gmt":"2026-03-18T06:01:18","guid":{"rendered":"https:\/\/cryptonews.com\/de\/?p=186361"},"modified":"2026-03-18T07:01:03","modified_gmt":"2026-03-18T06:01:03","slug":"tether-durchbruch-ki-training-fur-die-hosentasche-dank-qvac-fabric","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cryptonews.com\/de\/news\/tether-durchbruch-ki-training-fur-die-hosentasche-dank-qvac-fabric\/","title":{"rendered":"Tether-Durchbruch: KI-Training f\u00fcr die Hosentasche dank QVAC Fabric"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Stablecoin-Emittent Tether hat mit der Vorstellung eines neuen LoRA-Frameworks (Low-Rank Adaptation) f\u00fcr sogenannte BitNet-Modelle einen bedeutenden Fortschritt in der Demokratisierung von K\u00fcnstlicher Intelligenz erzielt. Das Tool ist integraler Bestandteil der Plattform \u201eQVAC Fabric\u201c und erm\u00f6glicht es erstmals, massiv parameterstarke Sprachmodelle direkt auf handels\u00fcblicher Hardware wie Laptops und Smartphones zu optimieren. Damit bricht Tether die bisherige Vorherrschaft teurer Enterprise-Systeme von Nvidia und macht KI-Entwicklung f\u00fcr eine breite Masse zug\u00e4nglich.<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\">Massive Effizienzsteigerung durch 1-Bit-Architektur<\/h2><span class=\"replacer\"><\/span><p class=\"wp-block-paragraph\">Die technische Basis f\u00fcr diesen Sprung liefert die BitNet-Architektur von Microsoft, bei der Gewichte hocheffizient als 1-Bit-Werte gespeichert werden. Im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen 16-Bit-Modellen wie Gemma oder Qwen sinkt der Bedarf an Videospeicher (VRAM) dadurch um bis zu 77,8 Prozent. In Kombination mit dem neuen LoRA-Framework von Tether k\u00f6nnen selbst komplexe Sprachmodelle mit Milliarden von Parametern auf Ger\u00e4ten mit begrenzten Ressourcen trainiert und angepasst werden. Dies markiert das weltweit erste Mal, dass ein BitNet-spezifisches LoRA-Tuning auf mobilen Grafikprozessoren (GPUs) wie jenen von Apple, Samsung oder Qualcomm erfolgreich demonstriert wurde.<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\">Beeindruckende Benchmarks auf iPhone 16 und Samsung S25<\/h2><span class=\"replacer\"><\/span><p class=\"wp-block-paragraph\">Wie leistungsf\u00e4hig das System in der Praxis ist, belegen aktuelle Testl\u00e4ufe auf Flaggschiff-Smartphones. Ein BitNet-Modell mit 125 Millionen Parametern konnte auf einem Samsung S25 in nur etwa zehn Minuten f\u00fcr spezielle biomedizinische Aufgaben feingetunt werden. Auf dem iPhone 16 gelang es dem Team sogar, Modelle mit bis zu 13 Milliarden Parametern zu verarbeiten \u2013 eine Gr\u00f6\u00dfenordnung, die bisher ausschlie\u00dflich Hochleistungsservern vorbehalten war. Die Inferenz-Leistung auf mobilen GPUs \u00fcbertraf dabei die reine CPU-Berechnung um das Zwei- bis Elffache, was die Effektivit\u00e4t der Hardware-Beschleunigung durch QVAC Fabric unterstreicht.<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\">Strategischer Fokus auf Dezentralisierung und Privatsph\u00e4re<\/h2><span class=\"replacer\"><\/span><p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr Tether-CEO Paolo Ardoino steht hinter der technologischen Innovation eine gesellschaftspolitische Vision. Er warnt davor, dass die Abh\u00e4ngigkeit von zentralisierten Cloud-Anbietern wie Microsoft, Google oder Amazon die Innovationskraft einschr\u00e4nke und die Datenhoheit der Nutzer gef\u00e4hrde. Mit QVAC Fabric will Tether eine dezentrale Infrastruktur schaffen, in der KI lokal beim Nutzer bleibt, ohne dass Daten externe Server erreichen m\u00fcssen. Durch die Unterst\u00fctzung von Hardware von AMD, Intel und Apple reduziert Tether zudem die technologische Abh\u00e4ngigkeit von Nvidia und f\u00f6rdert ein offenes, ger\u00e4teagnostisches KI-\u00d6kosystem.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/cryptonews.com\/de\/kryptowaehrungen\/guenstige-kryptowahrungen\/\">\u00dcbrigens: Diese Kryptow\u00e4hrungen bieten jetzt noch g\u00fcnstige Einstiegschancen<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Stablecoin-Emittent Tether hat mit der Vorstellung eines neuen LoRA-Frameworks (Low-Rank Adaptation) f\u00fcr sogenannte BitNet-Modelle einen bedeutenden Fortschritt in der Demokratisierung von K\u00fcnstlicher Intelligenz erzielt. 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