تيثر تطلق منح الذكاء الاصطناعي لتمويل أدوات الذكاء التي تديرها محليًا

تيثر، مصدر عملة USDT، أكبر عملة مستقرة في العالم، وضع نصب عينيه الذكاء الاصطناعي، مستثمرًا ملايين الدولارات في تكنولوجيا لا تتطلب السحابة للعمل

شارك باولو أردوينو، الرئيس التنفيذي لشركة تيثر، كيف انتقل من الذكاء الاصطناعي القائم على السحابة إلى نظام ذكاء اصطناعي محلي وذاتي السيادة، محذرًا من مخاطر أنظمة وكلاء الذكاء الاصطناعي الجديدة

تدفع تيثر للمطورين لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي محلية

أطلقت تيثر برنامج منح غير محدود للمطورين لتمويل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي والدفع المحلية أولاً. قبل ذلك، أصدرت مجموعة أبحاث الذكاء الاصطناعي التابعة لتيثر نماذج لغة طبية تعمل على الهواتف الذكية العادية وتتفوق على أنظمة جوجل (NASDAQ: GOOGL) الأكبر بكثير.

تنضم تيثر إلى مسار يسير فيه مؤسس إيثريوم (ETH) فيتاليك بوتيرين بالفعل. نشر فيتاليك منشور مدونة شخصي موسع في 2 أبريل يوضح فيه هجرته الكاملة من الذكاء الاصطناعي القائم على السحابة.

ذكرت كريبتوبتوليان أن بوتيرين يقول الآن إنه يدير كل شيء على أجهزته الخاصة ويريد من الآخرين أن يفعلوا الشيء نفسه، خاصة مع تقديم أنظمة “الوكيل” الجديدة التي تشكل تهديدات أمنية كبيرة. أشار بوتيرين إلى الأبحاث التي أُجريت على OpenClaw، والتي وصلت إلى 280,000 نجمة في أوائل 2026.

تسمح الأداة لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتحكم مباشرة في الحواسيب، وأظهر باحثو الأمن أن وكلاء OpenClaw يمكنهم تعديل إعدادات النظام الحرجة، وتنزيل وتنفيذ نصوص خبيثة من صفحات الويب دون علم المستخدم، وتسريب البيانات من خلال مكالمات شبكة صامتة.

ذكرت كريبتوبتوليان أن حوالي 15% من “مهارات” هؤلاء الوكلاء تحتوي على أوامر مخفية ترسل بيانات المستخدم بهدوء إلى خوادم خارجية.

قال باولو أردوينو، الرئيس التنفيذي لشركة تيثر: “إذا استطعت بناء شيء يعمل محليًا، ويحمل قيمة مباشرة، ولا يعتمد على مزودين خارجيين، سنقوم بتمويله.”

يدفع برنامج المنح الخاص بتيثر للأفراد بين 1500 و4000 دولار لكل مهمة، إما بالـ USDT أو البيتكوين (BTC)، بدون حد أقصى لمجموع المدفوعات في البرنامج. ومع ذلك، يُدفع للمطورين مرة واحدة فقط عند إكمال تسليمات تقنية محددة.

توجه تيثر البرنامج نحو بناء مكتبات أساسية لمنصتها المحلية للذكاء الاصطناعي QVAC، وإنتاج وثائق تقنية، وتطوير تطبيقات على منصة تيثر المفتوحة، والبحث في اللامركزية والذكاء الاصطناعي على الحافة.

تركز بشكل رئيسي على مجموعة أدوات تطوير المحافظ (WDK)، التي تتيح للمطورين دمج محافظ ذاتية الحفظ مباشرة في التطبيقات، مع السماح للمستخدمين أيضًا بإدارة حساباتهم وإتمام المعاملات دون الاعتماد على خدمات الحفظ أو واجهات برمجة التطبيقات المستضافة.

سبق أن منحت تيثر 100,000 دولار في منح لمؤسسة خادم بيتكوين (BTC Pay Server) على مدى سنوات متتالية، وتبرعت بمبلغ 250,000 دولار لـ OpenSats لتطوير البيتكوين. وزعت تيثر أكثر من 500 منحة تعليمية للطلاب والتزمت بما يقرب من 5.38 مليون دولار (CHF 5 مليون) نحو المرحلة التالية من البرنامج حتى عام 2030.

هل يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة أن تتفوق على الأكبر؟

أصدرت مجموعة أبحاث الذكاء الاصطناعي التابعة لتيثر مؤخرًا QVAC MedPsy، وهي زوج من نماذج اللغة الطبية المصممة للعمل مباشرة على الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء بدون اتصال بالإنترنت. تتحدى النتائج الافتراض أن الأداء الأفضل يتطلب نماذج أكبر.

حصل النموذج الأصغر، QVAC MedPsy-1.7B (1.7 مليار معلمة)، على درجة 62.62 عبر سبعة معايير طبية مغلقة، متفوقًا على MedGemma-1.5-4B-it من جوجل بمقدار 11.42 نقطة على الرغم من كونه أقل من نصف الحجم.

حصل النموذج الأكبر، QVAC MedPsy-4B (4 مليارات معلمة)، على درجة 70.54 على نفس المعايير، متجاوزًا MedGemma-27B-text-it من جوجل، وهو نموذج أكبر بحوالي سبع مرات ويحتوي على حوالي 27 مليار معلمة.

توسعت فجوة الأداء عندما تم اختبار النماذج في سيناريوهات سريرية حقيقية. في اختبار HealthBench Hard، الذي يقيس التفكير الطبي التطبيقي، حصل QVAC MedPsy-4B على 58.00 مقابل 42.00 لـ MedGemma-27B.

كما تستخدم النماذج عددًا أقل بكثير من الرموز، يصل إلى 3.2 مرات أقل من الأنظمة المماثلة، مما يترجم مباشرة إلى أوقات استجابة أسرع ومتطلبات حسابية أقل.

سيشير كل من تيثر، وفيتاليك، وغيرهم من مؤيدي تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة والمحلية إلى هذه النتائج كدليل على أن المستخدمين لا يحتاجون إلى المخاطرة بإرسال بياناتهم إلى السحابة لتشغيل أنظمة فعالة.

لا تقتصر على قراءة أخبار العملات الرقمية. افهمها. اشترك في نشرتنا الإخبارية. إنها مجانية.