Tether Data Memperkenalkan QVAC Fabric, Membawa Fine-Tuning AI ke Perangkat Keras Konsumen

2 Desember 2025 – Tether Data hari ini mengumumkan peluncuran QVAC Fabric LLM, sebuah kerangka kerja inference dan fine-tuning LLM komprehensif terbaru yang memungkinkan eksekusi, pelatihan, dan personalisasi model bahasa besar langsung di perangkat keras sehari-hari, termasuk GPU konsumen, laptop, dan bahkan smartphone. Apa yang sebelumnya memerlukan server cloud kelas atas atau sistem khusus NVIDIA (NASDAQ: NVDA) kini dapat dilakukan secara lokal di perangkat yang sudah dimiliki orang.

Inference Runtime LLM Kinerja Tinggi dan Fine-tuning secara tradisional hanya tersedia bagi perusahaan yang memiliki akses ke infrastruktur mahal, tetapi QVAC Fabric sepenuhnya mengubah model tersebut. Ini adalah sistem pertama yang terintegrasi, portabel, lintas platform, dan sangat skalabel yang mampu melakukan eksekusi inference LLM penuh, LoRA, dan instruction-tuning di berbagai sistem operasi mobile (iOS dan Android) serta seluruh lingkungan laptop, desktop, dan server lainnya (Windows, macOS, Linux), memungkinkan pengembang dan organisasi untuk membangun, menerapkan, mengeksekusi, dan menyesuaikan AI secara privat dan independen. Tanpa ketergantungan cloud, tanpa vendor lock-in, dan tanpa data sensitif keluar dari perangkat.

Terobosan besar dalam rilis ini adalah kemampuan untuk melakukan fine-tuning model di GPU mobile seperti Qualcomm Adreno dan ARM Mali. Ini adalah pertama kalinya kerangka kerja siap produksi memungkinkan pelatihan LLM modern di perangkat keras kelas smartphone. Hal ini membuka pintu bagi AI personal yang dapat belajar langsung dari pengguna di perangkat mereka, menjaga privasi dan berfungsi bahkan tanpa koneksi internet, serta mendorong generasi baru aplikasi AI on-device yang sangat tangguh dan anti-rapuh.

QVAC Fabric LLM juga memperluas kapabilitas ekosistem llama.cpp dengan menambahkan dukungan fine-tuning untuk model modern seperti LLama3, Qwen3, dan Gemma3. Model-model ini, yang sebelumnya tidak didukung dalam lingkungan ini, kini dapat di-fine-tune melalui workflow yang sederhana dan konsisten di seluruh jenis perangkat keras.

Dengan memungkinkan pelatihan di berbagai GPU, AMD (NASDAQ: AMD), Intel (NASDAQ: INTC), NVIDIA, Apple Silicon, dan chip mobile, QVAC Fabric LLM mematahkan anggapan lama bahwa pengembangan AI yang berarti memerlukan akses ke perangkat keras khusus dari satu vendor. GPU konsumen kini mendapatkan posisi yang setara, bahkan perangkat mobile pun kini masuk ke dalam diskusi sebagai platform pelatihan yang sah. Ini adalah langkah signifikan menuju diversifikasi perangkat keras yang tersedia untuk pengembangan AI.

Bagi perusahaan, implikasinya melampaui sekadar kenyamanan. Organisasi kini dapat melakukan fine-tuning model AI secara in-house, di perangkat keras yang aman, tanpa harus mengekspos data sensitif ke penyedia cloud eksternal. Hal ini memudahkan pemenuhan persyaratan privasi, regulasi, dan biaya sekaligus tetap dapat menerapkan AI modern yang disesuaikan dengan kebutuhan internal. Fine-tuning berpindah dari klaster GPU terpusat ke armada perangkat yang sudah dikelola perusahaan.

Paolo Ardoino, CEO Tether, mengatakan rilis ini menunjukkan komitmen perusahaan untuk membuat AI lebih mudah diakses dan lebih tangguh. “AI seharusnya bukan sesuatu yang hanya dikendalikan oleh platform cloud besar,” kata Ardoino. “QVAC Fabric LLM memberikan kepada individu dan perusahaan kemampuan untuk mengeksekusi inference dan fine-tune model kuat dengan cara mereka sendiri, di perangkat mereka sendiri, dengan kontrol penuh atas data mereka. Inilah masa depan AI yang menjaga privasi, terdesentralisasi, sangat skalabel, dan hadir di mana saja.”

Tether Data telah merilis QVAC Fabric LLM sebagai perangkat lunak open-source di bawah lisensi Apache 2.0, bersama dengan binary multi-platform dan adapter siap pakai di Hugging Face. Pengembang dapat mulai melakukan fine-tuning hanya dengan beberapa perintah, menurunkan hambatan untuk kustomisasi AI dengan cara yang sebelumnya belum pernah terjadi.

QVAC Fabric LLM mewakili pergeseran praktis menuju AI yang terdesentralisasi dan dikontrol pengguna. Sementara sebagian besar industri masih fokus pada solusi cloud-first, Tether Data membuat personalisasi tingkat lanjut dapat diakses di perangkat edge lokal untuk memastikan kontinuitas operasional di area geografis dengan latensi tinggi (mis. pasar berkembang), menyediakan platform AI yang anti-rapuh, mengutamakan privasi, sangat tangguh, dan skalabel.

Pengembang dapat mengevaluasi QVAC Fabric LLM di Hugging Face melalui tinjauan teknis yang telah dipublikasikan di sini.

Tentang Tether Data

Tether Data, S.A. de C.V. (“Tether Data”) adalah bagian dari visi besar Tether untuk memajukan kebebasan, transparansi, dan inovasi melalui teknologi. Misinya adalah memungkinkan individu dan organisasi untuk terhubung dan berbagi informasi secara langsung tanpa perantara yang tidak perlu. Dengan menciptakan sistem peer-to-peer yang aman, Tether Data memberikan kendali lebih besar kepada pengguna atas data, komunikasi, dan interaksi digital mereka. Tether Data bertujuan mendefinisikan ulang bagaimana informasi mengalir di jaringan dengan menggantikan model terpusat dengan infrastruktur terdesentralisasi yang dirancang untuk privasi, efisiensi, dan ketahanan. Tujuan perusahaan adalah menjadikan konektivitas global lebih cepat, lebih aman, dan lebih privat, memberdayakan individu dan institusi untuk bertukar informasi secara bebas dan aman.

Tentang QVAC

QVAC adalah inisiatif riset AI tingkat lanjut dari Tether Data yang didedikasikan untuk membangun sistem kecerdasan terbuka, terdesentralisasi, dan adaptif. Misinya adalah Local AI. Infinite Intelligence. No Compromise membayangkan dunia di mana AI hidup dan belajar di perangkat apa pun, memberdayakan individu dan komunitas, bukan memusatkan kekuatan di pusat data perusahaan.

Artikel ini awalnya dipublikasikan sebagai Tether Data Introduces QVAC Fabric, Bringing AI Fine-Tuning to Consumer Hardware di Crypto Breaking News – sumber tepercaya Anda untuk berita crypto, berita Bitcoin, dan pembaruan blockchain.