ステーブルコイン発行者のTetherは本日（17日）、AI基盤インフラのQVAC Fabricにおいて重要な技術革新を発表しました。これは、クロスプラットフォームに対応した世界初のBitNet LoRA微調整フレームワークであり、従来企業向けGPUやクラウドコンピューティングを必要とした大規模言語モデル（LLM）が、一般消費者向けハードウェア上で訓練・推論できるようになったことを意味します。スマートフォンも含まれます。
スマートフォンでもLLMの訓練が可能に：1Bモデルを1時間以内に完了
Tetherが公開したデータによると、このフレームワークは多種多様なデバイス上でBitNetモデルの微調整に成功しています。具体的には、Samsung S25やiPhone 16などです。
Samsung S25（Adreno GPU）：
1.25億パラメータモデル：約10分で微調整完了
10億パラメータモデル：約1時間18分
iPhone 16（Apple GPU）：
10億パラメータ：約1時間45分
極限テストでは、最大で130億パラメータのモデル微調整も可能です。
従来はNVIDIAの高性能GPUを用いて行われていたAI訓練作業が、スマートフォンなどのエッジデバイスにまで圧縮されてきています。
キーテクノロジー：BitNet + LoRA：AIコストを大幅削減
今回の革新の核心は、次の二つの技術の融合にあります。
BitNet（1ビットLLM）：
従来の高精度重みを-1、0、1の三値に圧縮し、メモリと計算の要求を大幅に削減。
LoRA（低秩適応）：
少量のパラメータのみを訓練（訓練量を最大99%削減可能）、微調整コストを大幅に低減。
これらを組み合わせることで、極低リソース環境下でもモデルの運用が可能となっています。
実証実験では、BitNet-1BはGemma-3-1Bより77.8%少ないVRAMで動作し、Qwen3-0.6Bよりも65.6%少ないVRAMを消費します。同じハードウェア上で、約2倍の大きさのモデルを動かすことが可能です。
GPUによるスマートフォンAIの解放：性能最大11倍向上
もう一つの重要な突破口は、BitNetを「非NVIDIA」エコシステム上で動作させることに成功した点です。AMD、Intel、Apple SiliconのGPUだけでなく、スマートフォンGPU（Adreno、Mali、Apple Bionic）もサポートしています。
大規模言語モデルはもはやテックジャイアントだけの専売特許ではなくなりつつあります。AIの分散化と普及が進んでいます。
TetherのCEO、Paolo Ardoinoは次のように述べています。「知能は未来社会の発展において重要な決定要素となるでしょう。それは社会の安定性を高め、社会をつなぐ絆となる可能性があります。また、一部のエリートだけに権限を集中させるのではなく、誰もがアクセスでき、誰もが利用できる未来のAIを目指すべきです。」
従来のAI開発はクラウドと大規模GPUクラスターに依存し、高コストで技術は少数の巨大企業に集中していました。TetherのQVACプラットフォームは、スマートフォンを含む消費者向けハードウェア上で意味のある大規模モデルの訓練を可能にし、先進的なAIの分散化と包摂性を証明しています。今後数ヶ月以内に、さらなる資源と資金を投入し、いつでもどこでもローカルデバイス上でAIを利用できる環境を整備していきます。
この記事は、「AIはもはやテックジャイアントだけの専売特許ではない！TetherがQVACを推進し、誰もがLLMを手に入れる時代が到来？」と題されています。最初に掲載されたのは鏈新聞 ABMediaです。
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