테더, AI 훈련 혁신…소비자용 GPU·모바일서 모델 학습 지원

테더의 AI 프레임워크 발표는 블록체인과 AI 융합이 가속화되는 흐름 속에서 의미 있는 움직임이다. [사진: 테더]

[디지털투데이 AI리포터] 테더가 소비자 기기에서도 대규모언어모델(LLM)을 학습할 수 있는 인공지능(AI) 훈련 프레임워크를 공개했다. 이 시스템은 QVAC 플랫폼의 일부로, 마이크로소프트이 비트넷(BitNet) 아키텍처와 LoRA 기술을 활용해 메모리와 연산 요구를 크게 낮춘 것이 핵심이다.

17일(현지시간) 블록체인 매체 코인텔레그래프에 따르면, 해당 프레임워크는 엔비디아에 국한되지 않고 AMD, 인텔, 애플 실리콘, 퀄컴 모바일 GPU까지 폭넓게 지원한다.

테더에 따르면, 스마트폰에서도 최대 10억 파라미터 모델을 약 2시간 내 미세 조정할 수 있으며, 소형 모델은 수 분 내 처리 가능하다. 또한 최대 130억 파라미터 모델까지 모바일 환경에서 학습이 가능해, AI 개발의 하드웨어 장벽을 크게 낮췄다는 평가다.

비트넷 기반 1비트 아키텍처는 기존 16비트 모델 대비 VRAM 사용량을 최대 77.8%까지 줄여 제한된 환경에서도 모델 실행을 가능하게 한다. 여기에 LoRA 미세 조정을 결합해 비엔비디아 환경에서도 효율적인 학습이 가능하며, 온디바이스 학습과 연합 학습을 지원해 데이터가 중앙 서버로 이동하지 않고 분산된 기기에서 처리될 수 있도록 설계됐다. 이는 클라우드 의존도를 낮추고 개인정보 보호 측면에서도 강점으로 꼽힌다.

이와 함께 암호화폐 업계는 AI 및 컴퓨팅 인프라 영역으로 빠르게 확장하고 있다. 코인베이스는 AI 에이전트의 온체인 거래를 지원하는 지갑 인프라를 도입했고, 알케미는 USDC 기반 데이터 접근 시스템을 출시했다. 또한 월드(World)는 인간 인증과 결제를 결합한 '에이전트킷'을 선보이며 AI 에이전트 생태계 확장에 나서고 있다.

업계에서는 이번 테더의 시도가 고성능 GPU 중심이던 AI 개발 환경을 분산형·저비용 구조로 전환시키는 계기가 될 수 있을지 주목하고 있다.