Tether, эмитент стейблкоина USDT, объявил о запуске QVAC Health, новой частной платформы для личного благополучия, разработанной для решения проблемы фрагментированных данных из различных носимых устройств и приложений для здоровья.
Согласно заявлению, решение сочетает в себе локальный искусственный интеллект (ИИ), автономный анализ данных и принципы децентрализованной инфраструктуры Tether, которую компания последовательно развивает в секторах криптовалют и Web3.
QVAC Health функционирует как суверенный хаб, который собирает данные из различных источников — биометрических датчиков, фитнес-часов, умных колец, трекеров питания, медицинских напоминаний — в единую, полностью зашифрованную, автономную панель управления. Это позволяет пользователям "видеть полную картину" своего здоровья без передачи данных крупным технологическим платформам.
В центре QVAC Health находится интерфейс с локальным ИИ, который позволяет взаимодействовать с данными на естественном языке. Пользователь может диктовать или вводить любое событие или показатель текстом: "чувствую вялость после обеда" или добавить тренировку, симптом или прием добавок — система мгновенно организует все в единой временной шкале.
QVAC Health превращает устройство пользователя в "частный интеллектуальный хаб". Все модели ИИ загружаются через P2P-технологию и обрабатываются исключительно локально. Платформа может:
Будущие обновления будут включать прямое BLE-соединение с некоторыми носимыми устройствами, что позволит считывать необработанные данные датчиков, минуя API производителя.
Запуск QVAC Health происходит на фоне активного расширения Tether в области децентрализованного ИИ, области, которую компания последовательно интегрирует в криптоэкосистему.
В ноябре 2025 года Tether подтвердил масштабную аренду 20 000 GPU в рамках партнерства с Rumble и Northern Data. Мощности будут использоваться для исследований в области ИИ, разработки инструментов для создателей контента и ускорения платформы QVAC ("Бесконечный интеллект").
В начале декабря Tether Data AI представила инфраструктуру QVAC-fabric-llm, первое в мире решение, которое позволяет проводить LoRA-обучение больших языковых моделей в рамках llama.cpp на любом устройстве, от смартфонов до серверов.
Компания подчеркнула, что проект является "значительным шагом в миссии QVAC", поскольку он устраняет зависимость от крупных производителей и расширяет доступ к частному, локальному ИИ.


