Tether Data 開源 4.6 億參數 AI 模型，加密巨頭拓展 AI 版圖

Tether Data 發布一款擁有 4.6 億參數的視覺語言模型並將其開源，標誌著這家穩定幣發行商正式進軍 AI 基礎設施領域。

Tether Data 是市值 1200 億美元穩定幣發行商旗下的 AI 部門，該公司將 VisionPsy-Nano 開源——這是一款擁有 4.6 億參數的視覺語言模型。此舉使其進入一個競爭激烈的市場，Meta 及中國新創公司的開源模型正在持續壓低推理成本。

Tether 執行長 Paolo Ardoino 在聲明中表示：「將 VisionPsy-Nano 開源，反映了我們的觀點——AI 基礎設施應當是人人可及的，而不應被封閉在專有 API 的圍牆之內。」

這款 4.6 億參數的模型專為終端裝置部署而設計，針對手機及邊緣運算應用場景，在這些領域中，像 Meta 的 Llama 4（80 億參數）或 OpenAI 的 GPT-5 這類規模更大的模型顯得過於耗費資源。Tether 並未公開 VisionPsy-Nano 的基準測試分數或訓練成本，因此外界難以直接與競爭對手進行性能比較。

此舉展現了 Tether 的野心——在核心 USDT 穩定幣業務之外實現多元化。USDT 去年為公司創造了約 62 億美元的獲利。透過進軍開源 AI，Tether 意在搶佔預計到 2030 年將達到 3420 億美元的企業 AI 市場份額，同時也可能將 AI 能力整合到其支付基礎設施中。

開源 AI 對 Tether 戰略的重要性

Tether 進軍開源 AI 之際，正值整個行業逐漸拋棄「Tokenmaxxing」——即不計成本最大化 AI 代幣使用量的做法。穆迪評級（Moody's Ratings）在 7 月的一份報告中建議採取更嚴謹的 AI 支出方針。穆迪 AI 分析主管 Vincent Gusdorf 指出：「隨著帳單開始堆積如山，人們才意識到這些新工具其實相當昂貴。」

這一趨勢讓開源替代方案受益匪淺。根據使用這些模型的開發者表示，Moonshot AI 以及智譜 AI（Zhipu AI）等中國新創公司所發布的模型，在性能上幾乎可與美國頂尖模型匹敵，但價格卻僅為其零頭。Tether 的 VisionPsy-Nano 因其參數規模較小，正好瞄準了這個對成本敏感的市場區塊。

對 Tether 而言，進軍 AI 同時也形成了一項天然避險。該公司 2025 年 62 億美元的獲利，主要來自於為 USDT——全球市值最大的穩定幣——提供支撐的儲備資產所產生的利息收入。隨著各國監管機構對穩定幣儲備的審查日益嚴格——特別是在歐洲，根據《加密資產市場監管法案》（MiCA）——多元化發展 AI 提供了一條替代性的收入來源。

競爭定位與開發者吸引力

VisionPsy-Nano 進入的，是一個小型視覺語言模型早已擁擠的賽道。微軟的 Phi-3 系列包含一款針對行動裝置優化的 38 億參數模型；Google 的 Gemma 2 則提供 20 億及 90 億參數的版本；Meta 的 Llama 3.2 也推出了針對終端裝置使用的 10 億及 30 億參數版本。

Tether 的模型透過完全開源來實現差異化，讓開發者無需支付授權費或 API 成本即可進行修改、微調及部署。此策略與讓 Meta 的 Llama 系列成為下載量最高的開源 AI 家族的做法如出一轍——截至 2026 年 5 月，該系列已累計超過 3.5 億次下載。

開發者社群的回應將是關鍵考驗。Tether 尚未透露 VisionPsy-Nano 是否採用來自其支付網絡的專有數據進行訓練——這項資訊可能揭示其在文件處理或詐欺偵測等金融應用場景中的優勢。該公司也未具體說明此模型採用哪種開源授權——這項因素將決定企業能在多大程度上自由地將其衍生產品商業化。

對投資人而言，問題在於 Tether 能否在 AI 領域複製其在穩定幣事業上的成功。該公司 62 億美元的獲利為其投入模型開發與基礎設施提供了雄厚資源。然而，開源 AI 市場早已被資金充裕的巨頭佔據：Meta 在 2025 年於 AI 基礎設施上的支出估計達 150 億美元，而 Google 的 AI 資本支出更超過 500 億美元。

Tether 股票在場外交易，今年迄今已上漲 18%，表現優於整體加密貨幣板塊。該公司拓展 AI 業務，可能吸引到一批新的投資者——他們將 Tether 視為科技基礎設施投資標的，而非純粹的加密貨幣賭注。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。