Tether, das Unternehmen hinter dem 186 Milliarden Dollar schweren USDT-Stablecoin, geht mit einer datenschutzorientierten Gesundheits- und Wellness-App noch weiter über seine Krypto-Wurzeln hinaus.

Am Mittwoch brachte das Unternehmen QVAC Health auf den Markt, das auf seiner KI-Entwicklungsplattform aufbaut und darauf ausgelegt ist, Benutzern die Kontrolle über die Verfolgung ihrer Fitness-, Ernährungs- und biometrischen Daten auf verschiedenen Geräten zu geben.

Die App ermöglicht es Benutzern, ihre Gesundheitsdaten – wie Schrittzähler, Schlaftracker, Workout-Apps – zu überwachen und sie offline und verschlüsselt auf ihren persönlichen Geräten zu speichern, ohne dass sie kommerzielle Server durchlaufen oder für Werbezwecke gesammelt werden, so das Unternehmen.

"QVAC Health spiegelt das Engagement des Unternehmens für datenschutzwahrende lokale Intelligenz wider", sagte Tether-CEO Paolo Arodino. "Sie sollten nicht zwischen der Nutzung der besten Hardware auf dem Markt und der Wahrung Ihrer Privatsphäre wählen müssen. Wir brechen die Mauern zwischen den Big-Tech-Ökosystemen nieder, damit Sie das vollständige Bild Ihrer Gesundheit besitzen können."

Dieser Schritt markiert Tethers jüngsten Vorstoß in dezentralisierte Technologieinfrastruktur und künstliche Intelligenz (KI), der über Finanzen und digitale Vermögenswerte hinausgeht. Tether hat QVAC entwickelt, eine dezentralisierte KI-Plattform zur Bereitstellung von Agenten und Anwendungen, die vollständig auf Geräten laufen können und zentralisierte Cloud-Infrastrukturen umgehen.

Anfang dieser Woche gab Tether bekannt, dass es im Rahmen einer Finanzierungsrunde von 70 Millionen Euro (81,5 Millionen Dollar) in das in Italien ansässige Unternehmen Generative Bionics investiert hat. Das Unternehmen entwickelt intelligente humanoide Roboter mit fortschrittlicher künstlicher Intelligenz und plant den industriellen Einsatz bereits für das nächste Jahr.

Zuvor hatte Tether für 200 Millionen Dollar eine Mehrheitsbeteiligung an Blackrock Neurotech erworben, einem Unternehmen für Gehirn-Computer-Schnittstellen.