Vitalik Buterin verknüpft DeepSeek V4 mit der Zukunft des Datenschutzes auf Ethereum

Vitalik Buterin hat DeepSeek V4 mit der zukünftigen Datenschutzstrategie von Ethereumverknüpft und einen Fahrplan zur Integration lokaler KI-Modelle in die Zugriffsschicht von Ethereumskizziert. Der Ethereum -Mitbegründer hebt insbesondere die signifikanten Überschneidungen zwischen Ethereum -Zugriffsschicht von CROPS und der KI CROPS hervor.

Buterin stellte das Konzept CROPS AI (zensurresistente, quelloffene, private und sichere KI) auf der ETH-Konferenz in Mumbai am 12. März vor und erörterte, warum KI zum nächsten großen Sicherheitsrisiko für Kryptowährungen werden könnte. Er argumentierte, dass KI bereits so leistungsfähig sei, dass sie Wallets verwalten und mit Blockchains interagieren könne, merkte aber an, dass das aktuelle Ökosystem nicht auf Datenschutz und Sicherheit ausgelegt sei.

Buterin ist der Ansicht, dass KI-Systeme, wenn sie Kryptowährungen kontrollieren sollen, grundlegend anders aufgebaut sein müssen. Dies spiegele den Entwicklungsstand von KI-Modellen wider.  

Laut Buterin gehen die meisten Menschen davon aus, dass KI-Modelle, die lokal auf ihren Geräten laufen, privat sind. Er betont jedoch, dass diese Annahme falsch ist. 

Der Ethereum Chef verweist auf den aktuellen Stand lokaler KI-Tools wie der Qwen 3.5-Serie, lokal ausgeführter Agenten-Frameworks und einer wachsenden Anzahl von Open-Source-Software. Er betont, dass diese Modelle zwar oberflächlich betrachtetdent erscheinen mögen, die meisten von ihnen jedoch die APIs von OpenAI oder Anthropic aufrufen, sobald sie eine Aufgabe bewältigen müssen, die sie nicht selbstständig lösen können.

Laut Buterin ist DeepSeek V4 für die Realisierung lokaler privater Transaktionen unerlässlich

berichtet über den Fortschritt des CROvon ihm verfolgten erklärt , dass DeepSeek V4 (mit einer 2-Bit-quantisierten Version, die auf 90 GB Arbeitsspeicher läuft) für die Realisierung privater, lokal verarbeiteter Transaktionen unerlässlich ist. Er merkt an, dass sich die CROPS Ethereum -Zugriffsschicht von CROPS AI überschneidet, einschließlich ZK-basierter kostenpflichtiger Remote-LLM-Aufrufe und privater Ethereum -RPC-Lesezugriffe. Er plädiert für weitere Ethereumabgestimmte KI-Modelle, um die Sicherheit von Smart ContractstracProtokollcode zu verbessern.

„Mir ist außerdem aufgefallen, dass es viele Überschneidungen zwischen „CROPS Ethereum -Zugriffsschicht“ und „CROPS KI“ gibt. Wir benötigen beispielsweise eine ZK-Methode für (kostenpflichtige) Aufrufe an entfernte LLMs. Sollte uns dies gelingen, wäre es genauso nützlich, um ein anderes Problem zu lösen: private RPC-Lesezugriffe in Ethereum.“

–Vitalik Buterin, Mitbegründer von Ethereum

Der Ethereum -Mitbegründer betont, dass die Verbindung zwischen DeepSeek V4 und den Datenschutzzielen von Ethereumauf dem CROPS AI-Konzept basiert. Er merkt an, dass Nutzer Ethereum Daten mithilfe lokaler Modelle wie DeepSeek V4 abfragen können, ohne ihre Metadaten, IP-Adressen oder Wallet-Guthaben an zentrale RPC-Anbieter preiszugeben. Die Möglichkeit von DeepSeek V4, auf selbstgehosteten lokalen Systemen zu laufen, gewährleistet, dass Nutzer auf selbstbestimmte Infrastruktur anstatt auf Cloud-Server von Unternehmen angewiesen sind.

Buterin schlägt vor, private lokale LLM-Anrufe mit Ethereum ZK-Zahlungen zu kombinieren

Buterin schlägt vor, private lokale LLM-Aufrufe mit Ethereum -ZK-Beweisen zu kombinieren, um Nutzern die private Verarbeitung ihrer Blockchain-Interaktionen außerhalb der Blockchain zu ermöglichen. Dies trage dazu bei, On-Chain-Transaktionsverknüpfungen zu verbergen, und betont, dass die geringen Hardwareanforderungen von DeepSeek V4 hierfür entscheidend seien. Die 2-Bit-quantisierte Version von DeepSeek V4 kann jedoch auch auf leistungsstarken Workstations für Endverbraucher ausgeführt werden. 

Buterin merkt zudem an, dass die neu veröffentlichte DeepSeek V4 der wichtigste Beweis dafür ist, dass diese Vision bereits heute hardwareseitig umsetzbar ist und nicht erst in Jahren. Nutzer, die DeepSeek V4 lokal ausführen, können einen „kryptografischen Schutzraum“ schaffen, in dem ihre finanziellen Transaktionen ihre physischen Geräte erst dann verlassen, wenn sie bereit sind, in das öffentliche Ledger eingetragen zu werden.

Buterin rät Nutzern, die DeepSeek V4 Flash-Optimierungspatches für AMD im Auge zu behalten, da er dies als wichtigen Verbesserungsbereich bezeichnet. Er erinnert sie außerdem daran, sicherzustellen, dass ihre Hardware über mindestens 96–128 GB Unified Memory (Mac) bzw. VRAM (PC) verfügt, um den Quantisierungsaufwand von 90 GB zu bewältigen.

Diese Entwicklung knüpft an eine breitere „Cypherpunk“-Renaissance an, in der KI als Treuhänder für die Nutzer fungiert. Buterin betont, dass dadurch die Anfragen effektiv vermischt werden, Zahlungen von derdentder Nutzer entkoppelt und KI-Berechnungen aus der Ferne anonymisiert werden. 

Buterin verweist zudem auf Warnungen aus der Cybersicherheits-Community und merkt an, dass eine lokal laufende KI die Server von OpenAI kontaktieren könnte, wenn sie verwirrt ist. Er stellt fest, dass das gängige Open-Source-KI-Ökosystem diese Unterscheidung nicht berücksichtigt und fügt hinzu, dass die meisten dieser Systeme eher auf Leistungsfähigkeit als auf Sicherheit optimiert sind.