Vitalik Buterin verknüpft DeepSeek V4 mit der Zukunft der Privatsphäre bei Ethereum

Vitalik Buterin hat DeepSeek V4 mit der Zukunft der Privatsphäre bei Ethereum verknüpft und einen Fahrplan zur Integration lokaler KI-Modelle in die Zugriffsschicht von Ethereum skizziert. Der Mitbegründer von Ethereum weist speziell auf eine erhebliche Überschneidung zwischen der Ethereum Access Layer von CROPS und CROPS AI hin.

Buterin stellte das CROPS AI (Censorship-Resistant, Open-Source, Private, and Secure AI) Konzept auf der ETH Mumbai Konferenz am 12. März vor und diskutierte Gründe, warum KI zum nächsten großen Sicherheitsrisiko für Krypto werden könnte. Er argumentierte, dass KI mächtig genug wird, um Wallets zu verwalten und mit Blockchains zu interagieren, bemerkte jedoch, dass das aktuelle Ökosystem nicht mit Blick auf Privatsphäre und Sicherheit konzipiert ist.

Buterin ist der Ansicht, dass, wenn KI-Agenten Krypto kontrollieren sollen, sie sehr anders aufgebaut sein müssen. Er sagt, dies spiegelt wider, wie weit KI-Modelle gekommen sind.  

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

Der Ethereum-Chef bezieht sich auf den aktuellen Stand lokaler KI-Tools wie der Qwen 3.5-Serie, lokal laufender Agent-Frameworks und eines wachsenden Stapels von Open-Source-Software. Er weist darauf hin, dass diese Modelle zwar auf den ersten Blick unabhängig erscheinen, die meisten von ihnen jedoch Aufrufe an die APIs von OpenAI oder Anthropic tätigen, wann immer sie eine Aufgabe ausführen müssen, die sie nicht selbst bewältigen können.

Buterin sagt, DeepSeek V4 ist entscheidend für die Verwirklichung lokaler privater Transaktionen

Update zum Fortschritt des CROPS AI-Projekts, dem er folgt, Buterin sagt dass DeepSeek V4 (mit einer 2-Bit-quantisierten Version, die auf 90 GB Speicher läuft) entscheidend für die Verwirklichung privater, lokal verarbeiteter Transaktionen ist. Er merkt an, dass die CROPS Ethereum Access Layer mit CROPS AI überlappt, einschließlich ZK-basierter bezahlter Remote-LLM-Aufrufe und privater Ethereum RPC-Lesungen. Er fordert mehr auf Ethereum abgestimmte KI-Modelle, um die Sicherheit von Smart Contracts und Protokollcode zu verbessern.

„Eine andere Sache, die mich beschäftigt, ist, dass es tatsächlich eine große Schnittmenge zwischen der „CROPS Ethereum Access Layer“ und „CROPS AI“ gibt. Zum Beispiel wollen wir einen ZK-Weg, um (bezahlte) Aufrufe an Remote-LLMs zu tätigen. Aber wenn wir dies haben, ist es genauso nützlich, um ein anderes Problem zu lösen: private RPC-Lesungen in Ethereum.“

–Vitalik Buterin, Mitbegründer von Ethereum

Der Mitbegründer von Ethereum weist darauf hin, dass die Verbindung zwischen DeepSeek V4 und den Privatsphäre-Zielen von Ethereum auf dem CROPS AI-Konzept beruht. Er merkt an, dass Nutzer Ethereum-Daten abfragen können, indem sie lokale Modelle wie DeepSeek V4 verwenden, ohne ihre Metadaten, IP-Adressen oder Wallet-Guthaben an zentrale RPC-Anbieter preiszugeben. DeepSeek V4’s Fähigkeit, auf selbst gehosteten lokalen Setups zu laufen, stellt sicher, dass Nutzer auf selbstbestimmte Infrastruktur statt auf Unternehmens-Cloud-Server zurückgreifen.

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

Buterin schlägt vor, private lokale LLM-Aufrufe mit Ethereum ZK-Beweisen zu kombinieren, was es Nutzern ermöglicht, ihre Blockchain-Interaktionen off-chain privat zu verarbeiten. Er sagt, dies helfe dabei, On-Chain-Transaktionslinks zu verbergen, und merkt an, dass DeepSeek V4’s niedrige Hardwareanforderungen dafür entscheidend sind. Die 2-Bit-quantisierte Version von DeepSeek V4 kann jedoch auch auf High-End-Consumer-Workstations laufen. 

Buterin weist weiter darauf hin, dass das neu veröffentlichte DeepSeek V4 als primärer Beweis dafür dient, dass diese Vision heute hardwaretechnisch machbar ist, nicht erst in einigen Jahren. Nutzer, die DeepSeek V4 lokal ausführen, können ein „kryptografisches Heiligtum“ schaffen, in dem ihre finanziellen Absichten ihre physischen Maschinen nicht verlassen, bis sie bereit sind, in das öffentliche Ledger aufgenommen zu werden.

Bezüglich der nächsten Schritte drängt Buterin die Nutzer, auf DeepSeek V4 Flash-Optimierungspatches für AMD zu achten, die er als einen wichtigen Bereich der Verbesserung zitiert. Er erinnert die Nutzer auch daran, sicherzustellen, dass ihre Hardware über mindestens 96 GB-128 GB Unified Memory (für Mac) oder VRAM (für PC) verfügt, um die 90 GB an Quantisierungs-Overhead zu bewältigen.

Der Push passt in eine breitere „Cypherpunk“-Wiederbelebung, bei der KI als Treuhänder für Nutzer agiert. Buterin betont, dass dies effektiv die Anfragen mischt, Zahlungen von den Identitäten der Nutzer entkoppelt und Remote-KI-Berechnungen anonymisiert. 

Buterin bezieht sich auch auf Warnungen aus der Cybersicherheitsgemeinschaft und merkt an, dass ein lokal laufendes KI-System OpenAI-Server anpingen könnte, wenn es verwirrt ist. Er merkt an, dass das Mainstream-Open-Source-KI-Ökosystem die Unterscheidung nicht interessiert, und fügt hinzu, dass die meisten dieser Systeme auf Leistungsfähigkeit statt auf Sicherheit optimiert sind.