Vitalik Buterin, DeepSeek V4를 이더리움의 프라이버시 미래와 연결

Vitalik Buterin은 DeepSeek V4를 이더리움의 프라이버시 미래와 연결하며, 로컬 AI 모델을 이더리움의 액세스 레이어에 통합하는 로드맵을 제시했습니다. 이더리움 공동 창립자는 특히 CROPS의 이더리움 액세스 레이어와 CROPS AI 사이의 상당한 중첩을 지적합니다.

Buterin은 3월 12일 ETH Mumbai 컨퍼런스에서 CROPS AI(검열 저항성, 오픈 소스, 프라이버시, 보안 AI) 개념을 소개하며, AI가 암호화폐의 다음 주요 보안 위험이 될 수 있는 이유를 논의했습니다. 그는 AI가 지갑을 관리하고 블록체인과 상호작용할 만큼 강력해지고 있다고 주장했지만, 현재 생태계가 프라이버시와 보안을 염두에 두고 설계되지 않았다고 지적했습니다.

Buterin은 AI 에이전트가 암호화폐를 통제하려면 매우 다르게 구축되어야 한다고 믿습니다. 그는 이것이 AI 모델이 얼마나 발전했는지를 반영한다고 말합니다.  

Buterin에 따르면, 대부분의 사람들은 기기에 로컬로 실행되는 AI 모델이 프라이버시라고 가정합니다. 그러나 그는 이 가정이 잘못되었다고 강조합니다. 

이더리움의 수장은 현재 Qwen 3.5 시리즈, 로컬 실행 에이전트 프레임워크, 그리고 증가하는 오픈 소스 소프트웨어 스택과 같은 로컬 AI 도구의 현재 상태를 참조합니다. 그는 이러한 모델들이 표면적으로는 독립적으로 보일 수 있지만, 대부분 자체적으로 처리할 수 없는 작업을 수행할 때 OpenAI 또는 Anthropic의 API를 호출한다고 지적합니다.

Buterin, DeepSeek V4가 로컬 프라이빗 거래 실현에 필수적이라고 말함

그가 지켜보고 있는 CROPS AI 프로젝트의 진전에 대한 업데이트, Buterin 비판자들이 DeepSeek V4(90GB 메모리에서 실행되는 2비트 양자화 버전)가 프라이빗하고 로컬로 처리된 거래를 실현하는 데 필수적이라고 말합니다. 그는 CROPS 이더리움 액세스 레이어가 ZK 기반 유료 원격 LLM 호출 및 프라이빗 이더리움 RPC 읽기와 함께 CROPS AI와 중첩된다고 지적합니다. 그는 스마트 계약 및 프로토콜 코드의 보안을 개선하기 위해 더 많은 이더리움 튜닝 AI 모델을 촉구합니다.

“제 마음에 있는 또 다른 한 가지는 ‘CROPS 이더리움 액세스 레이어’와 ‘CROPS AI’ 사이에 실제로 많은 교차점이 있다는 것입니다. 예를 들어, 우리는 원격 LLM에 (유료) 호출을 수행하기 위한 ZK 방식을 원합니다. 하지만 우리가 이를 갖추게 되면, 이는 또 다른 문제인 이더리움의 프라이빗 RPC 읽기를 해결하는 데에도 똑같이 유용합니다.”

–비탈릭 부테린, 이더리움 공동 창립자

이더리움 공동 창립자는 DeepSeek V4와 이더리움의 프라이버시 목표 간의 연결이 CROPS AI 개념에 중심을 둔다고 지적합니다. 그는 사용자가 DeepSeek V4와 같은 로컬 모델을 사용하여 중앙 집중식 RPC 제공업체에 메타데이터, IP 주소 또는 지갑 잔액을 노출하지 않고도 이더리움 데이터를 쿼리할 수 있다고 말합니다. DeepSeek V4는 자체 호스팅 로컬 설정에서 실행할 수 있어 사용자가 기업 클라우드 서버가 아닌 주권 기반 인프라에 의존하도록 보장합니다.

Buterin, 프라이빗 로컬 LLM 호출과 이더리움 ZK 결제 결합 제안

부테린 제안합니다 프라이빗 로컬 LLM 호출과 이더리움 ZK 증명을 결합하여 사용자가 블록체인 상호작용을 오프체인에서 프라이빗하게 처리할 수 있도록 합니다. 그는 DeepSeek V4의 낮은 하드웨어 요구 사항이 이를 위한 핵심이라고 언급하며, 온체인 거래 링크를 숨기는 데 도움이 된다고 말합니다. 그러나 DeepSeek V4의 2비트 양자화 버전은 고급 소비자 워크스테이션에서도 실행할 수 있습니다. 

Buterin은 새로 출시된 DeepSeek V4가 이 비전이 수년 뒤가 아닌 오늘 하드웨어적으로 실현 가능하다는 주요 증거라고 추가로 지적합니다. 로컬에서 DeepSeek V4를 실행하는 사용자는 공개 원장에 추가되기 전까지 그들의 금융 의도가 물리적 머신을 떠나지 않는 ‘암호학적 성역’을 만들 수 있습니다.

다음 단계와 관련하여, Buterin은 AMD용 DeepSeek V4 Flash 최적화 패치를 주시할 것을 사용자에게 촉구합니다. 그는 이를 주요 개선 영역으로 인용합니다. 또한 사용자에게 하드웨어가 양자화 오버헤드 90GB를 처리하기 위해 최소 96GB-128GB의 통합 메모리(Mac용) 또는 VRAM(PC용)을 갖추었는지 확인하도록 상기시킵니다.

이 움직임은 AI가 사용자를 위한 수탁자 역할을 하는 더 넓은 ‘사이퍼펑크’ 부활과 연결됩니다. Buterin은 이것이 효과적으로 요청을 혼합하고, 결제를 사용자의 신원으로부터 분리하여 원격 AI 연산을 익명화한다고 강조합니다. 

Buterin은 또한 사이버 보안 커뮤니티의 경고를 참조하며, 로컬에서 실행되는 AI가 혼란스러울 때 OpenAI 서버에 핑을 보낼 수 있다고 지적합니다. 그는 메인스트림 오픈 소스 AI 생태계가 이 구분에 신경 쓰지 않으며, 이러한 시스템의 대부분이 보안보다는 기능에 최적화되어 있다고 덧붙입니다.