Виталик Бутерин связывает DeepSeek V4 с будущим обеспечения конфиденциальности в Ethereum

Виталик Бутерин связал DeepSeek V4 с будущим обеспечения конфиденциальности в Ethereum, изложив план интеграции локальных моделей ИИ в уровень доступа Ethereum. Соучредитель Ethereum особо отмечает значительное совпадение между уровнем доступа Ethereum от CROPS и ИИ CROPS.

12 марта на конференции ETH в Мумбаи Бутерин представил концепцию CROPS AI (устойчивый к цензуре, с открытым исходным кодом, частный и безопасный ИИ), обсудив причины, по которым ИИ может стать следующим серьезным риском для безопасности криптовалют. Он утверждал, что ИИ становится достаточно мощным для управления кошельками и взаимодействия с блокчейнами, но отметил, что существующая экосистема не разработана с учетом конфиденциальности и безопасности.

Бутерин считает, что если агенты искусственного интеллекта собираются контролировать криптовалюту, они должны быть построены совершенно иначе. По его словам, это отражает то, насколько далеко продвинулись модели ИИ.  

По словам Бутерина, большинство людей считают, что модели ИИ, работающие локально на их устройствах, являются приватными. Однако он подчеркивает, что это предположение ошибочно. 

Глава Ethereum ссылается на текущее состояние локальных инструментов ИИ, таких как серия Qwen 3.5, локально работающие агентские фреймворки и растущий набор программного обеспечения с открытым исходным кодом. Он отмечает, что, хотя эти модели на первый взгляд могут казатьсяdent , большинство из них обращаются к API OpenAI или Anthropic всякий раз, когда им нужно выполнить задачу, с которой они не могут справиться самостоятельно.

Бутерин утверждает, что DeepSeek V4 имеет решающее значение для осуществления местных частных сделок

Рассказывая о ходе CROPS AI, за которым он следит, Бутерин говорит, что DeepSeek V4 (с 2-битной квантованной версией, работающей на 90 ГБ памяти) имеет решающее значение для реализации приватных, локально обрабатываемых транзакций. Он отмечает, что CROPS Ethereum пересекается с CROPS AI, включая платные удаленные вызовы LLM на основе ZK и приватные Ethereum . Он призывает к созданию большего количества Ethereum, для повышения безопасности смарт-контрактовtracкода протокола.

«Еще один момент, который меня беспокоит, — это то, что существует много пересечений между «уровнем доступаCROPS Ethereum » и «ИИCROPS». Например, нам нужен способ ZK для совершения (платных) вызовов к удаленным LLM. Но если у нас это будет, то это будет так же полезно для решения другой проблемы: приватных RPC-чтений в Ethereum»

–Виталик Бутерин, сооснователь Ethereum

Сооснователь Ethereum отмечает, что связь между DeepSeek V4 и целями Ethereumв области конфиденциальности основана на концепции CROPS AI. Он указывает, что пользователи могут запрашивать данные Ethereum , используя локальные модели, такие как DeepSeek V4, не раскрывая свои метаданные, IP-адреса или балансы кошельков централизованным поставщикам RPC. Возможность DeepSeek V4 работать на собственных локальных серверах гарантирует, что пользователи полагаются на собственную суверенную инфраструктуру, а не на корпоративные облачные серверы.

Бутерин предлагает комбинировать частные локальные звонки LLM с платежами Ethereum ZK

Бутерин предлагает комбинировать частные локальные вызовы LLM с Ethereum , что позволит пользователям обрабатывать свои взаимодействия в блокчейне конфиденциально вне сети. Он говорит, что это помогает скрывать внутрисетевые ссылки на транзакции, отмечая, что ключевым фактором здесь являются низкие требования к аппаратному обеспечению DeepSeek V4. Однако 2-битная квантованная версия DeepSeek V4 также может работать на высокопроизводительных потребительских рабочих станциях. 

Бутерин также отмечает, что недавно выпущенная DeepSeek V4 служит главным доказательством того, что эта концепция осуществима на аппаратном уровне уже сегодня, а не через несколько лет. Пользователи, запускающие DeepSeek V4 локально, могут создать «криптографическое убежище», где их финансовые намерения никогда не покинут физические устройства, пока не будут готовы к добавлению в публичный реестр.

Что касается дальнейших шагов, Бутерин настоятельно рекомендует пользователям следить за обновлениями, содержащими патчи для оптимизации DeepSeek V4 Flash для AMD, которые он называет ключевой областью для улучшения. Он также напоминает пользователям о необходимости убедиться, что их оборудование имеет как минимум 96–128 ГБ унифицированной памяти (для Mac) или видеопамяти (для ПК), чтобы справиться с 90 ГБ накладных расходов на квантование.

Эта тенденция связана с более широким возрождением «киберпанка», в котором ИИ выступает в роли доверенного лица для пользователей. Бутерин подчеркивает, что это фактически смешивает запросы, отделяя платежи отdentпользователей и делая удаленные вычисления ИИ анонимными. 

Бутерин также ссылается на предупреждения сообщества специалистов по кибербезопасности, отмечая, что локально работающий ИИ может отправлять запросы на серверы OpenAI, если он запутается. Он отмечает, что основная экосистема ИИ с открытым исходным кодом не обращает внимания на это различие, добавляя, что большинство этих систем оптимизированы скорее для повышения функциональности, чем для безопасности.