Buterin 表示 DeepSeek V4 本地 AI 可強化以太坊隱私工具

Vitalik Buterin 表示 DeepSeek V4 的本地 AI 進展可強化以太坊的隱私基礎設施，將該模型的 2 位元量化建置與私有 RPC 存取及零知識支付連結起來。

「CROPS 以太坊存取層」與「CROPS AI」之間其實存在許多交集，」Buterin，以太坊共同創辦人，在 5 月 28 日一篇詳細介紹其本地 LLM 測試的文章中表示。

Buterin 指出，2 位元量化的 DeepSeek V4 可在約 90 GB 的 VRAM 內運行，在 Apple 硬體上達到約每秒 35 個 token，但在 AMD GPU 上僅約每秒 7 個 token——他將此差距描述為真正的 CROPS AI 與僅被描述為去中心化 AI 的系統之間的差異。DeepSeek V4 Pro 模型採用混合專家架構，擁有 1.6 兆總參數及 490 億活躍參數，支援 100 萬 token 的上下文視窗。

此交集之所以重要，是因為以太坊使用者在透過公共 RPC 端點查詢錢包和合約時，仍會洩漏敏感的元數據。私有 RPC 讀取以及針對遠端 LLM 呼叫的 ZK 基礎支付層，可以讓使用者和 AI 代理在不向基礎設施提供者暴露身份或使用數據的情況下與以太坊互動。

Buterin 也強調，針對特定應用進行微調的模型是隱私與安全路線圖中的關鍵一環。他提到了 Mistral 的 Leanstral，並表示該模型在 AMD 硬體上使用不到 70 GB 的 VRAM 可達到約每秒 38 個 token。「像這樣的事情對於編寫更安全的程式碼來說是一大福音，」Buterin 表示，並補充說以太坊生態系統「應該擁有針對以太坊相關使用案例進行微調的模型」，以幫助開發人員在智能合約和協定程式碼部署至主網之前發現其中的缺陷。

他的本地 AI 測試也涵蓋了數個基礎設施項目。Buterin 表示，他的訊息守護程式 (messaging-daemon) 專案目前已支援 Telegram 測試版，並指出 Lucebox Hub 是一個有潛力的工具，可以更高效地運行像是 Qwen 27B 這樣的大型模型，在其 5090 筆記型電腦上提供的 token 吞吐量大約是 Llama.cpp 的兩倍。

在以太坊推動本地 AI 之際，該網路也面臨更廣泛的市場壓力。根據最新數據，ETH 交易價格約為 2,063.92 美元，CryptoQuant 報告指出失敗交易數量增加以及交易所流入量上升——該分析機構將此組合描述為可能「在短期內對該資產構成一定程度的看空信號」。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。