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– Vitalik Buterin ha vinculado DeepSeek V4 con el futuro de la privacidad de Ethereum, presentando un plan para integrar modelos locales de IA en la capa de acceso a la red.

-El cofundador de Ethereum destaca los numerosos puntos de convergencia entre CROPS Ethereum Access Layer y CROPS AI. La capacidad de DeepSeek V4 para ejecutarse en hardware local garantiza que los usuarios confíen en una infraestructura descentralizada en lugar de en servicios corporativos en la nube.

Vitalik Buterin vinculó DeepSeek V4 a las perspectivas de privacidad de Ethereum, esbozando una hoja de ruta para introducir modelos locales de IA en la capa de acceso de Ethereum. El cofundador de Ethereum destacó los importantes solapamientos entre la capa de acceso de Ethereum y las soluciones de IA de CROPS.

Buterin introdujo el concepto de CROPS AI (Censorship-Resistant, Open-Source, Private, and Secure AI) en la conferencia ETH Mumbai el 12 de marzo, discutiendo las amenazas potenciales que la IA podría plantear a la seguridad de las criptomonedas. Señaló que la IA está avanzando lo suficiente como para gestionar monederos e interactuar con blockchain, pero el ecosistema actual no aborda los requisitos de privacidad y seguridad.

Buterin cree que si los agentes de IA van a gestionar criptodivisas, deben diseñarse de forma diferente. En su opinión, esto demuestra el progreso realizado por los modelos de IA.

Según Buterin, la mayoría de la gente asume que los modelos de IA que se ejecutan localmente son privados. Sin embargo, subraya que se trata de un concepto erróneo.

El ejecutivo de Ethereum cita el estado actual de las herramientas locales de IA, como la serie Qwen 3.5, los marcos de agentes locales y un conjunto creciente de software de código abierto. Señala que, aunque exteriormente estos modelos pueden parecer autónomos, la mayoría de ellos recurren a OpenAI o a API antrópicas para tareas que ellos no pueden realizar.

Hablando sobre el progreso del proyecto CROPS AI que está supervisando, Buterin dijo que DeepSeek V4 (una versión cuantificada de 2 bits que requiere 90 GB de memoria) es fundamental para implementar transacciones privadas procesadas localmente.

Señaló que el nivel de acceso de CROPS a Ethereum se solapa con la IA de CROPS, incluidas las llamadas LLM remotas de pago basadas en ZK y las peticiones RPC privadas a Ethereum. Pidió más modelos de IA adaptados a Ethereum para mejorar la seguridad de los contratos inteligentes y los protocolos.

Otro pensamiento que se me ocurrió es que hay muchos puntos de solapamiento entre “CROPS Ethereum Access Layer” y “CROPS AI”. Por ejemplo, necesitamos un mecanismo ZK para llamadas LLM remotas (de pago). Pero si tenemos uno, también es útil para otro problema: la lectura RPC privada de Ethereum.

El cofundador de Ethereum señala que la conexión entre DeepSeek V4 y los objetivos de privacidad de Ethereum radica en el concepto de CROPS AI. Destaca que los usuarios pueden consultar los datos de Ethereum utilizando modelos locales como DeepSeek V4 sin revelar sus metadatos, direcciones IP o saldo de cartera a los proveedores centralizados de RPC. La capacidad de DeepSeek V4 para ejecutarse en alojamiento local garantiza que los usuarios confíen en una infraestructura autosuficiente en lugar de en servidores corporativos en la nube.

Buterin propone combinar las llamadas LLM locales privadas con el ZK proof-of-stake de Ethereum, permitiendo a los usuarios manejar sus interacciones con la blockchain fuera de línea mientras mantienen la privacidad. Esto ayuda a ocultar las conexiones entre las transacciones en la cadena, dijo, señalando que los bajos requisitos del sistema de DeepSeek V4 son clave. Sin embargo, la versión cuantificada de 2 bits de DeepSeek V4 también puede utilizarse en potentes estaciones de trabajo de usuario.