Puntos clave:
Vitalik Buterin afirmó que los avances de IA local de DeepSeek V4 pueden fortalecer la infraestructura de privacidad de Ethereum, vinculando la versión cuantizada de 2 bits del modelo con el acceso RPC privado y los pagos de conocimiento cero.
"En realidad, hay una gran intersección entre la 'capa de acceso CROPS de Ethereum' y la 'IA CROPS'", dijo Buterin, cofundador de Ethereum, en una publicación del 28 de mayo donde detalló sus pruebas locales de LLM.
Buterin indicó que la versión cuantizada de 2 bits de DeepSeek V4 funciona dentro de aproximadamente 90 GB de VRAM, alcanzando cerca de 35 tokens por segundo en hardware de Apple, pero solo unos 7 tokens por segundo en GPUs de AMD, una brecha que calificó como la diferencia entre la verdadera IA CROPS y los sistemas descritos únicamente como IA descentralizada. El modelo DeepSeek V4 Pro utiliza una arquitectura de mezcla de expertos con 1,6 billones de parámetros totales y 49 mil millones de parámetros activos, con una ventana de contexto de 1 millón de tokens.
La intersección es importante porque los usuarios de Ethereum aún filtran metadatos sensibles al consultar billeteras y contratos a través de endpoints RPC públicos. Las lecturas RPC privadas y las capas de pago basadas en conocimiento cero para llamadas LLM remotas podrían permitir a los usuarios y agentes de IA interactuar con Ethereum sin exponer su identidad o datos de uso a los proveedores de infraestructura.
Buterin también destacó los modelos ajustados para aplicaciones específicas como una pieza clave en la hoja de ruta de privacidad y seguridad. Mencionó a Leanstral de Mistral, que según dijo alcanza aproximadamente 38 tokens por segundo en hardware AMD utilizando menos de 70 GB de VRAM. "Cosas como esta son un gran impulso para escribir código más seguro", afirmó Buterin, añadiendo que el ecosistema de Ethereum "debería contar con modelos ajustados para casos de uso relacionados con Ethereum" para ayudar a los desarrolladores a detectar fallos en contratos inteligentes y código de protocolo antes del despliegue en mainnet.
Sus pruebas de IA local también abarcaron varios proyectos de infraestructura. Buterin dijo que su proyecto de mensajería-daemon ahora tiene soporte alfa para Telegram, y señaló a Lucebox Hub como una herramienta prometedora para ejecutar modelos densos como Qwen 27B de manera más eficiente, ofreciendo aproximadamente el doble de rendimiento de tokens que Llama.cpp en su laptop 5090.
El impulso por la IA local en Ethereum se produce en medio de una presión de mercado más amplia sobre la red. ETH cotizaba cerca de $2,063.92 al momento de los últimos datos, y CryptoQuant reportó un aumento en transacciones fallidas y mayores entradas en exchanges, una combinación que la firma de análisis describió como potencialmente "algo bajista para el activo en el corto plazo".
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
