Vitalik bestätigt die Überschneidung von CROPS AI mit der Zugriffsschicht von Ethereum; DeepSeek V4 ist das zentrale Werkzeug

Der Ethereum-Mitbegründer Vitalik Buterin skizzierte am 28. Mai eine Roadmap zur Integration lokaler KI-Modelle in die Ethereum-Zugangsschicht und bestätigte, dass es eine erhebliche Überschneidung zwischen CROPS Ethereum Access Layer und CROPS AI gibt. Buterin bestätigte zudem, dass DeepSeek V4 (dessen 2-Bit-Quantisierungs-Version auf 90GB RAM läuft) ein entscheidendes Werkzeug für die Umsetzung privater lokaler Transaktionsverarbeitung ist.

Bestätigung der zentralen Kernthese von CROPS AI: Technische Schnittstelle zwischen ZK-Fern-LLM-Aufrufen und privatem RPC

In seiner Erläuterung bestätigte Buterin das zentrale Problem der aktuellen lokalen KI-Tools: Die meisten als „lokal lauffähig“ beworbenen KI-Modelle (z. B. die Qwen-3.5-Serie) können Aufgaben, die sie selbst nicht ausführen können, ausführen lassen, indem sie APIs von OpenAI oder Anthropic aufrufen. Dadurch besteht ein Risiko, dass Benutzermetadaten, IP-Adressen und Wallet-Guthaben offengelegt werden.

Buterin bestätigte, dass die Roadmap von CROPS AI zwei Kernfunktionen umfasst: Bezahlte Fern-LLM-Aufrufe auf Basis von Zero-Knowledge-Beweisen sowie das Lesen per privatem Ethereum-RPC. Er bestätigte, dass dieselbe ZK-Mechanik beide Probleme gleichzeitig lösen kann. Buterin bestätigte außerdem die von der Netzwerksicherheits-Community zitierten Warnungen: Wenn lokale KI außer Kontrolle gerät, könnte sie Ping-Anfragen an die Server von OpenAI senden, und das Design des gängigen Open-Source-KI-Ökosystems priorisiert eher Funktionalität als Sicherheit.

Technische Eigenschaften von DeepSeek V4 und Integrationsrichtung für Ethereum

Buterin bestätigte, dass DeepSeek V4 in einer selbst gehosteten lokalen Umgebung laufen kann und damit sicherstellt, dass Nutzer sich auf eigene Infrastruktur statt auf unternehmensgehostete Cloud-Server verlassen. Nutzer können DeepSeek V4 nutzen, um Ethereum-Daten abzufragen, ohne Metadaten, IP-Adressen oder Wallet-Guthaben an einen zentralisierten RPC-Anbieter offenzulegen.

Buterin schlug vor, private lokale LLM-Aufrufe mit Ethereum-Zero-Knowledge-Beweisen zu kombinieren, sodass Nutzer Blockchain-Interaktionen außerhalb der Kette privat verarbeiten können. Er bestätigte, dass die geringen Hardware-Anforderungen von DeepSeek V4 die entscheidende Voraussetzung sind, damit diese Vision realistisch umsetzbar wird, und forderte Entwickler auf, sich auf DeepSeek-V4-Flash-Optimierungs-Patches für AMD-Plattformen zu konzentrieren.

Häufige Fragen

Was ist das Konzept von CROPS AI, und wo hat Buterin es ursprünglich vorgestellt?

Laut Bericht bestätigte CROPS AI ein KI-Designkonzept, das auf Zensurresistenz (Censorship-Resistant), Open Source (Open-source), Privatsphäre (Private) und Sicherheit (Secure) abzielt. Buterin stellte dieses Konzept erstmals am 12. März 2026 auf der ETH-Mumbaikonferenz offiziell vor und untersuchte die Gründe, warum KI zu einem Hauptsicherheitsrisiko für Kryptowährungen werden könnte.

Warum erfüllen die meisten „lokalen KI“-Tools nicht die Standards von CROPS AI?

Laut Buterins bestätigter Erläuterung rufen die meisten lokalen KI-Tools, wenn sie Aufgaben nicht unabhängig ausführen können, APIs von OpenAI oder Anthropic auf. Dabei werden die Benutzermetadaten und Inhalte der Abfragen tatsächlich von zentralisierten Diensten erreicht. Buterin bestätigte, dass das Design des gängigen Open-Source-KI-Ökosystems eher die Funktionalität als Privatsphäre und Sicherheit priorisiert.

Welche Hardwarekonfiguration wird für die 2-Bit-Quantisierungs-Version von DeepSeek V4 benötigt?

Laut Buterins bestätigter Erläuterung läuft die 2-Bit-Quantisierungs-Version von DeepSeek V4 auf 90GB RAM und benötigt mindestens 96GB bis 128GB Unified Memory (Mac-Geräte) oder VRAM (PC-Geräte). Buterin bestätigte außerdem, dass DeepSeek-V4-Flash-Optimierungs-Patches für die AMD-Plattform eine entscheidende relevante Verbesserungsrichtung darstellen.