以太坊聯合創辦人 Vitalik Buterin 在一篇新的部落格文章中詳述了他個人的 AI 設定，並表示這樣的配置既「私密」又「安全」。Buterin 說，他的人工智慧設定完全在本地硬體上運行，並在大型語言模型（LLM）周圍打造了客製化工具，以防止他的 AI 代理在未經人類簽署同意的情況下發送訊息或移動加密貨幣。 「新的雙因素驗證是人類與 LLM」，他寫道。 該文章於週三發佈，顯示他在先前呼籲隱私保護型 AI 之後更進一步。2 月時，他提出一條涵蓋私密 AI 使用、代理（agent）市場與治理的四象限以太坊—AI 路線圖。但這篇新文章走得更遠，提供更細緻的視角，讓人了解他自己究竟如何落實這些原則。 Buterin 透過 llama-server 在本地運行開源的 Qwen3.5:35B 模型。經過測試多種設定後，他更偏好使用配備 Nvidia 5090 GPU 的筆電，速度可達每秒 90 tokens。Buterin 補充說，這樣的速度足以讓人感覺到實用性。
他在自己的機器上存放完整的維基百科文章與技術文件備份，以降低他需要查詢外部搜尋引擎的頻率；他將外部搜尋視為隱私洩漏。 與加密貨幣相關度最高的披露，涉及他如何將 AI 連到自己的以太坊錢包與訊息帳號。Buterin 寫道，他打造並開源了一個訊息守護程式，讓他的 AI 代理可以自由讀取 Signal 訊息與電子郵件，但會限制對外發送的訊息：除非先由人類手動核准，否則只能發給他自己。 他建議正在建置可與 AI 連接的以太坊錢包工具的團隊，採用相同的架構：自主交易每日上限為 $100，超過部分則需要事先確認。
這種做法與 Buterin 先前管理其加密資產的方式一致。他把 90% 的資金放在多重簽名（multisig）Safe 錢包中，將鑰匙分散給可信任的聯絡人，確保不會有任何單一個人成為故障的單點風險。 AI 防護欄（guardrails）看起來是把同樣的理念延伸到代理（agentic）的情境之中。 Buterin 在新部落格文章開頭引用了資安研究人員的發現：約有 15% 的技能（skills）是為 OpenClaw（如今是史上成長最快的 GitHub 專案倉庫）所打造，當中包含惡意指令；其中一些還在未向使用者做出任何提示的情況下，悄悄外洩用戶資料。 「我帶著一種強烈的心態：深感害怕——就像我們終於在主流化端到端加密與越來越多的本地優先（local-first）軟體，讓隱私往前邁出了一步之後，我們卻正面臨透過把你的整個生活餵給基於雲端的 AI，而把倒退拉成『正常』的狀況，將後退 10 步」，他在文章中寫道。
