MEニュースのメッセージ、4月2日（UTC+8）。Vitalik Buterinが、2026年4月までのローカライズ、プライベート化されたLLMの導入プランについて投稿し共有した。核心的な目標は、プライバシー、安全性、そして自律的にコントロールできることを前提として、できる限り遠隔のモデルや外部サービスが個人データに接触する機会を減らすことであり、さらにローカル推論、ファイルのローカル保存、そしてサンドボックス隔離などの手段により、データ漏洩、モデルの脱獄、そして悪意あるコンテンツの悪用リスクを低減することにある。ハードウェア面では、NVIDIA 5090 GPUを搭載したノートPC、AMD Ryzen AI Max Pro 128 GBの統一メモリ搭載デバイス、およびDGX Sparkなどの方案をテストし、Qwen3.5 35Bと122Bのモデルを用いてローカル推論を行った。その中で、5090ノートPCは35Bモデルで約90 tokens/s、AMDの方案は約51 tokens/s、DGX Sparkは約60 tokens/sだった。Vitalikは、より高性能なノートPCに基づいてローカルAI環境を構築することを好むと述べており、同時にllama-server、llama-swap、そしてNixOSなどのツールを使って全体のワークフローを組み立てている。（出所：ODAILY）
VitalikはローカルプライベートLLMソリューションを共有し、プライバシーとセキュリティを最優先することを強調しました。
MEニュースのメッセージ、4月2日（UTC+8）。Vitalik Buterinが、2026年4月までのローカライズ、プライベート化されたLLMの導入プランについて投稿し共有した。核心的な目標は、プライバシー、安全性、そして自律的にコントロールできることを前提として、できる限り遠隔のモデルや外部サービスが個人データに接触する機会を減らすことであり、さらにローカル推論、ファイルのローカル保存、そしてサンドボックス隔離などの手段により、データ漏洩、モデルの脱獄、そして悪意あるコンテンツの悪用リスクを低減することにある。ハードウェア面では、NVIDIA 5090 GPUを搭載したノートPC、AMD Ryzen AI Max Pro 128 GBの統一メモリ搭載デバイス、およびDGX Sparkなどの方案をテストし、Qwen3.5 35Bと122Bのモデルを用いてローカル推論を行った。その中で、5090ノートPCは35Bモデルで約90 tokens/s、AMDの方案は約51 tokens/s、DGX Sparkは約60 tokens/sだった。Vitalikは、より高性能なノートPCに基づいてローカルAI環境を構築することを好むと述べており、同時にllama-server、llama-swap、そしてNixOSなどのツールを使って全体のワークフローを組み立てている。（出所：ODAILY）