ビタリック・ブテリン、ハードウェア多様なCROPS AIを推進 DeepSeek V4がAppleとAMDでローカル実行

「分散型AI」という用語は頻繁に使われるが、イーサリアムの共同創設者ビタリック・ブテリンはより鋭い線を引いている。彼にとって、暗号ユーザーに役立つAIシステムの真のテストは、推論がどこで行われるかだけではなく、モデルがMacBookからAMDのリグまでさまざまなハードウェア上で動作するかどうかにある。彼の個人サイトに掲載され、元の報告で指摘されたアップデートで、ブテリンは具体的なベンチマークを示した：DeepSeek V4は現在、約90GBのVRAMに収まる2ビット量子化バージョンを持ち、Appleハードウェアで約35トークン/秒、AMDで約7トークン/秒を達成している。これは、多くの人が気付いている以上に重要だ。

数ヶ月にわたり、AIと暗号の会話は中央集権型クラウド推論と分散型計算ネットワークの壮大な計画の間で分裂してきた。しかし、ブテリンの「CROPS AI」概念—すなわち、重要で回復可能、オープン、プライベート、主権的なAI—は、そのマーケティングを突き抜けている。彼は、AIモデルが既存のハードウェア上で動作できなければ、それは真にプライバシーを保護し、主権的ではないと主張している。DeepSeek V4の数字は、AMD側では控えめだが、能力のあるモデルがローカルで動作可能であることを示している。AMD GPUで7トークン/秒を得ることはまだ本格的な開発者体験とは言えないが、可能性の再定義だ。Appleシリコンで35トークン/秒とAMDで7トークン/秒の差は、ハードウェアの断片化に関する物語も語っており、ローカルAIがニッチ以上のものになるためには、エコシステムが解決しなければならない。

ハードウェア多様性がAI-暗号の議論を再形成する理由

現在のAIとブロックチェーンに関する熱狂のほとんどは、トークンインセンティブの計算市場やオンチェーンAIエージェントに焦点を当てている。しかし、ブテリンの枠組みはより現実的だ。単一のクラウドプロバイダーのTEE（信頼できる実行環境）で効率的に動作するモデルは、イーサリアムユーザーにプライバシーを提供しない。それはマーケティングのテストには通るかもしれないが、ハードウェアのテストには失敗している。CROPS AIのポイントは、ユーザーが自分のデータと推論リクエストに対して主体性を持ち続けることだ。つまり、モデルはH100のクラスターだけでなく、中堅ハードウェア上でも動作できるほど軽量である必要がある。ブテリンがEthereumのアクセス層とCROPS AIの重なる部分に言及しているとき、彼が話しているのは具体的な何かだ：ゼロ知識証明は、リモートのLLM呼び出しが正しく実行されたことを検証できる一方、プライベートRPCリードは、モデルを背景で動かしている可能性のあるノード運営者からユーザーデータを守ることができる。これは単なる研究アイデアではなく、シーケンサー、バリデーター、ウォレットの進化に影響を与える設計制約だ。

ハードウェアの観点はまた、「分散型AI」という単純なラベルから議論をシフトさせる。数千のノードがすべて同一のNvidia GPUで推論を行うネットワークは、サプライチェーンの観点から単一障害点を生み出す。ブテリンのAppleとAMDの互換性への強調は、イーサリアムのバリデーターが最も高価な機器だけでなく、持っている計算資源を使える世界を見据えていることを示唆している。これは、バリデーターの要件をアクセスしやすく保つというイーサリアムの長年の理念と一致しており、ネットワークが新たな領域に進む中でも変わらない。どのチェーンが実際にビルダーを惹きつけているかを深く理解するには、「今週の開発者活動トップ10ブロックチェーン」レポートが、勢いが集中している場所のスナップショットを提供しており、イーサリアムは競争が激化する中でも上位に位置している。

イーサリアム調整済みモデルとプライバシーレイヤー

ブテリンのイーサリアム調整済みAIモデルの要請は、軽い発言ではない。現状、多くの大規模言語モデルはSolidityの意味論をほとんど理解しておらず、プロキシコントラクトや委任呼び出し、ストレージの衝突による脆弱性の微妙な仕組みさえ理解していない。イーサリアムの全プロトコルコードベースに微調整されたモデルとローカル実行を組み合わせれば、監査人や開発者にとって強力なセキュリティツールになり得る。彼が言及するZKベースの有料リモートLLM呼び出しは、もう一つの扉を開く：開発者は、ZK証明を使って出力が正しいことを確認しながら、リモートモデルのプライベート推論に支払うことができる。これにより、スマートコントラクトコードを公開せずに、秘密性を保ったままモデルを利用できる。このハイブリッドなローカル-リモートモデルは、ローカルで大規模モデルを動かす余裕のないチームにとって、セキュリティの新たなパラダイムをもたらす。

これは純粋な理論ではない。ローカルAIの推進は、より広範な分散型計算とデータインフラの波と交差している。UXLINKとOrigins Networkの提携のように、分散型計算を用いたスケーラブルなWeb3アプリケーションの問題にすでに取り組んでいる例もある。しかし、ブテリンのプライベートRPCリードへの焦点は、多くのこれらのプロジェクトが十分に対処していない層を追加している：クエリのメタデータは、クエリ自体と同じくらい漏洩する可能性がある。バリデータノードが、ローカルモデルを使っている間にあなたがやりとりしているコントラクトアドレスを見れば、プライバシーの向上は限定的だ。そのメタデータの経路を暗号化RPCリードで封じることこそが、欠けていたピースの半分であり、これがブテリンのアップデートが通常のAI-暗号の発表と異なる理由だ。

市場が見逃すもの、そして次に来るもの

ブテリンの投稿に対する即時の反応は、それをAIトークンやいくつかのイーサリアムL2の強気シグナルとみなすことかもしれない。しかし、それは構造的なポイントを見誤っている。彼はトークンやローンチを推進しているわけではなく、まだ構築されていない技術スタックを概説しているだけだ。DeepSeek V4をAMDで7トークン/秒で動かすことは、証明の概念であり、製品ではない。本当の課題は、モデル圧縮エンジニア、ゼロ知識回路設計者、イーサリアムのコア開発者がロードマップを調整し合う長期的な協調問題だ。これは数年にわたる調整の問題であり、来週市場を動かす物語ではない。それでも、イーサリアムエコシステムは、こうした遅くて地味なインフラ整備において歴史的に成功してきた。

今後の不確定要素は、ハードウェアの多様性が本当に資金調達中のAI-暗号プロジェクトの優先事項になるかどうかだ。資金力のある多くの取り組みは、単一GPUアーキテクチャに最適化し、それを分散化と呼んでいる。しかし、ブテリンのアップデートはそのアプローチに静かに異議を唱えている。もしCROPS AIが標準規格となれば—検閲抵抗性ブロックチェーンの元の概念がリトマス試験紙となったように—ハードウェアの多様性を無視するプロジェクトは、実際の採用が進むときに誤った側に立つ可能性がある。現時点でのシンプルな結論は、ローカルマシンで動作し、ホームに電話しない有用なAIモデルはもはや遠い目標ではないということだ。DeepSeek V4の数字は、その軌道が現実であることを証明しており、イーサリアムのプライバシースタックは、より速く動くための具体的な理由をついに手に入れた。