Vitalik Buterin Thúc đẩy AI CROPS Đa dạng phần cứng khi DeepSeek V4 chạy cục bộ trên Apple và AMD

Thuật ngữ “AI phi tập trung” thường được nhắc đến, nhưng đồng sáng lập Ethereum Vitalik Buterin đang vạch rõ một đường nét sắc nét hơn. Đối với ông, bài kiểm tra thực sự của một hệ thống AI có thể phục vụ người dùng crypto không chỉ nằm ở nơi inference diễn ra—mà còn ở việc mô hình đó có thể chạy trên nhiều phần cứng thực tế, từ MacBook đến một hệ thống AMD. Trong một cập nhật đăng tải trên trang cá nhân của ông và được báo cáo ban đầu nhấn mạnh, Buterin chỉ ra một tiêu chuẩn cụ thể: DeepSeek V4 hiện có phiên bản lượng tử hóa 2-bit phù hợp với khoảng 90 GB VRAM, đạt khoảng 35 token mỗi giây trên phần cứng Apple và khoảng 7 token mỗi giây trên AMD. Điều này quan trọng hơn nhiều người nhận ra.

Trong nhiều tháng, cuộc trò chuyện về AI và crypto đã chia thành hai hướng: inference đám mây tập trung và các kế hoạch lớn cho mạng tính toán phi tập trung. Nhưngerin’s “CROPS AI”—viết tắt của AI Có Hệ Quả, Khôi Phục Được, Mở, Riêng Tư, và Chủ Quyền—đã cắt qua các chiến dịch marketing. Ông lập luận rằng nếu một mô hình AI không thể chạy trên phần cứng mà người dùng bình thường và các nút mạng đã có, thì nó không thực sự bảo vệ quyền riêng tư hay chủ quyền. Các số liệu của DeepSeek V4, dù khiêm tốn trên phía AMD, cho thấy một mô hình có khả năng có thể hoạt động tại chỗ mà không cần trung tâm dữ liệu. Việc đạt 7 t/s trên GPU AMD chưa phải là trải nghiệm dành cho nhà phát triển ở cấp độ sản xuất, nhưng nó đã định nghĩa lại khả năng. Khoảng cách giữa 35 t/s trên silicon Apple và 7 t/s trên AMD cũng kể một câu chuyện về phân mảnh phần cứng mà hệ sinh thái sẽ phải giải quyết nếu AI tại chỗ trở thành nhiều hơn một niche.

Tại sao Đa dạng Phần cứng Định hình lại Cuộc tranh luận AI-Crypto

Phần lớn sự hứng thú hiện tại về AI và blockchain tập trung vào các thị trường tính toán dựa trên token hoặc các tác nhân AI trên chuỗi. Nhưng framing của Buterin mang tính thực tế hơn. Một mô hình chỉ chạy hiệu quả trong một TEE trên một nhà cung cấp đám mây duy nhất không mang lại quyền riêng tư cho người dùng Ethereum. Nó có thể vượt qua bài kiểm tra marketing, nhưng thất bại trong bài kiểm tra phần cứng. Mục đích của CROPS AI là người dùng giữ quyền kiểm soát dữ liệu và yêu cầu inference của chính họ. Điều đó có nghĩa là mô hình cần đủ nhẹ để chạy trên phần cứng trung bình, không chỉ trên một cụm H100. Khi Buterin đề cập đến lớp truy cập Ethereum trùng khớp với CROPS AI, ông đang nói về điều gì đó cụ thể: các bằng chứng không kiến thức có thể xác minh rằng một cuộc gọi LLM từ xa đã được thực thi đúng, trong khi các đọc RPC riêng tư bảo vệ dữ liệu người dùng khỏi các nhà vận hành nút có thể đang chạy mô hình trong nền. Đây không chỉ là ý tưởng nghiên cứu—đó là một giới hạn thiết kế ảnh hưởng đến cách các sequencer, validator, và ví có thể phát triển.

Góc nhìn phần cứng cũng thay đổi cuộc trò chuyện khỏi nhãn “AI phi tập trung” đơn giản. Một mạng lưới với hàng nghìn nút đều chạy inference trên các GPU Nvidia giống hệt nhau vẫn tạo ra một điểm thất bại duy nhất từ góc độ chuỗi cung ứng. Buterin nhấn mạnh đến khả năng tương thích với Apple và AMD cho thấy ông đang hướng tới một thế giới nơi các validator Ethereum có thể sử dụng bất kỳ phần cứng tính toán nào họ có, chứ không chỉ những thiết bị đắt nhất. Điều này phù hợp với tinh thần lâu dài của Ethereum về việc giữ yêu cầu validator dễ tiếp cận, ngay cả khi mạng lưới mở rộng ra vùng đất mới. Để có cái nhìn sâu hơn về các chuỗi thực sự thu hút các nhà xây dựng trong chu kỳ mới này, báo cáo Top 10 Blockchain theo Hoạt động Nhà phát triển Tuần này cung cấp một bức tranh về nơi đà phát triển đang tập trung, và Ethereum vẫn đứng gần đỉnh cao dù cạnh tranh ngày càng gay gắt.

Các Mô hình Tinh chỉnh Ethereum và Lớp Quyền riêng Tư

Lời kêu gọi của Buterin về các mô hình AI tinh chỉnh phù hợp với Ethereum không phải là một lời bình luận ngẫu nhiên. Hiện tại, hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn gần như không hiểu rõ các semantics của Solidity, huống hồ là các cách tinh vi mà các hợp đồng proxy, gọi delegate, và va chạm lưu trữ tạo ra các lỗ hổng. Một mô hình được tinh chỉnh dựa trên toàn bộ mã nguồn của giao thức Ethereum, kết hợp với thực thi tại chỗ, có thể trở thành một công cụ an ninh mạnh mẽ cho các kiểm toán viên và nhà phát triển. Các cuộc gọi LLM dựa trên bằng chứng không kiến thức mà ông đề cập mở ra một cánh cửa khác: một nhà phát triển có thể trả tiền cho inference riêng tư trên một mô hình từ xa bằng cách sử dụng bằng chứng ZK để xác nhận đầu ra đúng, mà không tiết lộ mã hợp đồng thông minh cho nhà vận hành. Mô hình lai này, nếu thành công, sẽ thay đổi đáng kể mô hình an ninh cho các nhóm không thể chạy các mô hình lớn tại chỗ nhưng vẫn cần bảo mật.

Điều này không chỉ mang tính lý thuyết. Xu hướng AI tại chỗ kết hợp với làn sóng hạ tầng tính toán và dữ liệu phi tập trung rộng lớn hơn. Các hợp tác như giữa UXLINK và Origins Network đã bắt đầu giải quyết vấn đề các ứng dụng Web3 dựa trên AI có khả năng mở rộng sử dụng tính toán phi tập trung. Nhưng trọng tâm của Buterin về các đọc RPC riêng tư bổ sung một lớp mà phần lớn các dự án này chưa giải quyết triệt để: metadata xung quanh các truy vấn của bạn có thể rò rỉ nhiều như chính truy vấn. Nếu một nút validator có thể thấy địa chỉ hợp đồng bạn đang tương tác trong khi bạn dùng mô hình tại chỗ, lợi ích về quyền riêng tư sẽ bị hạn chế. Việc đóng gói metadata đó bằng các đọc RPC mã hóa là phần còn thiếu của câu đố, và đó là lý do tại sao cập nhật của Buterin lại khác biệt so với các thông báo AI-crypto thông thường.

Những gì Thị trường bỏ lỡ, và Những gì sắp tới

Phản ứng ngay lập tức với bài đăng của Buterin có thể là xem đó như một tín hiệu tăng giá cho token AI hoặc một vài Layer 2 của Ethereum. Nhưng điều đó bỏ qua điểm cốt lõi. Ông không đang quảng bá một token hay ra mắt sản phẩm—ông đang phác thảo một hệ thống kỹ thuật chưa được xây dựng. Việc đưa DeepSeek V4 chạy ở 7 t/s trên AMD chỉ là một minh chứng khả thi, không phải là một sản phẩm hoàn chỉnh. Công việc thực sự nằm ở các kỹ sư nén mô hình, các nhà thiết kế mạch không kiến thức, và các nhà phát triển cốt lõi của Ethereum phối hợp theo lộ trình của họ. Đó là một vấn đề phối hợp kéo dài nhiều năm, không phải một câu chuyện sẽ đẩy thị trường đi lên trong tuần tới. Tuy nhiên, điều đó đáng để theo dõi vì hệ sinh thái Ethereum đã thành công trong chính loại công việc hạ tầng chậm rãi, không hào nhoáng này.

Điều còn chưa rõ là liệu đa dạng phần cứng có thực sự trở thành ưu tiên của các dự án AI-crypto đang huy động vốn hay không. Ngành này đầy những sáng kiến được tài trợ tốt, tối ưu cho một kiến trúc GPU duy nhất và gọi đó là phi tập trung. Buterin’s cập nhật âm thầm thách thức cách tiếp cận đó. Nếu CROPS AI trở thành tiêu chuẩn tham chiếu—giống như ý tưởng ban đầu về một chuỗi blockchain chống kiểm duyệt trở thành thước đo—thì các dự án bỏ qua đa dạng phần cứng có thể sẽ đứng về phía sai của câu chuyện khi thực sự có sự chấp nhận rộng rãi. Hiện tại, điểm đơn giản hơn là một mô hình AI hữu ích chạy trên máy tại chỗ mà không cần gọi về trung tâm không còn là mục tiêu xa vời nữa. Các số liệu từ DeepSeek V4 chứng minh rằng quỹ đạo này là có thật, và lớp quyền riêng tư của Ethereum cuối cùng có lý do rõ ràng để tiến nhanh hơn.