El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, actualizó su avance en IA local y señaló que DeepSeek V4 ya incluye una versión cuantizada a 2 bits que se ejecuta en aproximadamente 90 GB de VRAM, alcanzando unos 35 tokens por segundo en hardware de Apple y 7 tok/s en silicio de AMD. Presentó el hito como la primera señal concreta de que la inferencia privada estilo CROPS puede correr en máquinas de consumo, no solo en GPUs de centro de datos.
Por qué importa
Vitalik rechazó la etiqueta de «IA descentralizada» y argumentó que la verdadera CROPS AI debe ser agnóstica al hardware — Apple, AMD, NVIDIA y aceleradores especializados, todos dentro. También esbozó una capa de acceso CROPS para Ethereum que se solapa con CROPS AI: llamadas LLM remotas de pago basadas en ZK y lecturas RPC privadas de Ethereum, ambas con inferencia que no filtre los prompts del usuario ni su actividad on-chain a terceros. Pidió más modelos de IA ajustados a Ethereum para auditar la seguridad de contratos inteligentes y código de protocolo.
Impacto en el mercado
La cuantización a 2 bits es la clave técnica: comprime un modelo de frontera hasta un tamaño que el hardware de consumo realmente puede asumir, y eso es el requisito previo para cualquier narrativa de inferencia local que se sostenga. Vigila el ritmo de las versiones open source: si un modelo de 90 GB es el suelo hoy, las cuantizaciones siguientes probablemente empujarán esa cifra a la baja con rapidez, ampliando la base de hardware direccionable para herramientas de IA on-chain privadas.
Preguntas frecuentes
-
¿Qué dijo Vitalik Buterin sobre DeepSeek V4?
Compartió benchmarks de una versión cuantizada a 2 bits de DeepSeek V4 — aproximadamente 90 GB de VRAM, unos 35 tokens por segundo en hardware Apple y 7 tok/s en hardware AMD — y la presentó como la primera prueba concreta de inferencia privada en hardware de consumo.
-
¿Qué es CROPS AI?
CROPS AI es el marco de Vitalik para inferencia privada y verificable. Argumenta que debe ser agnóstico al hardware en vez de etiquetarse como «IA descentralizada», y que se solapa con una capa de acceso CROPS para Ethereum que cubre llamadas LLM remotas de pago basadas en ZK y lecturas RPC privadas.
-
¿Por qué importa la cuantización a 2 bits para la IA local?
Comprime un modelo de frontera hasta un tamaño de ~90 GB que el hardware de consumo puede asumir. Esa compresión es el requisito previo para ejecutar inferencia privada en local en lugar de enrutar los prompts por centros de datos de terceros.
-
¿Cómo se conecta esto con la privacidad en Ethereum?
Vitalik esbozó una capa de acceso CROPS para Ethereum que soporta llamadas LLM remotas de pago basadas en ZK y lecturas RPC privadas de Ethereum, ambas con inferencia que no filtra los prompts del usuario ni su actividad on-chain a terceros.
-
¿Pidió Vitalik modelos de IA específicos para Ethereum?
Sí. Pidió más modelos de IA ajustados a Ethereum, concretamente para auditar y mejorar la seguridad de contratos inteligentes y código de protocolo.
Crypto News
CoinDesk
WatcherGuru
CoinTelegraph