O cofundador da Ethereum, Vitalik Buterin, atualizou o seu trabalho sobre IA local, referindo que a DeepSeek V4 inclui agora uma versão quantizada a 2 bits pequena o suficiente para correr em cerca de 90 GB de VRAM. Em hardware Apple, o modelo atinge cerca de 35 tokens por segundo; em silício AMD, mais perto de 7.
Por que é importante
Buterin afirmou que o verdadeiro teste para a "CROPS AI" é o suporte multi-hardware, não o argumento de descentralização com que a maioria dos projetos abre. Uma stack que só corre numa única classe de aceleradores, ou só à escala de cloud, falha a promessa de computação local mesmo que seja tecnicamente distribuída. Levar o mesmo modelo quantizado para Apple e AMD é a prova inicial de que a aposta arquitetónica é portável.
Ele também apresentou uma "camada de acesso Ethereum" que se sobrepõe à CROPS AI: chamadas LLM remotas pagas com recurso a ZK, leituras RPC privadas da Ethereum e um impulso para mais modelos de IA afinados para Ethereum, virados para a segurança de smart contracts e código de protocolo. A direção é fazer com que o modelo local seja útil à própria Ethereum, e não apenas um chatbot genérico a correr num portátil de um programador.
Impacto no mercado
Este enquadramento reformula o panorama competitivo. A "IA descentralizada" tem sido a narrativa dominante em todo o setor; Buterin está a sinalizar que o problema mais difícil e mais útil é a portabilidade entre hardwares somada à integração ao nível do protocolo. É de esperar que a próxima vaga de projetos alinhados com a CROPS se promovam pelo suporte a Apple Silicon e AMD em vez de pela contagem de nós, e que o tooling de Ethereum — auditores, pipelines de verificação formal, fornecedores de RPC — comece a lançar integrações conscientes da CROPS.
Perguntas frequentes
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O que disse Vitalik Buterin sobre a CROPS AI na sua atualização mais recente?
Disse que a verdadeira "CROPS AI" deve suportar várias plataformas de hardware em vez de ser enquadrada apenas como IA descentralizada, e descreveu uma camada de acesso CROPS Ethereum que inclui chamadas LLM remotas pagas via ZK e leituras RPC privadas da Ethereum.
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Quão rápido corre localmente o novo modelo DeepSeek V4 a 2 bits?
A build quantizada a 2 bits do DeepSeek V4 corre dentro de cerca de 90 GB de VRAM e atinge cerca de 35 tokens por segundo em hardware Apple e cerca de 7 tokens por segundo em hardware AMD.
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O que é a camada de acesso CROPS Ethereum?
É a parte da proposta CROPS AI de Vitalik que se sobrepõe à própria Ethereum: chamadas LLM remotas pagas via ZK, leituras RPC privadas da Ethereum e modelos de IA afinados para Ethereum, destinados a melhorar a segurança de smart contracts e código de protocolo.
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Porque é que a portabilidade de hardware é importante para a CROPS AI?
Porque uma stack que só corre numa única classe de aceleradores ou só à escala de cloud falha a promessa de computação local, mesmo que seja tecnicamente distribuída. Suportar silício Apple e AMD é a prova de que a arquitetura é portável.
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Como é que isto pode mudar o foco dos projetos de IA em Ethereum a seguir?
É de esperar que projetos alinhados com a CROPS vendam suporte para Apple Silicon e AMD em vez da contagem de nós, e que o tooling de Ethereum — como auditores, pipelines de verificação formal e fornecedores de RPC — comece a lançar integrações CROPS-aware.
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