以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 近日在 X 披露一项以隐私为核心的 AI 自测实验。实验目标是利用其个人健康与旅行数据，从前沿 AI 模型获得个性化饮食与锻炼建议，同时不向远程模型泄露任何私人信息。
Buterin 表示，其方案将本地模型 Qwen 3.8 Flash Next 作为编排器，并通过工具调用连接强大的远程模型。本地模型负责撰写发送给前沿模型的查询，使其可以借助更高层级的推理与知识，同时避免直接暴露身份或写作风格。
他将隐私方案概括为三层：第一，本地模型改写查询，避免通过写作风格泄露可识别个人信息或身份；第二，zkAPI 防止支付渠道暴露身份；第三，Tor 提供网络与 IP 层面的隐私。他强调：“三者都需要。”
据其介绍，一个技能文件会教本地模型何时以及如何构造“最少数据泄露”的远程请求；他使用封装了 Tor 的 zkAPI 作为命令行工具。Buterin 称实验成功：他收到了建议，前沿模型返回的信息还有助于改进这些建议。
不过，他也列出多项不足。Tor 并非为逐请求去链接优化，而他认为这是当前唯一有意义的网络层隐私形式，但可能仍不够私密，且会增加 10 至 100 倍延迟。技能文件的请求构造策略远非最优，Qwen 3.8 Flash Next 也仍然太慢，运行速度为 20-30 TPS，而需要 100+ TPS 才感觉流畅。
Buterin 还指出一个权衡：用户越谨慎地限制提供给远程模型的数据，远程模型能提供的帮助就越少。尽管讨论聚焦 AI，他表示自己对以太坊的愿景未变，仍将其视为“加密世界计算机”。在 9 月底的一篇帖子中，他称以太坊技术在过去十五年已大幅演进，未来三年可能进一步演化，成为一类性质不同的系统。
他提到，明年的 Pectra 硬分叉可能是以太坊最后一个“正常”分叉——其功能仍可被 2015 年的人识别。此后的一切将涉及递归 STARKs、自动化形式化验证、高度优化的共识算法和量子安全。随着 PeerDAS 的引入，以太坊已开始从区块链转向更强大的系统；Pectra 之后，这一转变将成为以太坊的主要叙事。结果将是更便宜、更可扩展、更私密的高安全计算：加密世界计算机。