قام المؤسس المشارك لـ Ethereum Vitalik Buterin في 28 مايو بإلقاء نظرة عامة على خارطة طريق لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية في طبقة الوصول إلى Ethereum، مؤكداً وجود تداخل كبير بين طبقة وصول CROPS إلى Ethereum وCROPS AI. وأكد Buterin أن DeepSeek V4 (نسخته ذات التكميم ثنائي البايت التي تعمل على ذاكرة 90GB) هي أداة محورية لتحقيق معالجة معاملات محلية خاصة.
تأكيد الأفكار الأساسية لـ CROPS AI: التقاطع التقني بين استدعاءات LLM بعيدة عبر ZK وRPC خصوصية
أكد Buterin في شرحه أن المشكلة الأساسية لأدوات الذكاء الاصطناعي المحلية الحالية تتمثل في أن معظم النماذج التي تُروَّج لتشغيلها محلياً (مثل سلسلة Qwen 3.5 وغيرها) عند تنفيذ مهام لا يمكن للنموذج نفسه إتمامها، تقوم بالاستعانة بواجهات برمجة تطبيقات OpenAI أو Anthropic؛ ما يخلق مخاطر تعريض بيانات المستخدم الوصفية وعنوان IP وأرصدة المحفظة.
أكد Buterin أن خارطة طريق CROPS AI تتضمن وظيفتين أساسيتين: استدعاءات LLM بعيدة مدفوعة الأجر عبر إثباتات معرفة صفرية، وقراءات عبر RPC لـ Ethereum بشكل خاص. وأكد أن آلية ZK نفسها يمكنها معالجة المشكلتين معاً. كما أكد Buterin أنه استشهد بتحذيرات من مجتمع أمان الشبكات: ففي حال حدوث اضطراب في أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل محلياً، قد ترسل طلبات ping إلى خوادم OpenAI، وأن تصميم النظام البيئي السائد للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يركز على الوظائف أكثر من تركيزه على الأمان.
الخصائص التقنية التي أكدتها DeepSeek V4 واتجاه دمجها مع Ethereum
أكد Buterin أن DeepSeek V4 يمكن تشغيلها في بيئة محلية مملوكة ذاتياً، بما يضمن أن يعتمد المستخدمون على بنية تحتية مستقلة بدل خوادم سحابية تابعة للشركات. ويمكن للمستخدمين استخدام DeepSeek V4 للاستعلام عن بيانات Ethereum دون الحاجة إلى كشف البيانات الوصفية أو عنوان IP أو أرصدة المحفظة لمقدمي RPC مركزيين.
اقترح Buterin دمج استدعاءات LLM محلية خاصة مع إثباتات معرفة صفرية الخاصة بـ Ethereum، بما يمكّن المستخدمين من معالجة تفاعلات بلوكتشين بسرية في خارج السلسلة. وأكد أن انخفاض متطلبات الأجهزة لـ DeepSeek V4 هو شرط حاسم يجعل هذه الرؤية قابلة للتطبيق عملياً، وحث المطورين على إيلاء اهتمامهم برقع تحسين لـ DeepSeek V4 على منصات AMD.
الأسئلة الشائعة
ما مفهوم CROPS AI، وأين قدمه Buterin لأول مرة؟
تؤكد التقارير أن CROPS AI تمثل مفهوم تصميم ذكاء اصطناعي مقاوم للرقابة (Censorship-Resistant) ومفتوح المصدر (Open-source) وخاص (Private) وآمن (Secure). قدم Buterin هذا المفهوم رسمياً لأول مرة في 12 مارس 2026 خلال مؤتمر ETH في جَمْباي-فيت (孟買大會)، كما ناقش أسباب تحول الذكاء الاصطناعي إلى المخاطر الأمنية الرئيسية المرتبطة بالعملات المشفرة.
لماذا لا تفي معظم أدوات “الذكاء الاصطناعي المحلي” بمعايير CROPS AI؟
وفقاً لما أكدته توضيحات Buterin، فإن معظم أدوات الذكاء الاصطناعي المحلية تستدعي واجهات برمجة تطبيقات OpenAI أو Anthropic عندما لا يمكنها إنجاز المهام بشكل مستقل؛ حيث تتعرض فعلياً البيانات الوصفية للمستخدم ومحتوى الاستعلام للتعامل مع خدمات مركزية. وأكد Buterin أن تصميم النظام البيئي السائد للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يضع الوظائف في المقام الأول على حساب الخصوصية والأمان.
ما مواصفات الأجهزة المطلوبة لتشغيل نسخة التكميم ثنائي البايت من DeepSeek V4؟
وفقاً لما أكدته توضيحات Buterin، تعمل نسخة التكميم ثنائي البايت من DeepSeek V4 على ذاكرة 90GB، وتحتاج إلى حد أدنى يتراوح بين 96GB و128GB من الذاكرة الموحدة (لأجهزة Mac) أو ذاكرة الوصول العشوائي للبطاقة الرسومية (لأجهزة الكمبيوتر). وأكد Buterin أن رقع تحسين DeepSeek V4 الخاصة بمنصة AMD تمثل اتجاهاً محورياً يستحق الاهتمام.
