Le cofondateur d’Ethereum, Vitalik Buterin, a présenté le 28 mai une feuille de route pour intégrer des modèles d’IA locaux à la couche d’accès d’Ethereum, et a confirmé qu’il existe un chevauchement significatif entre la couche d’accès Ethereum de CROPS et CROPS AI. Buterin a confirmé que DeepSeek V4 (dont la version quantifiée sur 2 bits s’exécute avec 90 Go de mémoire) est un outil clé pour permettre un traitement privé et local des transactions.
Confirmation des thèses centrales de CROPS AI : convergence technique entre appels LLM distants ZK et RPC privés
Dans sa présentation, Buterin confirme le problème central des outils d’IA locaux actuels : la plupart des modèles d’IA présentés comme pouvant fonctionner en local (comme la série Qwen 3.5, etc.) appellent des API d’OpenAI ou d’Anthropic lorsqu’ils ne peuvent pas accomplir eux-mêmes certaines tâches ; les métadonnées des utilisateurs, leurs adresses IP et leurs soldes de portefeuille sont alors exposés.
Buterin confirme que la feuille de route de CROPS AI couvre deux fonctionnalités centrales : des appels LLM distants payants basés sur des preuves de connaissance zéro, et une lecture d’Ethereum via des RPC privés. Il confirme que le même mécanisme ZK peut résoudre simultanément ces deux problèmes. Buterin confirme également une mise en garde citée par la communauté de la cybersécurité : lorsque l’IA fonctionne en local en situation de désordre, elle peut envoyer des requêtes ping aux serveurs d’OpenAI, et la conception des écosystèmes d’IA open source grand public privilégie la fonctionnalité plutôt que la sécurité.
Caractéristiques techniques confirmées de DeepSeek V4 et axe d’intégration à Ethereum
Buterin confirme que DeepSeek V4 peut s’exécuter dans un environnement local auto-hébergé, garantissant que les utilisateurs s’appuient sur leur propre infrastructure plutôt que sur des serveurs cloud d’entreprise. Les utilisateurs peuvent ainsi interroger DeepSeek V4 pour obtenir des données d’Ethereum, sans avoir à révéler de métadonnées, d’adresses IP ou de soldes de portefeuille à un fournisseur de RPC centralisé.
Buterin recommande de combiner des appels LLM locaux privés avec des preuves de connaissance zéro d’Ethereum, afin que les utilisateurs puissent traiter en toute confidentialité les interactions avec la blockchain hors chaîne. Il confirme que les faibles exigences matérielles de DeepSeek V4 sont la condition clé rendant cette vision concrète, et exhorte les développeurs à se concentrer sur des correctifs d’optimisation de DeepSeek V4 Flash pour la plateforme AMD.
Questions fréquentes
Quelle est l’idée derrière CROPS AI, et où Buterin l’a-t-il d’abord proposée ?
D’après les confirmations rapportées, CROPS AI correspond à une conception d’IA visant à être résistante à la censure (Censorship-Resistant), open-source (Open-source), privée (Private) et sécurisée (Secure). Buterin a présenté officiellement cette notion pour la première fois le 12 mars 2026 lors de la conférence ETH à Mombasa, et a exploré les raisons pour lesquelles l’IA devient un principal risque de sécurité pour les cryptomonnaies.
Pourquoi la plupart des outils de “IA locale” ne répondent-ils pas aux standards de CROPS AI ?
D’après l’explication confirmée par Buterin, la plupart des outils d’IA locaux appellent des API d’OpenAI ou d’Anthropic lorsqu’ils ne peuvent pas accomplir des tâches de manière indépendante ; les métadonnées des utilisateurs et le contenu des requêtes sont alors effectivement accessibles par des services centralisés. Buterin confirme que la conception des écosystèmes d’IA open source grand public privilégie la fonctionnalité plutôt que la confidentialité et la sécurité.
Quelle configuration matérielle faut-il pour exécuter la version quantifiée sur 2 bits de DeepSeek V4 ?
D’après la confirmation de Buterin, la version quantifiée sur 2 bits de DeepSeek V4 s’exécute avec 90 Go de mémoire ; elle nécessite au minimum 96 Go à 128 Go de mémoire unifiée (sur appareils Mac) ou de mémoire vidéo (sur appareils PC). Buterin confirme que les correctifs d’optimisation de DeepSeek V4 Flash pour la plateforme AMD constituent une piste d’amélioration clé à surveiller.
