비탈릭, 이더리움에서 개인정보 보호 중심의 AI 테스트
이더리움 공동 창립자 비탈릭 부테린은 원격 모델과 상호작용하기 위한 개인정보 보호 중심 AI 아키텍처를 시험했다. 로컬 Alibaba Qwen 모델은 민감한 건강 및 여행 데이터를 보관한 뒤, 원격 AI 서비스에 프롬프트를 보내기 전에 불필요한 세부 정보를 삭제했다. 이 시스템은 Ethereum 기반 zkAPI와 영지식 증명도 사용해 AI 결제를 부테린의 금융 신원과 분리했으며, Tor는 그의 IP 주소와 네트워크 라우팅 데이터를 숨겼다.
개인정보 보호 중심 AI 시스템은 유용한 식단 및 운동 조언을 생성했지만, 성능과 개인정보 보호 사이의 절충점은 분명했다. 로컬 모델은 초당 약 20~30토큰을 처리했으며, 이는 더 원활한 경험에 필요한 약 100토큰보다 낮은 수준이다. Tor는 일반 연결과 비교해 지연 시간을 10~100배 늘렸다. 개인정보 보호를 강화하면 원격 모델이 이용할 수 있는 맥락도 줄어들어 추천 품질이 낮아질 수 있다.
부테린은 강력한 개인정보 보호를 위해 프롬프트 내용, 결제 데이터, 네트워크 메타데이터를 모두 보호해야 한다고 말했다. 이번 실험은 영지식 증명, 탈중앙화 인프라, 개인정보 보호형 AI에 대한 장기적 관심을 뒷받침할 수 있다. 그러나 이 실험이 이더리움 네트워크 활동, ETH 수요 또는 단기 거래 펀더멘털을 바꾸지는 않는다. ETH에 대한 즉각적인 영향은 제한적일 가능성이 크다.
Neutral
이 소식은 이더리움의 사용량, 수수료, 네트워크 활동 또는 토큰 수요의 변화가 아니라 기술적 실험을 설명하고 있으므로 ETH에 중립적입니다. 단기적으로 트레이더들이 개인정보 보호에 초점을 맞춘 AI 테스트를 근거로 ETH의 가격을 재평가할 가능성은 낮습니다. 특히 시스템이 여전히 느리고 zkAPI의 Tor 통합도 아직 완전히 도입되지 않았기 때문입니다. 이 실험은 장기적으로 이더리움 기반 영지식 증명, 탈중앙화 인프라 및 개인정보 보호 애플리케이션에 대한 긍정적인 내러티브를 형성할 수 있습니다. 그러나 이러한 잠재력은 추측에 불과하며 ETH 가격 상승을 위한 직접적인 촉매를 제공하지는 않습니다. 유사한 연구 발표에 대한 과거 시장 반응은 측정 가능한 도입, 자본 유입 또는 프로토콜 활동으로 이어지지 않는 한 대체로 제한적입니다.