El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, argumenta que la IA local puede proteger tu privacidad sin perder velocidad

El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, dice que la IA en laptops está acercándose a un punto de inflexión práctico. El software de billetera aún necesita un estándar mucho más alto antes de poder entregar el control de los activos criptográficos a una IA.

Dijo el 17 de septiembre que Qwen 3.8 Flash y las mejoras recientes en llama.cpp han acercado a los modelos locales a manejar una "gran parte" de las tareas en su laptop Strix Halo.

Para trabajos más avanzados, describió un modelo local coordinando solicitudes a sistemas remotos más potentes mientras retiene el contexto personal completo del usuario.

La imagen de referencia adjunta a la publicación mostró 10 cargas de trabajo. Las tasas de procesamiento de entrada reportadas variaron de 109.82 a 373.22 tokens por segundo, mientras que la generación de salida varió de 18.42 a 33.37 tokens por segundo.

Esas cifras respaldan una afirmación práctica sobre la capacidad de respuesta en una laptop de alta gama. Dejan sin respuesta el juicio del modelo, la resistencia a instrucciones maliciosas y la autorización de transacciones.

La inferencia local puede mejorar la privacidad mientras que el poder de mover fondos permanece detrás de controles separados y exigibles.

El cofundador de Ethereum muestra lo que cambió entre abril y septiembre

En un informe de abril sobre su configuración de IA local, Vitalik describió un papel más limitado para los modelos de laptop.

Escribió que Qwen3.5:35B podía manejar tareas limitadas y trabajos de programación familiares, mientras que los agentes independientes avanzados que podrían seguir trabajando en una base de código seguían estando más allá del alcance práctico de las laptops. El trabajo de codificación más difícil y el trabajo intelectual aún requerían modelos remotos más potentes.

La publicación de septiembre cambia su evaluación sobre dónde se sitúa el límite práctico. Un modelo local ya no parece estar limitado a la transcripción, la resumición u otro trabajo estrictamente delimitado. En la nueva descripción, puede convertirse en la interfaz principal para una mayor parte de la actividad y decidir cuándo es necesario un modelo remoto.

Un servicio remoto recibe solo la pregunta o el contexto que el modelo local selecciona, en lugar de cada archivo, mensaje y detalle de billetera necesarios para entender la situación más amplia del usuario. El sistema local se convierte tanto en un guardián de la información como en un asistente.

Abril y septiembre involucraron diferentes generaciones de modelos y diferentes tareas. La publicación de septiembre proporciona conteos de tokens y rendimiento, pero omite contenidos de aviso, elecciones de cuantización y la configuración completa de tiempo de ejecución.

Qwen3.8-Flash-Next, lanzado por el equipo Qwen de Alibaba, es un modelo de mezcla multimodal de expertos de peso abierto. Su modelo principal tiene 125 mil millones de parámetros, más otros 51 mil millones en tablas de incrustación n-gram, mientras que se activan 6 mil millones de parámetros por token.

El repositorio oficial documenta la inferencia local de texto y visión a través de llama.cpp utilizando construcciones GGUF cuantizadas.

Activar una fracción del modelo para cada token reduce la carga computacional. El usuario aún necesita suficiente memoria para la construcción y el contexto elegidos, y los materiales oficiales no proporcionan un mínimo de hardware único que se aplique a través de niveles de cuantización y cargas de trabajo.

Los puntos de referencia de capacidad dejan sin resolver la autoridad de la billetera

El informe técnico de Qwen evalúa el modelo base en 14 puntos de referencia que cubren conocimiento general, matemáticas, ciencia, razonamiento, codificación y comprensión multilingüe.

El equipo de Qwen informó que Flash-Next superó al modelo base más grande Qwen3.7-Plus en ocho de esas pruebas mientras utilizaba menos parámetros activados y menos computación de entrenamiento.

El informe cubre la capacidad del modelo, la eficiencia y la estabilidad del entrenamiento. La resistencia a la inyección de avisos, la aplicación de políticas, la autorización de billeteras y la corrección de acciones financieras autónomas están fuera de ese conjunto de puntos de referencia.

Un asistente puede explicar una transacción de manera privada, preparar calldata o sugerir una ruta. Un firmante puede hacer una solicitud irreversible que transfiera activos o otorgue a otro contrato permiso para moverlos.

Un mejor razonamiento reduce algunos errores, sin embargo, una instrucción maliciosa oculta en un sitio web, mensaje o descripción de transacción aún puede redirigir el plan del modelo.

El ecosistema de Ethereum ya está probando una versión en dispositivo del concepto de asistente. En su actualización de asignación del segundo trimestre, la Fundación Ethereum enumeró a Steward, una billetera de cuenta inteligente totalmente local para macOS, cuyo cliente ligero y asistente de IA están destinados a funcionar en el dispositivo.

La divulgación establece el financiamiento y el alcance del proyecto, pero deja sin establecer la implementación de producción, el estado de auditoría independiente y la autoridad de transacción autónoma.

La guía de billetera de Vitalik de abril colocó esa política fuera del modelo de lenguaje. Describió un cortafuegos de confirmación humana para acciones arriesgadas, límites deterministas en montos de transacción, calldata y conteos de transacciones, y una regla de 2 de 2 humano más modelo.

El modelo puede reconocer un patrón de estafa que una persona distraída pasa por alto, mientras que una persona puede rechazar una acción después de que contenido malicioso manipula el modelo. Requerir ambas aprobaciones para transacciones arriesgadas evita que cualquiera de los participantes se convierta silenciosamente en el único ancla de confianza.

La automatización de bajo riesgo puede seguir estando disponible dentro de permisos definidos por software. Leer saldos, preparar transacciones no firmadas o operar bajo límites estrictamente controlados puede hacer que un asistente sea útil sin darle poder de gasto ilimitado.

La IA local puede proponer acciones de billetera de manera privada, pero las políticas deterministas, las verificaciones de transacciones y la aprobación humana deben seguir siendo capas de autorización separadas.

La confianza en la billetera depende de reglas que el modelo no puede reescribir

EIP-7906, que sigue siendo un borrador, propone marcos de afirmación post-transacción que inspeccionan las diferencias de estado final producidas por una transacción. Una afirmación puede rechazar el resultado de la aplicación cuando esos cambios violan una condición especificada.

Una billetera podría usar ese mecanismo para requerir que un intercambio solo cambie saldos aprobados, que una aprobación de token oculta nunca aparezca, o que el estado de una cuenta protegida permanezca intacto. Esas verificaciones comparan los efectos reales de la transacción con reglas explícitas.

El borrador también describe los límites de la protección. Una afirmación que verifica muy poco puede crear una falsa confianza. La lógica de validación de billetera debe requerir el marco de afirmación previsto, y la afirmación misma debe cubrir cada cambio de estado relevante para la operación protegida.

La inferencia local y las afirmaciones de transacción resuelven diferentes partes del problema del agente de billetera.

El modelo local protege el contexto y convierte la intención en lenguaje natural en una acción propuesta, los permisos deterministas restringen los destinatarios, contratos, valor y frecuencia, las afirmaciones inspeccionan los cambios de estado final. La confirmación humana sigue siendo el segundo factor para acciones arriesgadas.

El resultado de septiembre en la computadora portátil hace que la primera capa sea más creíble. Sugiere que un modelo local privado puede responder lo suficientemente rápido como para coordinar el trabajo diario y utilizar inteligencia remota de manera selectiva. Las capas restantes aún llevan la autoridad que protege los activos.

Una billetera de criptomonedas puede tratar al modelo como una interfaz capaz, planificador y monitor. La confianza pertenece a controles que el modelo no puede alterar y a un camino de aprobación que mantiene al usuario de manera significativa a cargo.

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