Vitalik Buterin阐述以太坊的AI愿景，作为追求通用人工智能（AGI）竞赛的替代方案

Vitalik Buterin正在挑战当前人工智能行业的主流叙事。当各大AI实验室将技术进步框定为一场通往通用人工智能（AGI）的竞赛时，这位以太坊联合创始人认为其前提本身就是错误的。

在近期一系列文章和评论中，Buterin提出了一条不同的路径——优先考虑去中心化、隐私性和可验证性，而非规模和速度。在他的蓝图里，以太坊将成为关键的基础设施组件，而非加速AGI的工具。

Buterin将"研发AGI"这类表述比作把以太坊简单描述为"从事金融"或"开发计算系统"。他认为这种框架模糊了关于发展方向、价值取向和风险管控的关键问题。

以太坊作为隐私与可验证AI的基础设施

Buterin愿景的核心在于与AI系统进行隐私保护的交互。他指出大型语言模型存在日益严重的数据泄露和身份暴露风险，特别是当AI工具更深地嵌入日常决策时。

为此，Buterin提出两个解决方案：允许AI模型在用户设备上运行的本地化LLM工具，以及支持匿名API调用的零知识支付系统。这些工具将实现远程AI服务的使用，同时避免将请求与持久性身份关联。

他还强调了客户端验证、密码学证明和可信执行环境（TEE）认证的重要性，以确保AI输出可被核查而非盲目信任。

这种思路体现了更广泛的"不信任，要验证"理念，即通过AI系统辅助用户审计智能合约、解析形式化证明及验证链上活动。

AI间协作的经济层

除隐私保护外，Buterin认为以太坊可作为自主AI代理的经济协调层。在该模型中，AI系统能通过智能合约（而非中心化平台）相互支付服务费用、缴纳保证金并解决争议。

应用场景包括：机器人间雇佣、API支付，以及由ERC-8004等提案标准支持的声誉系统。支持者认为这些机制可催生去中心化的代理市场，其协调性来自可编程激励而非机构控制。

Buterin强调该经济层很可能运行在Rollup和应用专用型Layer2网络上，而非以太坊基础层。

AI辅助治理与市场设计

Buterin框架的最后一环聚焦于治理和市场机制——这两个领域长期受限于人类注意力瓶颈。

预测市场、二次方投票和去中心化治理系统常在规模化时失效。Buterin认为LLM能帮助处理复杂性、聚合信息并支持决策，同时保留人类监督权。

与追逐AGI不同，Buterin的愿景将以太坊定位为塑造AI与社会融合方式的工具，强调协调机制、安全防护和实用基础设施——这条替代路径正在挑战当前盛行的"加速至上"思维。

封面图来自ChatGPT，ETHUSD图表源自Tradingview