Vitalik Buterin 呼籲人工智慧走一條不同的道路——一條拒絕盲目「通用人工智慧競賽」的道路，而是依靠以太坊式的去中心化、驗證和隱私作為人工智慧時代的護欄。
「『通用人工智慧的工作』框架本身就存在錯誤，」以太坊聯合創始人 Buterin週一在 X 上發表的一篇文章中寫道，他指出，這一目標經常被視為一場沒有差別的競賽，主要區別僅僅在於「你能成為頂端的那個人」。
他將這種說法比作將以太坊模糊地描述為“從事金融工作”或“從事電腦工作”，稱這掩蓋了有關方向和價值觀的更重要的問題。
Buterin 表示，人工智慧和加密貨幣常常被從「完全不同的哲學視角」來看待，他敦促開發者將二者結合起來。
Buterin 寫道，人工智慧的發展不應只關注單純的加速，而應關注「促進人類自由和賦權」以及確保「世界不會毀滅」的系統，這與他的防禦加速（d/acc）框架相呼應。
Crystal aOS 的創始人兼執行長 Joni Pirovich 告訴Decrypt ，“以太坊成為 AI 對 AI 互動的預設結算層是現實的。”
與其說是“加速通用人工智慧的發展”，不如說是為自主商業、貿易和投資提供必要的軌道和護欄。
信任與協調，尤其是在技術基礎設施和合規基礎設施層面，如今比以往任何時候都更重要。
在這些評論出台之際，各大人工智慧公司正持續公開推動通用人工智慧（AGI）和超級智慧的發展，領先的實驗室也紛紛表示在自主代理和高階模型方面取得了快速進展。
Buterin 聲稱他的替代方案以更安全、更可驗證的基礎設施為中心，而不是更大的模型，並概述了一個切實可行的路線圖，其中以太坊扮演著核心角色，但並非唯一角色。
這包括本地 LLM 工具、零知識支付（允許用戶在不跨請求關聯身份的情況下調用 AI API）、更強大的加密隱私以及 AI 服務和證明的客戶端驗證。
「使用以太坊作為 AI 對 AI 互動的經濟層在方向上也是正確的，但它主要依賴 Rollup 和特定於應用程式的 L2，」LLM 成本追蹤器TknOps.io的聯合創始人兼首席執行官 Midhun Krishna M告訴Decrypt 。
Krishna 表示，去中心化代理經濟需要可編程存款、基於使用量的支付和鏈上糾紛解決機制，他還補充說，人工智慧增強型治理需要「身分、聲譽和權益加權問責制，而不僅僅是更好的介面」。
Vitalik 將以太坊 AI 設計空間歸納為一個四部分框架，以 2x2 圖表表示，涵蓋了基礎設施與影響以及生存與發展的結果。
一個象限專注於無需信任和私密的 AI 互動工具，包括本地 LLM、用於匿名 API 呼叫的零知識支付、加密隱私升級以及 AI 服務的用戶端驗證、TEE 證明和證明。
另一個像限將以太坊定位為人工智慧活動的經濟層，支援 API 支付、機器人之間的僱用、保證金、鏈上糾紛解決和人工智慧聲譽標準（例如基於 ERC 的建議模型），旨在實現去中心化的代理協調，而不是內部平台控制。
第三個重點是透過本地 LLM 助理重振密碼朋克「不要信任，要驗證」的理念，這些助手可以提出交易、審核智能合約、解釋形式化驗證證明，並在不依賴集中式介面的情況下與應用程式互動。
第四個目標是升級預測市場、二次投票和治理系統。
這些評論與去年 Buterin 和 OpenAI 執行長 Sam Altman 之間出現的分歧相呼應。 Altman 表示，他的公司有信心知道如何建立通用人工智慧 (AGI)，而人工智慧代理很快就能“加入勞動力市場”，而Buterin 則提倡基於加密的安全和協調控制機制。
