Puntos Clave de la Noticia:
- El nuevo modelo de código abierto DeepSeek V4 cuenta con una versión cuantizada de 2 bits capaz de ejecutarse de forma local utilizando 90 GB de memoria.
- Vitalik Buterin introdujo formalmente el concepto de CROPS AI durante su presentación en la conferencia ETH Mumbai el pasado 12 de marzo de 2026.
- La ejecución local de este modelo de inteligencia artificial en estaciones de trabajo de consumo permite procesar consultas de Ethereum sin exponer direcciones IP ni metadatos.
El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, vinculó el lanzamiento del modelo de código abierto DeepSeek V4 con el desarrollo de la privacidad y la seguridad en la capa de acceso de la red blockchain.
Updates since then:
* Deepseek v4 is out. There *is* a 2-bit quant that can run within 90 GB ( https://t.co/X3AFAsiH02 ), and it works, however it's only fast on Apple hardware (I've head ~35 tok/s). On AMD, it's ~7 tok/s. IMO actually taking the effort to properly support more… https://t.co/zo04n5Cx0F
— vitalik.eth (@VitalikButerin) May 27, 2026
De acuerdo a lo que plantea Buterin, la capacidad de ejecutar modelos avanzados de lenguaje de manera local se presenta como un componente crítico para mitigar los riesgos de centralización y la exposición de datos sensibles en el ecosistema cripto. El desarrollador argumenta que la infraestructura actual de agentes automatizados carece de un diseño orientado a la soberanía del usuario.
La infraestructura CROPS AI y la ejecución local
El concepto central de esta hoja de ruta técnica se denomina CROPS AI (IA Cursada como Anti-Censura, de Código Abierto, Privada y Segura), una iniciativa presentada originalmente en la conferencia ETH Mumbai el 12 de marzo de 2026. Al respecto Buterin sugiere que la mayoría de las herramientas de IA locales actuales, como la serie Qwen 3.5, no ofrecen una privacidad real debido a que realizan llamadas externas a las interfaces de programación de aplicaciones (API) de corporaciones como OpenAI o Anthropic cuando encuentran tareas complejas.
Frente a esta limitación, la información oficial compartida por el cofundador de Ethereum indica que la versión cuantizada de 2 bits de DeepSeek V4, que requiere un aproximado de 90 GB de memoria de video (VRAM) o memoria unificada, se postula como una alternativa viable para el procesamiento local.
La integración de este modelo de lenguaje con la capa de acceso de Ethereum podría permitir a los usuarios realizar lecturas de llamadas de procedimiento remoto (RPC) privadas. Esto significa que un usuario podría consultar los saldos de sus billeteras o el estado de los contratos inteligentes de forma local, evitando que los proveedores de infraestructura centralizada recopilen sus direcciones IP o metadatos de red.
Próximos hitos y requisitos de hardware
De acuerdo con el análisis técnico expuesto por Buterin, la viabilidad de este ecosistema de privacidad depende directamente de la optimización del software y la diversidad del hardware utilizado. Los registros de rendimiento compartidos detallan que la cuantización de DeepSeek V4 alcanza una velocidad de procesamiento cercana a los 35 tókenes por segundo en componentes con arquitectura Apple, mientras que en procesadores gráficos de la firma AMD la velocidad se reduce actualmente a unos 7 tókenes por segundo.
Debido a esta disparidad técnica, el cofundador de la red instó a la comunidad de desarrolladores a realizar un seguimiento cercano de los parches de optimización denominados DeepSeek V4 Flash para entornos AMD, los cuales se proyectan como una
