以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 近日在 X 平台发文，系统梳理了以太坊在 AI 协调与经济交互中的潜在角色。他提到，围绕以太坊与通用人工智能（AGI）的讨论，常常从不同的哲学立场出发，但两者都不该被理解成单纯的能力竞赛。按他的说法，更重要的是选择一种��意图、可控且安全的前进方向，而不是放任加速。
Buterin 还提到，若把工作简单概括为“构建 AGI”，会掩盖很多关键差异，就像把以太坊概括成“做金融”或“做计算”一样失真。他在与 Solana 联合创始人 Anatoly Yakovenko（Toly）的一次交流背景下重申，技术路线本身包含价值取向，核心目标应指向人的自由与安全，避免权力永久流向机构或更高级的系统，也要警惕攻击能力跑赢防御能力的风险。这一判断与他此前提出的 d/acc 框架相呼应。
本地 LLM、ZK 支付与 TEE 被列为近期重点
谈到短期建设重点时，Buterin 把注意力放在“无需信任且保护隐私的 AI 交互工具”上。他点名了本地大语言模型（LLM）、用于 API 调用的零知识支付（ZK payments），以及其他密码学方法。按他的设想，用户在远程调用 AI 服务时，可以借助 ZK 支付完成结算，同时不把身份信息暴露给服务提供方。
他还提到，提升 AI 隐私能力的技术路径包括客户端对证明进行验证，以及可信执行环境（TEE）的证明机制。这类工具与以太坊早年推动隐私保护的目标相���，只是应用对象从金融交易转向了 AI 计算本身。Buterin 将这些能力视作基础设施，先把底层工具做好，后续更复杂的 AI 协作模式才有落地空间。
以太坊可充当 AI 代理的经济协调层
在经济设计层面，Buterin 认为以太坊可以成为 AI 代理之间的协调网络，处理与 AI 相关的 API 付款、机器人雇佣机器人、保证金管理，以及潜在的链上争议解决。这里的重点不是把所有计算都放到链上，而是让链上机制承接清结算、约束与激励。
他提到了 ERC-8004 和 AI 声誉系统，认为这些模块可以作为去中心化 AI 架构的构件。按这一思路，原本由中心化平台完成的协调，可能改由经济互动来组织：谁提供服务、谁提交押金、谁在争议中承担责任，都可以通过链上规则处理。
LLM 或放大治理工具的可用性
Buterin 最后把话题拉回治理与市场设计。他表示，LLM 有机会扩展人类的决策能力，这可能让预测市场、二次投票以及去中心化治理模型重新获得更强的实用性。这些方向早在 2014 年就已经被探索过，如今放到 AI 语境下，��次被他纳入以太坊与智能系统协同演进的讨论框架中。