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ヴィタリックはBTCのマイニングとAI推論のコストを比較した:前者は電気代がほぼ半分を占め、後者はより計算力の資本支出に依存している

イーサリアムの共同創設者であるVitalik Buterinは、ビットコインのマイニングコストの約半分が計算機器の資本支出から来ており、もう半分が電力消費から来ていると述べています。それに対して、AI推論コストはほぼ完全に計算機器の資本支出によって主導されています。この違いは、二つの計算ビジネスの異なるコスト構造を反映しています。ビットコインマイナーは継続的に電気代を支払う必要があり、マイニング機器の効率、コイン価格、ネットワークの難易度の変化によって利益の余地が決まります。一方、AI推論は高価なGPUなどのハードウェアの投入、設備の稼働率、計算効率により依存しています。両者の産業の境界も変化しています。AIの計算能力の需要が増加する中で、一部のビットコインマイニング企業は既存の電力資源とデータセンターの施設をAIや高性能計算ビジネスに転用し、単なるマイニングから計算基盤サービスへと移行しようとしています。一部のマイニング企業は、以前にマイニングのために確保していた電力容量を利用してAIデータセンター市場に参入しています。しかし、転換がコスト圧力の消失を意味するわけではありません:マイニングビジネスは電気料金とビットコイン価格の変動に直接さらされ、AI計算ビジネスはGPUの調達、減価償却、稼働率不足などのリスクを負う必要があります。二つのビジネスが争っているのは電力と計算資源ですが、最終的な収益性はこれらの資源をどのように収入に変換するかに依存します。

ヴィタリックがAIエージェント「偏執モード」のプライバシーソリューションを発表:zkAPI、Tor、ローカルLLMのプロンプトリライトを統合

イーサリアムの共同創設者である Vitalik Buterin が X プラットフォームで投稿し、彼は zkAPI、Tor、追加のカバートトラフィック、そしてローカル LLM プロンプトを統合して OpenAI インターフェースに対応したデーモンを作成し、自身の AI エージェントツール pi に「偏執モード」のラッパーを作成しました。関連するコードは GitHub でオープンソース化されています。このソリューションの主なメカニズムは以下の通りです:各対話は個別の Tor 回線を使用し、リクエストはランダムなカバートトラフィックに混ぜて送信されます;zkAPI は支払いプロセスを通じて身元が漏れるのを防ぐために使用されます;すべてのプロンプトは最初にローカルモデルによって書き換えられ、モデルはユーザーが選択します。Vitalik 自身が使用しているのは qwen3.8-flash-next です。エージェントツールの外側にはまず bwrap サンドボックスがあり、その上に torsocks が重ねられ、すべてのネットワーク操作が Tor を通るようになっています。Vitalik は、このソリューションはかなり使いやすいが、遅延が明らかに増加し、新しい対話を開始する際には特に遅いと述べています。彼は、Tor がこのシナリオにおいて最良のプライバシーソリューションではないと指摘しています:カバートトラフィックは受動的な傍受を防ぐことができますが、LLM サービスプロバイダーが Tor エントリーノードと共謀し、タイミングを積極的に操作する場合、保護効果は大幅に低下します。

ヴィタリック・ブテリン:AIは2年以内に暗号学を弱体化させ、ECDSAにリスクをもたらす可能性があるため、ハッシュ暗号学の優先使用を提案します。

イーサリアムの共同創設者であるVitalik Buterinは、Xプラットフォームでの投稿で、AIが数学研究を加速することが既存の暗号学体系に新たな安全上の脅威をもたらす可能性があると述べました。特に、格に基づく暗号学の方案、ML-DSAや全同態暗号(FHE)などが挙げられます。彼は、今後2年間でAIが数学分野で進展することが、格暗号学の実際の安全性を著しく弱める可能性があり、ECDSAも予想以上に早く攻撃されるリスクに直面するかもしれないと考えています。Vitalikは、過去1年間でイーサリアムのLeanロードマップが徐々に純粋なハッシュ暗号学の方案に移行していることを指摘し、格に基づく署名や関連するゼロ知識証明構造の採用を避けるべきだと述べました。彼は、可能な場合にはハッシュ暗号学を優先的に使用し、格暗号学にはより保守的な安全パラメータを採用することを提案しました。また、プライバシープロトコルは暗号化された情報を直接チェーン上に保存することをできるだけ避け、多署名ウォレットはオフチェーン署名確認を優先すべきだとしています。さらに、Vitalikは、操作が便利な場合には、取引を行ったことのないアドレスに資金を保管することで潜在的なリスクを低減することをユーザーに勧めていますが、ユーザーに対して資産を即座に大規模に移行することは推奨していません。彼は、移行操作自体にもリスクが存在し、移行ミスによる損失が過去のハッキング攻撃による損失を上回ることさえあると強調しました。

ヴィタリック:AIは新しいユーザーインターフェースとなり、複雑なオンチェーン操作を直接実行することが常態になる。

イーサリアムの共同創設者であるVitalik Buterinは、シンガポールのOKX Now 2026サミットで、AIがサンドボックスを突破し、ウェブサイトを攻撃し、ソフトウェアの脆弱性を発見する能力を示していると述べました。また、AIはイーサリアムプロトコルの脆弱性を発見し、複雑な暗号学を実現し、形式的検証を行うのにも役立っています。彼は、より高いレベルのセキュリティが実現可能になり、必要条件となるだろうと考えています。なぜなら、AIはシステム内で利用可能な脆弱性を絶えず発見し続けるからです。Vitalikは、約1ヶ月前にユーザーインターフェース(UI)を使用せずにENS情報を初めて更新したことを明らかにしました。地元のAIエージェントにスクリプトを作成させるだけで、約5分で操作が完了しました。彼は、AIが直接複雑なオンチェーン操作を実行することが徐々に常態化するだろうと予測しており、AIはより多くのシーンで新しいユーザーインターフェースとなるでしょう。彼は、約14億ドルの損失に関与するSafe関連のハッキング事件を例に挙げ、攻撃はユーザーとオンチェーンシステムとのインタラクション層を対象としており、オンチェーン契約ではないと指摘しました。AIが直接取引を処理することで、ウェブインターフェースに依存するリスクが減少する可能性がありますが、AI自体の安全性、提示の注入に対抗できるかどうか、オンチェーン操作を正しく理解できるかどうかといった新たな課題も生じるでしょう。インタラクションの方法が急速に変化する中で、いくつかの問題は解決される一方で、新たなセキュリティの課題も出現するでしょう。

ヴィタリックはオリジナル小説『Snowmoon』を発表し、GPL v3でオープンソース化しました。

イーサリアムの共同創設者であるVitalik Buterinは、本日、オリジナル小説『Snowmoon』(雪月)が完成したと発表しました。全32章です。この小説は推測的なサイエンスフィクションの設定で展開され、暗号学と分散型ガバナンスに高度に依存する世界を描いています。物語は、VeridiaとArctic Empireなどの社会間のイデオロギーの対立に焦点を当て、ゼロ知識証明、二次投票、プライバシー技術、コンテンツ指向の税収メカニズムなどの要素を含み、V神が長年関心を持っているメカニズム設計とデジタル主権のテーマを取り入れています。作品はGPL v3ライセンスで公開されています。Vitalikは、映画やアニメなどの派生作品への改編を許可していますが、関連する制作パイプライン(AIプロンプト、スクリプトなどの一般的でない素材を含む)のオープンソース化を求めています。彼は、すべての文章は本人が執筆したものであり、スペルや文法のチェック、設定の一貫性の検証、ウェブフォーマットにおいてAIの支援を使用しただけであると声明し、「Snowmoon was written with love(『Snowmoon』は用愛編写)」と注記しています。

ヴィタリック:ブロックチェーンは単なる帳簿から暗号学に基づく安全な計算ネットワークへと進化しました

イーサリアムの共同創設者であるヴィタリック・ブテリンは、第12回ブロックチェーングローバルサミットで基調講演を行い、ブロックチェーンが誕生した当初は主にツールであり、オープンで中立的かつ安全な特徴を持っているものの、スケーラビリティがなく完全に透明で、プライバシー保護のメカニズムがないと述べました。その後、ゼロ知識証明によるプライバシー取引とスケーラブルな検証がこの状況を変え、実際のEIPとして計画から実行に移され、イーサリアムのロードマップに組み込まれました。同様に、全同態暗号などの技術も適用され始めており、不可区別な混乱が将来的にチェーン上で適用される可能性もあります。プライバシーの他に、ブロックの並行構築と証明により、極限のスケーラビリティが可能になり、業界の考え方もデジタル資産からデジタル資産と情報へ、単純なチェーン上からユーザーサイド、トランザクションメモリプール、チェーン上の一連のパイプライン、さらには誰が何を送信できるかから誰が何を見えるかへと変わっています。現在、ブロックチェーンは単なる帳簿から、徐々に暗号学に基づく安全な計算ネットワークへと進化しています。AIの発展に伴い、暗号学のルールをAIに提供して自動形式的検証を行うことで、検証効率が大幅に向上し、チェーンがより多くの可能性を担うことができるようになります。
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