Vitalik Buterin Outlines Ethereum’s AI Framework, Pushes Back Against Solana’s Acceleration Thesis

TheNewsCryptoPubblicato 2026-02-10Pubblicato ultima volta 2026-02-10

Introduzione

Vitalik Buterin, co-founder of Ethereum, has responded to Solana's AI acceleration initiative by proposing a self-sovereign AI framework focused on purpose and human-centric values rather than speed alone. He outlined four key areas where Ethereum could integrate with AI without compromising decentralization: trustless privacy using zero-knowledge proofs, economic coordination via standards like ERC-8004, smart contract verification, and AI-assisted governance tools like quadratic voting. Buterin emphasized a "survive versus thrive" approach, prioritizing trustless infrastructure and decentralized economic and governance layers. He advocates for a future built on Ethereum and zero-knowledge proofs, reinforcing pluralism and decentralization.

Ethereum co-founder Vitalik Buterin has reacted to Solana’s artificial general intelligence acceleration initiative. He did this through the establishment of his self-sovereign artificial intelligence framework. Speaking on the future of artificial intelligence, Buterin stressed the importance of direction and purpose rather than speed alone. The remarks came in response to reflections posted on X by Solana co-founder Anatoly Yakovenko. The stance reflects Ethereum’s long-standing focus on human-centric technological progress.

Buterin has also outlined four areas in which Ethereum technology could interact with AI systems, while, more importantly, not compromising any level of decentralisation. The first of these areas Buterin mentioned was in trustless privacy through the use of zero-knowledge proofs. In which a user can interface with an AI system while maintaining a level of privacy. Buterin also mentioned a role for blockchain standards such as ERC-8004, which could involve managing reputation and security deposits in the form of economic coordination. He also mentioned a verification role for blockchain systems, in which a user could work with AI in relation to smart contract verification.

Lastly, he spoke about governance, where large language models help in processes such as quadratic voting and prediction markets. Buterin used a “survive versus thrive” framework for these entire priorities. His “survive” quadrant was based on the infrastructure for trustless and private AI interactions, with the “thrive” quadrant being the economic layers and AI-scaled governance tools.

Buterin’s self-sovereign perspective pulls from years of writings on P2P tech and defensivism accelerationism. He emphasised that future development should be in service to pluralism, human agency, and decentralisation. Buterin concluded, saying, “Let’s build the future out of Ethereum and out of zero-knowledge proofs.” Ethereum’s price moved only marginally in the wake of his remarks, still trading within regular ranges at the time of reporting.

Strategic Framework for Blockchain-Enabled AI

Buterin’s retort is part of a larger conversation in both tech and crypto spaces about the pace and direction of AI. He offered a distinction between “d/acc” – “defensive, decentralised, democratic differential acceleration” – and conventional “accelerationism,” emphasising empowerment. Buterin’s first element of his framework, “trustless privacy,” could help change data processing in AI systems. In Buterin’s view, economic coordination could create a decentralised marketplace of autonomous agents.

Such as Verification Layers, which can help reduce the need to rely on central auditors for complex blockchain-based interactions. AI-related applications involve governance using decentralised decision-making systems assisted by AI. These priorities indicate an increased interest in decentralised infrastructure, which can be effective in the long term to test different AI-related use cases. Buterin’s suggestions place Ethereum’s roadmap in the overall context of human-centric technological advancement. This marks a significant change in discussions that have focused on AI speed or singularity.

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Domande pertinenti

QWhat is the main difference between Vitalik Buterin's AI framework and Solana's approach as outlined in the article?

AVitalik Buterin's framework emphasizes direction, purpose, and human-centric progress, focusing on decentralization and trustless privacy, while pushing back against Solana's focus on speed and acceleration alone.

QWhat are the four key areas where Buterin suggests Ethereum technology could interact with AI systems?

AThe four areas are: 1) Trustless privacy using zero-knowledge proofs, 2) Managing reputation and security deposits through standards like ERC-8004, 3) Verification of smart contracts, and 4) Governance assistance through large language models for processes like quadratic voting.

QHow does Buterin's 'survive versus thrive' framework apply to his AI vision for Ethereum?

AThe 'survive' quadrant focuses on infrastructure for trustless and private AI interactions, while the 'thrive' quadrant encompasses economic coordination layers and AI-scaled governance tools.

QWhat does the term 'd/acc' represent in Buterin's response to conventional accelerationism?

A'd/acc' stands for 'defensive, decentralized, democratic differential acceleration,' which emphasizes empowerment and human-centric values rather than pure speed.

QWhat broader technological conversation is Buterin's response part of according to the article?

AButerin's retort is part of a larger conversation in both tech and crypto spaces about the pace and direction of AI development, particularly regarding decentralization versus acceleration.

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This guide provides strategies to reduce OpenClaw token usage by 60-85% when using expensive models like Claude Opus. The main costs come not just from your input and the model's output, but from hidden overhead: a fixed System Prompt (~3000-5000 tokens), injected context files like AGENTS.md and MEMORY.md (~3000-14000 tokens), and conversation history. Key strategies include: 1. **Model Tiering:** Use the cheaper Claude Sonnet for 80% of daily tasks (chat, simple Q&A, cron jobs) and reserve Opus for complex tasks like writing and deep analysis. 2. **Context Slimming:** Drastically reduce the token count in injected files (AGENTS.md, SOUL.md, MEMORY.md) and remove unnecessary files from `workspaceFiles`. 3. **Cron Optimization:** Lower the frequency, merge tasks, and downgrade non-critical cron jobs to Sonnet. Configure deliveries for notifications only when necessary. 4. **Heartbeat Tuning:** Increase the interval (e.g., 45-60 minutes), set a silent period overnight, and slim down the HEARTBEAT.md file. 5. **Precise Retrieval with QMD:** Implement the local, zero-cost qmd tool for semantic search. This allows the agent to retrieve only specific relevant paragraphs from documents instead of reading entire files, saving up to 90% of tokens per query. 6. **Memory Search Selection:** For small memory files, use local embedding; for larger or multi-language needs, consider Voyage AI's free tier. By implementing these changes—model switching, context reduction, and smarter retrieval—users can significantly cut costs while maintaining performance for most tasks.

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Al suo interno, SPERO,$$s$ mira a responsabilizzare gli individui fornendo strumenti e piattaforme che migliorano l'esperienza dell'utente nello spazio delle criptovalute. Questo include la possibilità di metodi di transazione più flessibili, la promozione di iniziative guidate dalla comunità e la creazione di percorsi per opportunità finanziarie attraverso applicazioni decentralizzate (dApps). La visione sottostante di SPERO,$$s$ ruota attorno all'inclusività, cercando di colmare le lacune all'interno della finanza tradizionale mentre sfrutta i vantaggi della tecnologia blockchain. Chi è il Creatore di SPERO,$$s$? L'identità del creatore di SPERO,$$s$ rimane piuttosto oscura, poiché ci sono risorse pubblicamente disponibili limitate che forniscono informazioni dettagliate sul suo fondatore o fondatori. Questa mancanza di trasparenza può derivare dall'impegno del progetto per la decentralizzazione—un ethos che molti progetti web3 condividono, dando priorità ai contributi collettivi rispetto al riconoscimento individuale. Centrando le discussioni attorno alla comunità e ai suoi obiettivi collettivi, SPERO,$$s$ incarna l'essenza dell'empowerment senza mettere in evidenza individui specifici. Pertanto, comprendere l'etica e la missione di SPERO rimane più importante che identificare un creatore singolo. Chi sono gli Investitori di SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ è supportato da una varietà di investitori che vanno dai capitalisti di rischio agli investitori angelici dedicati a promuovere l'innovazione nel settore crypto. Il focus di questi investitori generalmente si allinea con la missione di SPERO—dando priorità a progetti che promettono avanzamenti tecnologici sociali, inclusività finanziaria e governance decentralizzata. Queste fondazioni di investitori sono tipicamente interessate a progetti che non solo offrono prodotti innovativi, ma contribuiscono anche positivamente alla comunità blockchain e ai suoi ecosistemi. Il supporto di questi investitori rafforza SPERO,$$s$ come un concorrente degno di nota nel dominio in rapida evoluzione dei progetti crypto. Come Funziona SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ impiega un framework multifunzionale che lo distingue dai progetti di criptovaluta convenzionali. Ecco alcune delle caratteristiche chiave che sottolineano la sua unicità e innovazione: Governance Decentralizzata: SPERO,$$s$ integra modelli di governance decentralizzati, responsabilizzando gli utenti a partecipare attivamente ai processi decisionali riguardanti il futuro del progetto. Questo approccio favorisce un senso di proprietà e responsabilità tra i membri della comunità. 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75 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

Cosa è AGENT S

Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. Versatilità: La sua adattabilità attraverso diversi ambienti operativi come OSWorld e WindowsAgentArena garantisce che possa servire un'ampia gamma di applicazioni. Man mano che Agent S si posiziona nel panorama di Web3 e delle criptovalute, il suo potenziale per migliorare le capacità di interazione e automatizzare i processi segna un significativo avanzamento nelle tecnologie AI. Attraverso il suo framework innovativo, Agent S esemplifica il futuro delle interazioni digitali, promettendo un'esperienza più fluida ed efficiente per gli utenti in vari settori. Conclusione Agent S rappresenta un audace passo avanti nell'unione tra AI e Web3, con la capacità di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, le possibilità per la sua applicazione sono vaste e coinvolgenti. Attraverso il suo framework completo che affronta sfide critiche, Agent S mira a portare le interazioni autonome al centro dell'esperienza digitale. 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