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Vitalik Buterin在本地硬件上完全运行AI，使用开源的Qwen3.5:35B模型，避免他认為存在隐私风险的基于云端的工具。他通过llama-server在配备Nvidia 5090显卡的笔记本电脑上本地运行该模型，速度约为每秒90个token。为尽量减少外部查询，他在自己的机器上存储了一份完整的维基百科文章和技术文档的离线全集。

“新的双因素认证是人和LLM，”他写道。他建立并开源了一个可以让他的AI代理读取Signal消息和电子邮件的消息守护进程，但对外发送的消息必须先经过人工批准。他建议在构建AI连接的以太坊钱包工具的团队采用相同的架构，自治交易每日上限为$100，超过该上限的交易需要确认。这一做法与他管理加密资产的方式相呼应，即将90%的资金存放在多签Safe钱包中，密钥分布在可信联系人之间，以避免单点故障。

Buterin指出安全研究人员发现，大约15%为OpenClaw构建的技能含有恶意指令，这凸显了云端AI带来的隐私风险。他主张采用注重隐私、本地优先的软件，以避免在AI普及加速的过程中隐私倒退。