ブテリン氏、ノートPCでのローカルAIをテスト、プライバシーと速度の向上を確認

イーサリアムの共同創設者であるヴィタリック・ブテリン氏は、ローカルAIが日々の活動のかなりの部分を管理できるほどほぼ達していると信じている。彼はアリババのQwen3.8-Flash-Nextを自身のノートPCでテストし、性能データを共有した。

ChatGPTとは対照的に、この構成はどのクラウドサーバーとも通信しない。モデルはデバイス上に存在し、デバイスがリクエストを独立して処理する。

ブテリン氏によるローカルAIテストが実用的な速度を示す

ブテリン氏のノートPCにはAMDのStrix Haloチップが搭載されている。一般的なコンピューターは、CPUと別個のGPUの間でタスクを分割し、それぞれが独自のメモリバンクを持つ。Strix Haloは両方を1つのチップに統合し、共有メモリプールにアクセスできるようにしている。

このアーキテクチャは、AIモデルが機能するためにメモリにロードされる必要があるため、重要である。標準的なグラフィックカードは8〜24GBしか提供せず、その規模のモデルには不十分である。Strix Haloシステムは、最大128GBをいずれかのコンポーネントがアクセスできる。その結果、単一のノートPCで、以前はサーバー級の機器を必要としたモデルを収容できる。

彼が報告した速度は、典型的なタスクに十分である。短いクエリは、読書に快適なペースで返された。プロンプトが数万語に達すると生成は遅くなり、長いドキュメントは依然として制限となった。

アリババは8月26日にオープンウェイトをリリースした。チームによると、モデルには1250億のパラメータが含まれるが、一度にアクティブになるのは60億のみで、メモリ要件を低く抑えている。

ブテリン氏はこれをQwen3.8-Flashと呼んだが、アリババからダウンロード可能なバージョンはQwen3.8-Flash-Nextである。その大型版であるQwen3.8-Maxは、8月に顕著なベンチマーク結果を達成した。

Qwen 3.8 flashは本当に印象的で、llama.cppはそれを処理するのが急速に上達している

列は：既存のプロンプト、新しいプロンプト、生成、入力トークン/秒、出力トークン/秒

これは私のノートPC（strix halo）でのことです。私たちはその地点に非常に近いと思います…pic.twitter.com/v5Ze4Fv5Wr

— vitalik.eth（@VitalikButerin） 2026年9月17日

プライバシーが方程式をどう変えるか

速度に加えて、ブテリン氏は別の利点を指摘する。ローカルで実行されるモデルはデバイス上で応答するため、サービスプロバイダーがリクエストを受け取ることはない。

より重いタスクについては、彼は役割の分担を示唆する。ローカルモデルができる範囲を管理し、機密情報を大規模なクラウドベースのシステムに転送するものから除去する。

「ローカルモデルを使用して強力なモデルへのクエリを調整し、クエリが個人情報を漏らさないようにする」

実際には、ローカルモデルはプロンプトから名前、ウォレットアドレス、またはプライベートコードを抽出し、残りの質問だけを送信する。このフィルタリングにより、デバイスから離れるデータは減少する。機密情報が漏れないことを保証するわけではない。

この姿勢は彼の過去の行動と一致する。彼はEUのチャットコントロール論争で監視について懸念を提起しており、暗号通貨ユーザーは同等の理由でエージェントへのより厳しい制限を提唱してきた。

5月には、集団訴訟でOpenAIがChatGPTのユーザークエリをMetaやGoogleと共有したと非難された。

クラウドプロバイダーは依然としてフロンティアを支配している。しかし、ローカルパフォーマンスの向上のたびに、日常的なタスクの多くが彼らのサーバーからシフトし、手頃な価格の共有メモリハードウェアが普及し続けている。

残る疑問は、個人がコントロールのためにどれだけのパフォーマンスを犠牲にする気があるかである。