O cofundador do Ethereum, Vitalik Buterin, afirmou que a inteligência artificial em laptops se aproxima de um nível prático de uso. Em 17 de setembro, ele escreveu no X que o Qwen 3.8 Flash e avanços no llama.cpp já atendem grande parte das tarefas em seu laptop com Strix Halo. No entanto, Buterin ressaltou que carteiras exigem uma barreira de segurança maior antes de entregar à IA o controle sobre recursos financeiros.

Para tarefas mais avançadas, Buterin descreveu um modelo local capaz de coordenar solicitações para sistemas remotos mais potentes. Essa estrutura evita expor todo o contexto pessoal do usuário ao serviço externo. Dessa forma, o modelo local seleciona somente a pergunta ou as informações necessárias.

Uma imagem de benchmark divulgada por Buterin apresentou dez cargas de trabalho. As taxas de processamento de entrada variaram entre 109,82 e 373,22 tokens por segundo. Enquanto isso, a geração de saída ficou entre 18,42 e 33,37 tokens por segundo.

IA local amplia possibilidades no ecossistema Ethereum

Esses resultados indicam que um laptop de alto desempenho pode oferecer respostas rápidas. Entretanto, os números não esclarecem questões relacionadas ao julgamento do modelo, às instruções maliciosas e à autorização de transações. Assim, a inferência local pode ampliar a privacidade, enquanto controles separados protegem o poder de movimentar fundos.

Em abril, Buterin atribuiu um papel mais restrito aos modelos executados em laptops. Na ocasião, ele afirmou que o Qwen3.5:35B atendia tarefas delimitadas e trabalhos conhecidos de programação. Por outro lado, agentes independentes ainda não conseguiam atuar continuamente sobre uma base de código nesses dispositivos.

A avaliação de setembro amplia a fronteira prática descrita anteriormente pelo cofundador do Ethereum. Agora, um modelo local pode funcionar como interface principal para uma parcela maior das atividades. Além disso, o sistema pode decidir quando precisa recorrer a um modelo remoto.

Modelo combina eficiência e processamento local

O Qwen3.8-Flash-Next, desenvolvido pela equipe Qwen da Alibaba, usa uma arquitetura multimodal aberta de mistura de especialistas. O modelo principal reúne 125 bilhões de parâmetros e outros 51 bilhões em tabelas de embeddings n-gram. Contudo, o sistema ativa apenas 6 bilhões de parâmetros por token.

O repositório oficial documenta a inferência local de texto e visão por meio do llama.cpp, com versões GGUF quantizadas. Portanto, a ativação de uma fração dos parâmetros por token reduz a demanda computacional. Ainda assim, o usuário precisa de memória suficiente para a versão escolhida e o contexto utilizado.

O relatório técnico avaliou o modelo-base em 14 benchmarks de conhecimento, matemática, ciência, raciocínio, programação e compreensão multilíngue. Segundo a equipe, o Flash-Next superou o Qwen3.7-Plus em oito testes. Porém, esses testes não medem resistência à injeção de prompts, autorização de carteiras ou execução autônoma de ações financeiras.

Regras externas devem limitar a autoridade das carteiras

Um assistente pode explicar uma transação, preparar calldata ou sugerir uma rota sem expor todo o contexto pessoal. Em contraste, um signatário pode enviar uma solicitação irreversível, transferir fundos ou conceder permissões a contratos. Nesse cenário, instruções maliciosas escondidas em sites, mensagens ou descrições de transações podem desviar o plano do modelo.

O ecossistema Ethereum também testa uma aplicação local desse conceito. Em sua atualização de alocações do segundo trimestre, a Ethereum Foundation citou o Steward, uma carteira local de conta inteligente para macOS. Contudo, a divulgação não confirma implantação em produção, auditoria independente ou autoridade autônoma para transações.

Em abril, Buterin recomendou manter as políticas da carteira fora do modelo de linguagem. Também propôs confirmação humana para ações arriscadas e limites determinísticos para valores, calldata e quantidade de transações. Adicionalmente, sugeriu uma regra de aprovação 2 de 2 entre o usuário e o modelo.

O projeto EIP-7906, ainda em fase de rascunho, propõe quadros de asserção pós-transação. Esses quadros verificam as diferenças finais de estado produzidas por uma operação. Assim, uma asserção pode rejeitar o resultado quando ele viola uma condição previamente definida.

Uma carteira poderia exigir que uma troca alterasse somente os saldos aprovados. Da mesma forma, o mecanismo poderia impedir uma aprovação oculta ou preservar o estado de uma conta protegida. Todavia, a proteção depende da cobertura de todas as mudanças relevantes e da exigência de uso pela carteira.

A inferência local protege o contexto e transforma a intenção do usuário em uma ação proposta. Enquanto isso, permissões determinísticas limitam destinatários, contratos, valores e frequência, enquanto asserções verificam os efeitos finais. Desse modo, uma carteira de criptomoedas pode usar o modelo como interface, planejador e monitor, sem entregar a ele a autoridade final.