Vitalik Buterin：以太坊为AI提供结算层，但背后存在巨大风险
Vitalik Buterin 最近公布了一项新的研究提案，但这次的方向并不是回答目前被广泛讨论的一个问题——区块链是否可以直接运行AI模型——而是采取了不同的路径。
这份研究认为，以太坊可以成为用于AI和API按使用付费模型的隐私保护支付与结算层。由Vitalik Buterin与Davide Crapis共同撰写的Ethereum Research文章强调，真正的机会并不在于将大型语言模型（LLM）上链。
相反，机会在于构建基础设施，使用户和AI代理可以在不暴露身份或留下监控痕迹的情况下，支付数千次API调用的费用。
当AI代理（agentic AI）从试验阶段转向企业级部署时，正是关键时刻。Gartner预测，到2026年底，约40%的企业应用将集成按任务定制的专用AI代理，远高于2025年的不到5%。
Gartner预测企业应用中使用专用AI代理的比例将从2025年的不足5%增长到2026年底的40%。## AI代理迈入普及阶段
这一转变意味着一个由软件自动生成大量API调用的世界。届时，按使用付费的支付系统不再是辅助基础设施，而是成为战略层级的基础。
目前的计费和测量系统迫使用户在两种模式之间选择：
ZK API使用积分机制
提出引入ZK API使用积分——一种基于Rate-Limiting Nullifiers（RLN）的支付和反滥用机制。
RLN是一种零知识工具，旨在防止匿名系统中的垃圾信息。该研究将RLN重新用于付费服务的访问控制。
操作流程：
示例说明：
设计目标是“每次充值多次调用”，即链上活动随着账户数和结算频率增加，而不是随着AI推理总量增长。
系统还支持变动成本：用户预付每次调用的最大额度，服务器返回已签名的退款券用于未使用部分，用户还能以隐私方式累积退款以增加额度，无需再次充值。
支付基础设施已具备
该提案出现的背景是链上支付基础设施已达到一定规模。
此设计主动避免将LLM上链。区块链不在计算能力或推理速度上竞争，而是在扮演中立的结算、可编程保证金和可验证执行的角色。
AI推理在链下处理，区块链则负责确保支付、测量和解决争议，且无需用户信任单一供应商或披露身份。
如果AI供应商接受保证金，并依赖以太坊或Layer 2的智能合约处理保证金扣除、退款和争议解决，这个网络就能成为AI交易的执行层——类似于它曾经成为稳定币和DeFi的结算层。
元数据问题与部署挑战
虽然支付机制可能无法在密码学上实现关联，但仍存在元数据相关的风险。服务器可能通过时间模式、令牌数量、缓存命中率和其他行为特征关联用户。
一些建议提出采用“桶”机制，设定固定的输入/输出层，以减少信息泄露。密码隐私与行为元数据之间的矛盾，是决定设计是否真正实现匿名的关键因素。
在部署方面，RLN目前在Privacy and Scaling Explorations项目中已不再积极维护。将ZK API使用积分引入生产环境，可能需要分叉或开发新工具。
RLNJS的基准测试显示：
这只是初步的性能测试；在移动设备和大规模ZK电路方面仍有待观察。
除了技术问题，还涉及市场协调。Web2 API供应商已有成熟的支付基础设施和明确的身份交易法规。要说服他们转向ZK模型，必须证明其成本优势或开辟将隐私作为必需的客户细分市场。
对以太坊的潜在影响
如果该模型被采纳，以太坊的价值定位将进一步转向作为数字交易的中立执行层，而非多用途的计算平台。
区块链被视为执行可验证规则的结算层，而非直接运行应用的场所。
可能的结果包括：
服务于将隐私支付作为前提的用户群：企业担心支付日志泄露数据，AI工具链开发者需要可审计但不监控的测量手段，隐私意识强烈的用户希望以匿名方式高频访问服务。
该提案认为，以太坊可以执行支付协议、仲裁争议，并支持无身份的付费访问——这是传统基础设施难以实现的。是否能实现这一目标，取决于解决元数据关联问题、稳固ZK部署，以及证明经济价值足够吸引供应商集成。
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