zkapi

이더리움 공동 창립자 비탈릭 부테린이 X 플랫폼에 글을 올렸습니다. 그는 zkAPI, Tor, 추가적인 보호 트래픽 및 로컬 LLM 프롬프트를 통합하여 OpenAI 인터페이스와 호환되는 데몬을 만들었고, 자신의 AI 에이전트 도구인 pi에 대해 "편집 모드" 패키지를 만들었습니다. 관련 코드는 GitHub에서 오픈 소스되었습니다.이 솔루션의 주요 메커니즘은 다음과 같습니다: 각 대화는 별도의 Tor 라인을 사용하며, 요청은 무작위 보호 트래픽에 섞여 발송됩니다; zkAPI는 결제 단계에서 신원 유출을 방지하는 데 사용됩니다; 모든 프롬프트는 먼저 로컬 모델에 의해 재작성되며, 모델은 사용자가 선택할 수 있습니다. 비탈릭은 qwen3.8-flash-next를 사용하고 있습니다. 에이전트 도구의 외부는 먼저 bwrap 샌드박스로 감싸고, 그 위에 torsocks를 추가하여 모든 네트워크 작업이 Tor를 통해 이루어지도록 합니다.비탈릭은 이 솔루션이 꽤 잘 작동하지만 지연이 명확하게 증가하며, 새로운 대화를 시작할 때 특히 느리다고 밝혔습니다. 그는 이 상황에서 Tor가 최상의 개인 정보 보호 솔루션이 아니라고 지적했습니다: 보호 트래픽은 수동적인 도청을 방지할 수 있지만, LLM 서비스 제공자가 Tor 진입 노드와 결탁하여 타이밍을 조작할 경우 보호 효과가 크게 약화될 수 있습니다.

비트코인닷컴에 따르면, 이더리움 재단과 오픈 익명성 프로젝트가 이더리움 메인넷에서 zkAPI를 출시했습니다. 이 시스템은 사용자가 ETH, USDC 등의 금액을 미리 예치하여 AI 및 기타 사용량 기반 서비스에 대한 결제 시 청구서의 신원과 요청을 분리할 수 있도록 합니다.사용자가 자금을 예치한 후, 제로 지식 증명 및 일회성 API 키를 통해 결제를 승인할 수 있습니다. 서비스 서버는 결제 증명을 검증한 후 한도가 설정된 단기 키를 생성하며, AI 서비스 제공자는 프롬프트를 수신하지만 해당 결제 신원은 알 수 없습니다.zkAPI는 프롬프트 내용은 숨기지 않으며, AI 서비스 제공자는 여전히 프롬프트 및 응답을 읽을 수 있습니다; 안정적인 IP 주소, 시간 패턴 및 반복 행동도 사용자 신원과 연관될 수 있습니다. 이 프로젝트의 코드베이스는 zkAPI를 실험적 프로젝트로 표시하고 있습니다.

Vitalik.eth가 Farcaster에 글을 올려 개인 실험을 진행 중이라고 밝혔습니다. 이 실험은 개인 건강 및 여행 데이터를 활용하여 개인화된 식단 및 운동 제안을 생성하기 위해 로컬 모델과 원격 최첨단 모델을 결합하는 것입니다. 이 과정에서 개인 정보 보호를 전제로 하고 있습니다.시스템은 세 가지 계층의 개인 정보 보호 아키텍처를 채택하고 있습니다:신원 계층: 로컬 모델(Qwen 3.8B)이 사용자 대신 쿼리 요청을 구성하여 작문 스타일로 신원을 노출하지 않도록 합니다.결제 계층: zkAPI를 사용하여 결제 정보를 숨깁니다.네트워크 계층: Tor를 통해 IP 주소를 숨깁니다.현재 시스템은 작동 중이지만, Vitalik은 세 가지 주요 단점을 지적했습니다: Tor는 요청별 비연관 처리에서 효율성이 낮고 지연이 큽니다; 로컬 모델의 실행 속도는 20-30 TPS에 불과하며, 원활한 경험을 위해서는 100 TPS 이상이어야 합니다; 데이터 보호가 엄격할수록 원격 모델이 제공할 수 있는 도움은 제한적입니다. 관련 코드는 이더리움 zkAPI 저장소에 제출되었습니다.

The Block에 따르면, 이더리움 재단은 이더리움 메인넷에 zkAPI를 출시했으며, 이 설계는 비탈릭 부테린이 공동 집필했습니다.zkAPI는 사용자가 미리 저장된 ETH 또는 USDC를 사용하여 제로 지식 증명을 통해 인공지능 및 기타 API에 대한 비용을 지불할 수 있도록 하며, 서비스 제공자는 특정 요청과 지불자를 연결할 수 없습니다.