ヴィタリック氏がローカルでのプライベートLLMソリューションを共有し、プライバシーとセキュリティを最優先すると強調した

ヴィタリック・ブテリン氏は、2026年4月時点でのローカル化・プライベート化されたLLM導入案について投稿した。その核心的な目標は、プライバシー、セキュリティ、および自律的な管理を前提とし、リモートモデルや外部サービスが個人データに接触する機会を可能な限り最小限に抑えることにある。また、ローカル推論、ファイルのローカル保存、サンドボックスによる隔離などの手法を通じて、データ漏洩、モデルの脱獄、悪意あるコンテンツの悪用といったリスクを低減することを目指している。ハードウェア面では、NVIDIA 5090 GPU搭載ノートPC、AMD Ryzen AI Max Pro（128GBユニファイドメモリ）、DGX Sparkなどの構成をテストし、Qwen3.5の35Bおよび122Bモデルを用いてローカル推論を実施した。その結果、5090搭載ノートPCでは35Bモデルで約90トークン/秒、AMDソリューションでは約51トークン/秒、DGX Sparkでは約60トークン/秒の処理速度を達成した。Vitalik氏は、高性能ノートPCをベースにローカルAI環境を構築し、llama-server、llama-swap、NixOSなどのツールを用いてワークフロー全体を構築するアプローチを好むと述べている。