ヴィタリック・ブテリン氏は、ローカルのQwen 3.8 Flash Nextモデルで個人の健康・旅行データを処理した後、より高性能なリモートモデルに食事や運動の推奨を求める、プライバシー重視のAIワークフローをテストした。このシステムは、ローカルでのプロンプト作成、zkAPIによるプライベート決済、Torによるルーティングを組み合わせ、プロンプトの内容、請求記録、IPアドレスを通じた情報漏えいを抑える。ブテリン氏は、最先端モデルへの入力によって推奨内容が改善したと述べた一方、4つの制約を指摘した。Torは個々のリクエストを十分に分離できず、レイテンシーは望ましい水準の約10～100倍に達し、プロンプト選択の戦略には改善が必要で、ローカル推論の速度は1秒当たり約20～30トークンにとどまった。目標は100トークン超である。また、個人情報の文脈をより多く伏せると、リモートモデルによる助言の有用性が低下すると指摘した。これとは別に、ブテリン氏は2027年に予定される「Hegotá」について、イーサリアムにとっておそらく最後の通常の分岐（フォーク）となり、その後は再帰的STARK、形式検証の自動化、最適化されたConsensus、量子耐性技術へと開発の軸が移るとの見方を示した。