AI piloté par la Finance décentralisée : les percées de DeepSeek et l'essor de DeFAI
L'intelligence artificielle se développe à un rythme accéléré, et les grands modèles de langage donnent des capacités dans divers domaines, allant des assistants de conversation à l'automatisation des transactions mult étapes dans la Finance décentralisée. Cependant, le coût et la complexité du déploiement à grande échelle de ces modèles restent des obstacles majeurs. Le modèle AI open source DeepSeek R1 a vu le jour, offrant une capacité de raisonnement puissante à un coût inférieur, ouvrant la voie à des millions de nouveaux utilisateurs et de scénarios d'application.
Cet article explorera :
DeepSeek R1 a réalisé des percées dans l'inférence IA open source
Comment l'inférence à faible coût et les licences flexibles favorisent l'adoption à grande échelle
Pourquoi le paradoxe de Jevons prédit que l'augmentation de l'efficacité pourrait en fait augmenter l'utilisation (et les coûts) - mais reste un avantage net pour les développeurs d'IA
Comment DeFAI bénéficie de la généralisation de l'IA dans les applications financières
DeepSeek R1 : redéfinir l'IA open source
DeepSeek R1 est un nouveau LLM basé sur un entraînement de texte étendu, optimisé pour le raisonnement et la compréhension du contexte. Ses caractéristiques remarquables incluent :
Architecture efficace : adopte une nouvelle structure de paramètres de génération, permettant d'atteindre des performances proches de l'excellence dans des tâches d'inférence complexes sans avoir besoin de grands clusters GPU.
Faibles exigences matérielles : conçu pour prendre en charge l'exécution de petits clusters de GPU ou même de CPU haut de gamme, abaissant ainsi le seuil d'utilisation pour les startups, les développeurs indépendants et la communauté open source.
Licence open source : Contrairement à la plupart des modèles propriétaires, sa licence permissive permet aux entreprises de l'intégrer directement dans leurs produits – favorisant une adoption rapide, le développement de plugins et un ajustement professionnel.
Cette tendance à la démocratisation de l'IA rappelle les premières étapes de projets open source comme Linux, Apache et MySQL - ce sont précisément ces projets qui ont finalement propulsé la croissance exponentielle de l'écosystème technologique.
Proposition de valeur de l'IA à faible coût
Accélérer la diffusion
Lorsque des modèles d'IA de haute qualité réaliseront le fonctionnement économique :
PME : Déployez des solutions d'IA sans avoir besoin de services propriétaires coûteux.
Développeurs : expérimentez librement - des chatbots aux assistants de recherche automatisés, innovez et itérez dans votre budget.
Développement de la diversité géographique : Les entreprises des marchés émergents peuvent accéder sans effort aux solutions d'IA, comblant le fossé numérique dans les secteurs financier, médical, éducatif, etc.
démocratisation de l'inférence
Le raisonnement à faible coût favorise non seulement l'utilisation, mais réalise également la démocratisation du raisonnement :
Modèle localisé : les petites communautés peuvent former DeepSeek R1 avec des corpus dans des langues ou des domaines spécifiques (comme des données médicales/juridiques spécialisées).
Extension modulaire : les développeurs et chercheurs indépendants peuvent créer des plugins avancés (tels que l'analyse de code, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, la vérification des transactions sur la chaîne), brisant ainsi les goulets d'étranglement des autorisations.
Dans l'ensemble, les économies de coûts favorisent davantage d'expérimentations, accélérant ainsi l'innovation globale de l'écosystème de l'IA.
Paradoxe de Jevons : pourquoi l'amélioration de l'efficacité augmente la consommation
Qu'est-ce que le paradoxe de Jevons ?
Cette théorie indique que l'amélioration de l'efficacité conduit souvent à une augmentation de la consommation des ressources plutôt qu'à une réduction. Découverte initialement dans le contexte de l'utilisation du charbon, cela signifie que lorsque les processus deviennent plus économiques, les gens ont tendance à élargir l'échelle d'utilisation, compensant (parfois dépassant) les gains d'efficacité.
Dans le contexte de DeepSeek R1 :
Modèle à faible coût : réduire les exigences matérielles pour rendre le fonctionnement de l'IA plus économique.
Résultat : plus d'entreprises, de chercheurs et d'amateurs lancent des instances d'IA.
Effet : Bien que le coût d'exploitation d'une instance unique diminue, l'augmentation générale pourrait faire monter la consommation globale de puissance de calcul (et les coûts).
Est-ce une mauvaise nouvelle ?
Pas nécessairement. L'utilisation généralisée de modèles comme DeepSeek R1 marque une forte adoption et une augmentation de l'application, ce qui va stimuler :
Prospérité de l'écosystème : Plus de développeurs améliorent les fonctionnalités du code open source, corrigent les vulnérabilités et optimisent les performances.
Innovation matérielle : Les fabricants de GPU, CPU et de puces AI dédiées répondent à la demande croissante, en faisant concurrence sur les prix et l'efficacité énergétique.
Opportunités commerciales : les bâtisseurs dans des domaines tels que les outils d'analyse, l'orchestration des processus et le prétraitement des données professionnelles bénéficieront de la montée en puissance de l'utilisation de l'IA.
Ainsi, bien que le paradoxe de Jevons suggère que les coûts d'infrastructure pourraient augmenter, cela représente un signal positif pour l'ensemble de l'industrie de l'IA - favorisant le développement d'un environnement d'innovation et entraînant des percées en matière de déploiement économique (comme des technologies de compression avancées ou le déchargement de tâches vers des puces spécialisées).
Impact sur la Finance décentralisée
DeFAI : Quand l'IA rencontre la Finance décentralisée
DeFAI combine la finance décentralisée avec l'automatisation par l'IA, permettant aux agents de gérer des actifs en chaîne, d'exécuter des transactions en plusieurs étapes et d'interagir avec des protocoles DeFi. Ce domaine émergent bénéficie directement d'une IA open source à faible coût, car :
Autonomie全天候
Les agents intelligents peuvent scanner de manière durable le marché de la Finance décentralisée, faire le pont entre les actifs inter-chaînes et ajuster les positions. Le faible coût de raisonnement rend l'opération 24/7 financièrement viable.
Expansion infinie
Lorsque des milliers d'agents DeFAI doivent servir simultanément différents utilisateurs ou protocoles, des modèles à faible coût comme DeepSeek R1 peuvent contrôler les dépenses opérationnelles.
Personnalisé
Les développeurs peuvent affiner l'IA open source en utilisant des données spécifiques à la Finance décentralisée (flux de prix, analyses on-chain, forums de gouvernance) sans avoir à payer des frais de licence élevés.
Plus d'agents intelligents AI, plus d'automatisation financière.
Avec la réduction du seuil d'entrée de l'IA par DeepSeek R1, la Finance décentralisée (DeFAI) forme un cycle positif :
Émergence des intelligences artificielles : les développeurs créent des robots professionnels (comme la chasse aux rendements, l'offre de liquidités, le trading d'NFT, l'arbitrage entre chaînes)
Amélioration de l'efficacité : chaque agent optimise le flux de fonds, ce qui peut améliorer l'activité et la liquidité globales de la Finance décentralisée.
Croissance de l'industrie : des produits de Finance décentralisée plus complexes émergent, allant des dérivés avancés aux paiements conditionnels, tous coordonnés par une IA facilement accessible.
Le résultat final - l'ensemble du domaine DeFAI bénéficie du cycle vertueux de "croissance des utilisateurs - évolution des agents".
Perspectives : Signaux positifs pour les développeurs d'IA
communauté open source en plein essor
Après l'ouverture de DeepSeek R1, la communauté peut :
Correction rapide des vulnérabilités
Proposer un plan d'optimisation des inférences
Créer des forks de domaines (comme la finance, le droit, la médecine)
Le développement collaboratif entraîne une amélioration continue des modèles et donne naissance à des outils écologiques (cadres de réglage fin, infrastructures de services de modèles, etc.)
Nouveau chemin de profit
Les développeurs d'IA dans des domaines tels que DeFAI peuvent dépasser le modèle de facturation traditionnel des appels API :
Instances AI gérées : service de gestion DeepSeek R1 de niveau entreprise, équipé d'un tableau de bord convivial
Construction de la couche de service : sur la base de modèles open source, intégration de fonctionnalités avancées telles que la vérification de conformité et le renseignement en temps réel pour les opérateurs de Finance décentralisée.
Marché des agents intelligents : Hébergement de profils d'agents avec des stratégies ou des configurations de risque uniques, offrant des services d'abonnement ou de partage de performance.
Lorsque la technologie AI sous-jacente peut s'étendre à des millions d'utilisateurs simultanés sans conduire à la faillite des fournisseurs, ce type de modèle commercial prospérera.
seuil bas = élargissement du vivier de talents
Avec la baisse de la demande pour le DeepSeek R1, un plus grand nombre de développeurs à travers le monde peuvent participer aux expériences d'IA. Cet afflux de talents :
Stimuler des solutions innovantes pour résoudre les défis du monde réel et du domaine de la cryptographie ;
Enrichir la communauté open source avec des idées fraîches et des améliorations ;
Libérer les talents mondiaux qui ont été exclus en raison des coûts élevés de calcul.
Conclusion
L'apparition de DeepSeek R1 marque un tournant clé : l'IA open source n'a plus besoin de puissance de calcul coûteuse ou de frais de licence. En offrant une capacité d'inférence puissante à faible coût, elle ouvre la voie à une adoption généralisée, allant des petites équipes de développement aux grandes entreprises. Bien que le paradoxe de Jevons suggère que les coûts d'infrastructure pourraient augmenter en raison d'une demande explosante, ce phénomène est finalement bénéfique pour l'écosystème de l'IA - stimulant l'innovation matérielle, la contribution de la communauté et le développement d'applications avancées.
Pour DeFAI, les agents intelligents AI coordonnant les opérations financières sur un réseau décentralisé auront des effets d'entraînement significatifs. Des coûts plus bas signifient des agents plus complexes, une accessibilité accrue et une gamme de stratégies on-chain en constante expansion. Des agrégateurs de rendement à la gestion des risques, ces solutions AI avancées fonctionnent de manière durable, ouvrant de nouvelles voies à l'adoption et à l'innovation dans la cryptographie.
DeepSeek R1 prouve comment les progrès open source catalysent l'ensemble de l'industrie - tant l'IA que la Finance décentralisée. Nous sommes au seuil de l'avenir : l'IA n'est plus un outil réservé à quelques privilégiés, mais elle deviendra un élément fondamental de la finance quotidienne, de la créativité et des décisions mondiales - alimentée par des modèles ouverts, des infrastructures économiques et une dynamique communautaire irrésistible.
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OnchainDetectiveBing
· Il y a 5h
Enfin, il y a un nouveau jouet.
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Layer3Dreamer
· 08-10 21:06
théoriquement parlant, les preuves zk récursives pourraient révolutionner l'automatisation de la defi...
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FlashLoanLarry
· 08-09 23:11
meh... un autre llm essaie de résoudre mev mais oublie les optimisations de gas tbh
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StopLossMaster
· 08-09 22:39
C'est fiable, j'ai vendu !
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MysteryBoxOpener
· 08-09 22:38
À la fin, ce n'est pas un AIRDROP.
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AirdropChaser
· 08-09 22:36
Enfin, je peux faire un rug automatique.
Voir l'originalRépondre0
DegenWhisperer
· 08-09 22:27
Le pro ne pense pas vraiment que cela puisse résoudre les points douloureux de defi, n'est-ce pas ?
DeepSeek R1 ouvre la voie à une nouvelle ère de l'Open Source AI : DeFAI saisit une opportunité de développement
AI piloté par la Finance décentralisée : les percées de DeepSeek et l'essor de DeFAI
L'intelligence artificielle se développe à un rythme accéléré, et les grands modèles de langage donnent des capacités dans divers domaines, allant des assistants de conversation à l'automatisation des transactions mult étapes dans la Finance décentralisée. Cependant, le coût et la complexité du déploiement à grande échelle de ces modèles restent des obstacles majeurs. Le modèle AI open source DeepSeek R1 a vu le jour, offrant une capacité de raisonnement puissante à un coût inférieur, ouvrant la voie à des millions de nouveaux utilisateurs et de scénarios d'application.
Cet article explorera :
DeepSeek R1 : redéfinir l'IA open source
DeepSeek R1 est un nouveau LLM basé sur un entraînement de texte étendu, optimisé pour le raisonnement et la compréhension du contexte. Ses caractéristiques remarquables incluent :
Architecture efficace : adopte une nouvelle structure de paramètres de génération, permettant d'atteindre des performances proches de l'excellence dans des tâches d'inférence complexes sans avoir besoin de grands clusters GPU.
Faibles exigences matérielles : conçu pour prendre en charge l'exécution de petits clusters de GPU ou même de CPU haut de gamme, abaissant ainsi le seuil d'utilisation pour les startups, les développeurs indépendants et la communauté open source.
Licence open source : Contrairement à la plupart des modèles propriétaires, sa licence permissive permet aux entreprises de l'intégrer directement dans leurs produits – favorisant une adoption rapide, le développement de plugins et un ajustement professionnel.
Cette tendance à la démocratisation de l'IA rappelle les premières étapes de projets open source comme Linux, Apache et MySQL - ce sont précisément ces projets qui ont finalement propulsé la croissance exponentielle de l'écosystème technologique.
Proposition de valeur de l'IA à faible coût
Accélérer la diffusion
Lorsque des modèles d'IA de haute qualité réaliseront le fonctionnement économique :
PME : Déployez des solutions d'IA sans avoir besoin de services propriétaires coûteux.
Développeurs : expérimentez librement - des chatbots aux assistants de recherche automatisés, innovez et itérez dans votre budget.
Développement de la diversité géographique : Les entreprises des marchés émergents peuvent accéder sans effort aux solutions d'IA, comblant le fossé numérique dans les secteurs financier, médical, éducatif, etc.
démocratisation de l'inférence
Le raisonnement à faible coût favorise non seulement l'utilisation, mais réalise également la démocratisation du raisonnement :
Dans l'ensemble, les économies de coûts favorisent davantage d'expérimentations, accélérant ainsi l'innovation globale de l'écosystème de l'IA.
Paradoxe de Jevons : pourquoi l'amélioration de l'efficacité augmente la consommation
Qu'est-ce que le paradoxe de Jevons ?
Cette théorie indique que l'amélioration de l'efficacité conduit souvent à une augmentation de la consommation des ressources plutôt qu'à une réduction. Découverte initialement dans le contexte de l'utilisation du charbon, cela signifie que lorsque les processus deviennent plus économiques, les gens ont tendance à élargir l'échelle d'utilisation, compensant (parfois dépassant) les gains d'efficacité.
Dans le contexte de DeepSeek R1 :
Modèle à faible coût : réduire les exigences matérielles pour rendre le fonctionnement de l'IA plus économique.
Résultat : plus d'entreprises, de chercheurs et d'amateurs lancent des instances d'IA.
Effet : Bien que le coût d'exploitation d'une instance unique diminue, l'augmentation générale pourrait faire monter la consommation globale de puissance de calcul (et les coûts).
Est-ce une mauvaise nouvelle ?
Pas nécessairement. L'utilisation généralisée de modèles comme DeepSeek R1 marque une forte adoption et une augmentation de l'application, ce qui va stimuler :
Prospérité de l'écosystème : Plus de développeurs améliorent les fonctionnalités du code open source, corrigent les vulnérabilités et optimisent les performances.
Innovation matérielle : Les fabricants de GPU, CPU et de puces AI dédiées répondent à la demande croissante, en faisant concurrence sur les prix et l'efficacité énergétique.
Opportunités commerciales : les bâtisseurs dans des domaines tels que les outils d'analyse, l'orchestration des processus et le prétraitement des données professionnelles bénéficieront de la montée en puissance de l'utilisation de l'IA.
Ainsi, bien que le paradoxe de Jevons suggère que les coûts d'infrastructure pourraient augmenter, cela représente un signal positif pour l'ensemble de l'industrie de l'IA - favorisant le développement d'un environnement d'innovation et entraînant des percées en matière de déploiement économique (comme des technologies de compression avancées ou le déchargement de tâches vers des puces spécialisées).
Impact sur la Finance décentralisée
DeFAI : Quand l'IA rencontre la Finance décentralisée
DeFAI combine la finance décentralisée avec l'automatisation par l'IA, permettant aux agents de gérer des actifs en chaîne, d'exécuter des transactions en plusieurs étapes et d'interagir avec des protocoles DeFi. Ce domaine émergent bénéficie directement d'une IA open source à faible coût, car :
Les agents intelligents peuvent scanner de manière durable le marché de la Finance décentralisée, faire le pont entre les actifs inter-chaînes et ajuster les positions. Le faible coût de raisonnement rend l'opération 24/7 financièrement viable.
Lorsque des milliers d'agents DeFAI doivent servir simultanément différents utilisateurs ou protocoles, des modèles à faible coût comme DeepSeek R1 peuvent contrôler les dépenses opérationnelles.
Les développeurs peuvent affiner l'IA open source en utilisant des données spécifiques à la Finance décentralisée (flux de prix, analyses on-chain, forums de gouvernance) sans avoir à payer des frais de licence élevés.
Plus d'agents intelligents AI, plus d'automatisation financière.
Avec la réduction du seuil d'entrée de l'IA par DeepSeek R1, la Finance décentralisée (DeFAI) forme un cycle positif :
Émergence des intelligences artificielles : les développeurs créent des robots professionnels (comme la chasse aux rendements, l'offre de liquidités, le trading d'NFT, l'arbitrage entre chaînes)
Amélioration de l'efficacité : chaque agent optimise le flux de fonds, ce qui peut améliorer l'activité et la liquidité globales de la Finance décentralisée.
Croissance de l'industrie : des produits de Finance décentralisée plus complexes émergent, allant des dérivés avancés aux paiements conditionnels, tous coordonnés par une IA facilement accessible.
Le résultat final - l'ensemble du domaine DeFAI bénéficie du cycle vertueux de "croissance des utilisateurs - évolution des agents".
Perspectives : Signaux positifs pour les développeurs d'IA
communauté open source en plein essor
Après l'ouverture de DeepSeek R1, la communauté peut :
Le développement collaboratif entraîne une amélioration continue des modèles et donne naissance à des outils écologiques (cadres de réglage fin, infrastructures de services de modèles, etc.)
Nouveau chemin de profit
Les développeurs d'IA dans des domaines tels que DeFAI peuvent dépasser le modèle de facturation traditionnel des appels API :
Instances AI gérées : service de gestion DeepSeek R1 de niveau entreprise, équipé d'un tableau de bord convivial
Construction de la couche de service : sur la base de modèles open source, intégration de fonctionnalités avancées telles que la vérification de conformité et le renseignement en temps réel pour les opérateurs de Finance décentralisée.
Marché des agents intelligents : Hébergement de profils d'agents avec des stratégies ou des configurations de risque uniques, offrant des services d'abonnement ou de partage de performance.
Lorsque la technologie AI sous-jacente peut s'étendre à des millions d'utilisateurs simultanés sans conduire à la faillite des fournisseurs, ce type de modèle commercial prospérera.
seuil bas = élargissement du vivier de talents
Avec la baisse de la demande pour le DeepSeek R1, un plus grand nombre de développeurs à travers le monde peuvent participer aux expériences d'IA. Cet afflux de talents :
Stimuler des solutions innovantes pour résoudre les défis du monde réel et du domaine de la cryptographie ;
Enrichir la communauté open source avec des idées fraîches et des améliorations ;
Libérer les talents mondiaux qui ont été exclus en raison des coûts élevés de calcul.
Conclusion
L'apparition de DeepSeek R1 marque un tournant clé : l'IA open source n'a plus besoin de puissance de calcul coûteuse ou de frais de licence. En offrant une capacité d'inférence puissante à faible coût, elle ouvre la voie à une adoption généralisée, allant des petites équipes de développement aux grandes entreprises. Bien que le paradoxe de Jevons suggère que les coûts d'infrastructure pourraient augmenter en raison d'une demande explosante, ce phénomène est finalement bénéfique pour l'écosystème de l'IA - stimulant l'innovation matérielle, la contribution de la communauté et le développement d'applications avancées.
Pour DeFAI, les agents intelligents AI coordonnant les opérations financières sur un réseau décentralisé auront des effets d'entraînement significatifs. Des coûts plus bas signifient des agents plus complexes, une accessibilité accrue et une gamme de stratégies on-chain en constante expansion. Des agrégateurs de rendement à la gestion des risques, ces solutions AI avancées fonctionnent de manière durable, ouvrant de nouvelles voies à l'adoption et à l'innovation dans la cryptographie.
DeepSeek R1 prouve comment les progrès open source catalysent l'ensemble de l'industrie - tant l'IA que la Finance décentralisée. Nous sommes au seuil de l'avenir : l'IA n'est plus un outil réservé à quelques privilégiés, mais elle deviendra un élément fondamental de la finance quotidienne, de la créativité et des décisions mondiales - alimentée par des modèles ouverts, des infrastructures économiques et une dynamique communautaire irrésistible.