AI-управляемые Децентрализованные финансы: Прорыв DeepSeek и Восхождение DeFAI
Искусственный интеллект стремительно развивается, большие языковые модели обеспечивают возможности в различных областях, от диалоговых помощников до автоматизации многоступенчатых торгов в Децентрализованных финансах. Однако высокие затраты и сложность массового развертывания этих моделей остаются серьезными препятствиями. Новый открытый AI-модель DeepSeek R1 была создана для того, чтобы предоставить мощные возможности вывода по более низкой цене, открывая путь для миллионов новых пользователей и сценариев применения.
В данной статье будет рассмотрено:
DeepSeek R1 достиг прорыва в области открытого ИИ вывода
Как низкие затраты на анализ и гибкие лицензии способствуют широкому принятию
Почему парадокс Джевонса предвещает, что повышение эффективности может привести к росту использования (и затрат) — но это все равно является чистым плюсом для разработчиков ИИ
Как DeFAI может извлечь выгоду из распространения ИИ в финансовых приложениях
DeepSeek R1: Переопределение открытого ИИ
DeepSeek R1 — это новая LLM, основанная на обширном текстовом обучении, оптимизированная для вывода и понимания контекста. Его выдающиеся характеристики включают:
Эффективная архитектура: использует структуру параметров нового поколения, позволяя достигать почти первоклассной производительности в сложных задачах вывода без необходимости в большом кластере GPU.
Низкие требования к оборудованию: проектирование поддерживает работу с небольшим количеством GPU и даже кластерами высокопроизводительных CPU, снижая барьеры для входа для стартапов, независимых разработчиков и открытых сообществ.
Открытая лицензия: в отличие от большинства проприетарных моделей, ее свободная лицензия позволяет компаниям напрямую интегрировать в продукты — способствуя быстрому принятию, разработке плагинов и профессиональной настройке.
Эта тенденция демократизации ИИ вызывает ассоциации с ранними стадиями таких проектов с открытым исходным кодом, как Linux, Apache и MySQL — именно эти проекты в конечном итоге способствовали экспоненциальному росту технологической экосистемы.
Когда высококачественные AI-модели начинают экономическую деятельность:
Малые и средние предприятия: могут развертывать AI-решения без необходимости полагаться на дорогие проприетарные услуги.
Разработчики: свобода экспериментов — от чат-ботов до автоматизированных исследовательских помощников, инновационная итерация в рамках бюджета.
Географическая диверсификация: компании из развивающихся рынков могут бесшовно подключаться к AI-решениям, преодолевая цифровой разрыв в таких отраслях, как финансы, медицина и образование.
Демократизация размышлений
Низкие затраты на вывод не только способствуют его использованию, но и достигают демократизации вывода:
Локализованная модель: небольшие сообщества могут обучать DeepSeek R1 на специфических языках или тематических корпусах (таких как специализированные медицинские/юридические данные).
Модульное расширение: разработчики и независимые исследователи могут создавать продвинутые плагины (например, анализ кода, оптимизация цепочки поставок, верификация транзакций в блокчейне), преодолевая лицензионные ограничения.
В целом, экономия затрат стимулирует больше экспериментов, что ускоряет общую инновацию в экосистеме ИИ.
Парадокс Джевонса: почему повышение эффективности приводит к росту потребления
Что такое парадокс Джевонса?
Эта теория указывает на то, что повышение эффективности часто приводит к увеличению потребления ресурсов, а не к его снижению. Первоначально это было обнаружено в контексте использования угля, что означает, что когда процесс становится более экономичным, люди склонны увеличивать масштаб использования, что компенсирует (иногда превышает) выгоды от эффективности.
В контексте DeepSeek R1:
Низкозатратная модель: снижение требований к аппаратному обеспечению, что делает работу ИИ более экономичной.
Результат: больше предприятий, исследователей и энтузиастов запускают AI экземпляры.
Эффект: несмотря на снижение затрат на эксплуатацию одного экземпляра, резкий рост общего объема может привести к увеличению общего потребления вычислительных мощностей (и затрат).
Это негативная новость?
Не обязательно. Широкое использование моделей, таких как DeepSeek R1, знаменует собой успешное распространение и резкий рост применения, что приведет к:
Экосистема процветает: больше разработчиков дорабатывают функции открытого кода, исправляют уязвимости, оптимизируют производительность.
Аппаратные инновации: производители GPU, CPU и специализированных AI-чипов реагируют на растущий спрос, конкурируя по цене и энергоэффективности.
Коммерческие возможности: строители в таких областях, как инструменты анализа, оркестрация процессов, профессиональная предобработка данных и т.д., получат выгоду от бумов использования ИИ.
Таким образом, хотя парадокс Джевонса подразумевает, что затраты на инфраструктуру могут вырасти, это является положительным сигналом для всей отрасли ИИ — способствует развитию инновационной среды и порождает прорывы в экономическом развертывании (такие как передовые технологии сжатия или разгрузка задач на специализированные чипы).
Влияние на DeFAI
DeFAI: Когда ИИ встречает Децентрализованные финансы
DeFAI объединяет децентрализованные финансы и автоматизацию на основе ИИ, что позволяет агентам управлять активами на блокчейне, выполнять многоступенчатые транзакции и взаимодействовать с протоколами DeFi. Эта новая область напрямую выигрывает от открытого и недорогого ИИ, потому что:
Круглосуточная автономия
Интеллектуальные агенты могут устойчиво сканировать рынок Децентрализованных финансов, соединять активы между цепочками и корректировать позиции. Низкая стоимость вывода делает круглосуточную работу финансово целесообразной.
Бесконечное расширение
Когда тысячи DeFAI интеллектуальных агентов должны одновременно обслуживать разных пользователей или протоколы, такие как DeepSeek R1, низкозатратные модели могут контролировать операционные расходы.
Индивидуализированный
Разработчики могут использовать специализированные данные DeFi (ценовые котировки, анализ в цепочке, форумы управления) для тонкой настройки открытого ИИ, не платя высокие лицензионные сборы.
Больше AI-агентов, более сильная финансовая автоматизация
С снижением порога входа в ИИ с DeepSeek R1, DeFAI образует положительную цикличность:
Взрыв умных тел: разработчики создают профессиональных роботов (например, охота за доходом, обеспечение ликвидности, торги NFT, арбитраж между цепями)
Повышение эффективности: каждый агент оптимизирует денежные потоки, что может повысить общую активность и ликвидность Децентрализованных финансов.
Рост отрасли: появляются более сложные Децентрализованные финансы продукты, от сложных деривативов до условных платежей, все координируется с помощью доступного ИИ
В конечном итоге вся область DeFAI выигрывает от здоровой цикличности "роста пользователей - эволюция агентов".
Перспектива: положительный сигнал для разработчиков ИИ
Процветающее открытое сообщество
После открытия исходного кода DeepSeek R1 сообщество может:
Быстрое исправление уязвимостей
Предложить方案 по оптимизации вывода
Создание отраслевых форков (например, финансы, право, медицина)
Совместная разработка приводит к постоянному улучшению моделей и порождает экосистемные инструменты (фреймы для дообучения, инфраструктура сервисов моделей и т.д.)
Новый путь к прибыли
Девелоперы ИИ в области DeFAI и других направлений могут преодолеть традиционную модель оплаты за вызовы API:
Хостинг AI экземпляров: предоставление корпоративного хостинга DeepSeek R1, оснащенного удобной панелью управления
Строительство сервисного уровня: на основе открытой модели интеграция продвинутых функций, таких как соблюдение норм, оперативная разведка и т.д., для операторов Децентрализованные финансы.
Рынок интеллектуальных агентов: управление профилями интеллектуальных агентов с уникальными стратегиями или конфигурациями риска, предоставление услуг подписки или распределения доходов от производительности
Когда базовые технологии ИИ смогут масштабироваться до миллиона одновременных пользователей, не приводя к банкротству поставщиков, такие бизнес-модели будут процветать.
Низкий порог = расширение пула талантов
С уменьшением спроса на DeepSeek R1 все больше разработчиков по всему миру могут участвовать в экспериментах с ИИ. Этот наплыв талантов:
Стимулирование инновационных решений для решения проблем реального мира и крипто-сферы;
Обогащение открытого сообщества новыми идеями и улучшениями;
Освобождение глобальных талантов, которые были отвергнуты из-за высоких затрат на вычислительные мощности.
Заключение
Появление DeepSeek R1 знаменует собой ключевой поворотный момент: открытый искусственный интеллект больше не требует дорогостоящих вычислительных мощностей или лицензионных сборов. Обеспечивая мощные возможности вывода по низкой цене, он прокладывает путь к широкому принятию как малими командами разработчиков, так и крупными предприятиями. Хотя парадокс Джевонса предполагает, что затраты на инфраструктуру могут увеличиться из-за резкого роста спроса, это явление в конечном итоге пойдет на пользу экосистеме ИИ — стимулируя инновации в аппаратном обеспечении, вклад сообщества и разработку передовых приложений.
Для DeFAI координация финансовых операций с помощью AI-агентов в децентрализованной сети создаст значительный эффект ряби. Более низкие затраты означают более сложных агентов, более высокую доступность и постоянно расширяющийся набор стратегий на блокчейне. От агрегаторов дохода до управления рисками эти передовые AI-решения обеспечивают устойчивую работу и открывают новые пути для принятия криптовалюты и инноваций.
DeepSeek R1 доказывает, как открытый прогресс катализирует целую отрасль — как в AI, так и в Децентрализованных финансах. Мы стоим на пороге будущего: AI больше не является инструментом для немногих привилегированных, а станет основным элементом повседневных финансов, креативности и глобальных решений — движимым открытыми моделями, экономичной инфраструктурой и неостановимой энергией сообщества.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
11 Лайков
Награда
11
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
Layer3Dreamer
· 8ч назад
теоретически говоря, рекурсивные zk-доказательства могут революционизировать автоматизацию DeFi...
Посмотреть ОригиналОтветить0
FlashLoanLarry
· 08-09 23:11
мэ... ещё один llm пытается решить mev, но забывает про оптимизацию газа, если честно
Посмотреть ОригиналОтветить0
StopLossMaster
· 08-09 22:39
Этот надежный, продал!
Посмотреть ОригиналОтветить0
MysteryBoxOpener
· 08-09 22:38
В конце концов, это все равно AIRDROP.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropChaser
· 08-09 22:36
Наконец-то можно автоматически rug.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenWhisperer
· 08-09 22:27
про не будет всерьез думать, что это действительно может решить проблемы defi, верно?
DeepSeek R1 ведет новую эру Открытого исходного кода AI: DeFAI получает отличные возможности для развития
AI-управляемые Децентрализованные финансы: Прорыв DeepSeek и Восхождение DeFAI
Искусственный интеллект стремительно развивается, большие языковые модели обеспечивают возможности в различных областях, от диалоговых помощников до автоматизации многоступенчатых торгов в Децентрализованных финансах. Однако высокие затраты и сложность массового развертывания этих моделей остаются серьезными препятствиями. Новый открытый AI-модель DeepSeek R1 была создана для того, чтобы предоставить мощные возможности вывода по более низкой цене, открывая путь для миллионов новых пользователей и сценариев применения.
В данной статье будет рассмотрено:
DeepSeek R1: Переопределение открытого ИИ
DeepSeek R1 — это новая LLM, основанная на обширном текстовом обучении, оптимизированная для вывода и понимания контекста. Его выдающиеся характеристики включают:
Эффективная архитектура: использует структуру параметров нового поколения, позволяя достигать почти первоклассной производительности в сложных задачах вывода без необходимости в большом кластере GPU.
Низкие требования к оборудованию: проектирование поддерживает работу с небольшим количеством GPU и даже кластерами высокопроизводительных CPU, снижая барьеры для входа для стартапов, независимых разработчиков и открытых сообществ.
Открытая лицензия: в отличие от большинства проприетарных моделей, ее свободная лицензия позволяет компаниям напрямую интегрировать в продукты — способствуя быстрому принятию, разработке плагинов и профессиональной настройке.
Эта тенденция демократизации ИИ вызывает ассоциации с ранними стадиями таких проектов с открытым исходным кодом, как Linux, Apache и MySQL — именно эти проекты в конечном итоге способствовали экспоненциальному росту технологической экосистемы.
! Вирусный апокалипсис DeepSeek: как ИИ делает DeFi мейнстримом
Ценностное предложение низкозатратного ИИ
Ускорение распространения
Когда высококачественные AI-модели начинают экономическую деятельность:
Малые и средние предприятия: могут развертывать AI-решения без необходимости полагаться на дорогие проприетарные услуги.
Разработчики: свобода экспериментов — от чат-ботов до автоматизированных исследовательских помощников, инновационная итерация в рамках бюджета.
Географическая диверсификация: компании из развивающихся рынков могут бесшовно подключаться к AI-решениям, преодолевая цифровой разрыв в таких отраслях, как финансы, медицина и образование.
Демократизация размышлений
Низкие затраты на вывод не только способствуют его использованию, но и достигают демократизации вывода:
В целом, экономия затрат стимулирует больше экспериментов, что ускоряет общую инновацию в экосистеме ИИ.
Парадокс Джевонса: почему повышение эффективности приводит к росту потребления
Что такое парадокс Джевонса?
Эта теория указывает на то, что повышение эффективности часто приводит к увеличению потребления ресурсов, а не к его снижению. Первоначально это было обнаружено в контексте использования угля, что означает, что когда процесс становится более экономичным, люди склонны увеличивать масштаб использования, что компенсирует (иногда превышает) выгоды от эффективности.
В контексте DeepSeek R1:
Низкозатратная модель: снижение требований к аппаратному обеспечению, что делает работу ИИ более экономичной.
Результат: больше предприятий, исследователей и энтузиастов запускают AI экземпляры.
Эффект: несмотря на снижение затрат на эксплуатацию одного экземпляра, резкий рост общего объема может привести к увеличению общего потребления вычислительных мощностей (и затрат).
Это негативная новость?
Не обязательно. Широкое использование моделей, таких как DeepSeek R1, знаменует собой успешное распространение и резкий рост применения, что приведет к:
Экосистема процветает: больше разработчиков дорабатывают функции открытого кода, исправляют уязвимости, оптимизируют производительность.
Аппаратные инновации: производители GPU, CPU и специализированных AI-чипов реагируют на растущий спрос, конкурируя по цене и энергоэффективности.
Коммерческие возможности: строители в таких областях, как инструменты анализа, оркестрация процессов, профессиональная предобработка данных и т.д., получат выгоду от бумов использования ИИ.
Таким образом, хотя парадокс Джевонса подразумевает, что затраты на инфраструктуру могут вырасти, это является положительным сигналом для всей отрасли ИИ — способствует развитию инновационной среды и порождает прорывы в экономическом развертывании (такие как передовые технологии сжатия или разгрузка задач на специализированные чипы).
Влияние на DeFAI
DeFAI: Когда ИИ встречает Децентрализованные финансы
DeFAI объединяет децентрализованные финансы и автоматизацию на основе ИИ, что позволяет агентам управлять активами на блокчейне, выполнять многоступенчатые транзакции и взаимодействовать с протоколами DeFi. Эта новая область напрямую выигрывает от открытого и недорогого ИИ, потому что:
Интеллектуальные агенты могут устойчиво сканировать рынок Децентрализованных финансов, соединять активы между цепочками и корректировать позиции. Низкая стоимость вывода делает круглосуточную работу финансово целесообразной.
Когда тысячи DeFAI интеллектуальных агентов должны одновременно обслуживать разных пользователей или протоколы, такие как DeepSeek R1, низкозатратные модели могут контролировать операционные расходы.
Разработчики могут использовать специализированные данные DeFi (ценовые котировки, анализ в цепочке, форумы управления) для тонкой настройки открытого ИИ, не платя высокие лицензионные сборы.
Больше AI-агентов, более сильная финансовая автоматизация
С снижением порога входа в ИИ с DeepSeek R1, DeFAI образует положительную цикличность:
Взрыв умных тел: разработчики создают профессиональных роботов (например, охота за доходом, обеспечение ликвидности, торги NFT, арбитраж между цепями)
Повышение эффективности: каждый агент оптимизирует денежные потоки, что может повысить общую активность и ликвидность Децентрализованных финансов.
Рост отрасли: появляются более сложные Децентрализованные финансы продукты, от сложных деривативов до условных платежей, все координируется с помощью доступного ИИ
В конечном итоге вся область DeFAI выигрывает от здоровой цикличности "роста пользователей - эволюция агентов".
Перспектива: положительный сигнал для разработчиков ИИ
Процветающее открытое сообщество
После открытия исходного кода DeepSeek R1 сообщество может:
Совместная разработка приводит к постоянному улучшению моделей и порождает экосистемные инструменты (фреймы для дообучения, инфраструктура сервисов моделей и т.д.)
Новый путь к прибыли
Девелоперы ИИ в области DeFAI и других направлений могут преодолеть традиционную модель оплаты за вызовы API:
Хостинг AI экземпляров: предоставление корпоративного хостинга DeepSeek R1, оснащенного удобной панелью управления
Строительство сервисного уровня: на основе открытой модели интеграция продвинутых функций, таких как соблюдение норм, оперативная разведка и т.д., для операторов Децентрализованные финансы.
Рынок интеллектуальных агентов: управление профилями интеллектуальных агентов с уникальными стратегиями или конфигурациями риска, предоставление услуг подписки или распределения доходов от производительности
Когда базовые технологии ИИ смогут масштабироваться до миллиона одновременных пользователей, не приводя к банкротству поставщиков, такие бизнес-модели будут процветать.
Низкий порог = расширение пула талантов
С уменьшением спроса на DeepSeek R1 все больше разработчиков по всему миру могут участвовать в экспериментах с ИИ. Этот наплыв талантов:
Стимулирование инновационных решений для решения проблем реального мира и крипто-сферы;
Обогащение открытого сообщества новыми идеями и улучшениями;
Освобождение глобальных талантов, которые были отвергнуты из-за высоких затрат на вычислительные мощности.
Заключение
Появление DeepSeek R1 знаменует собой ключевой поворотный момент: открытый искусственный интеллект больше не требует дорогостоящих вычислительных мощностей или лицензионных сборов. Обеспечивая мощные возможности вывода по низкой цене, он прокладывает путь к широкому принятию как малими командами разработчиков, так и крупными предприятиями. Хотя парадокс Джевонса предполагает, что затраты на инфраструктуру могут увеличиться из-за резкого роста спроса, это явление в конечном итоге пойдет на пользу экосистеме ИИ — стимулируя инновации в аппаратном обеспечении, вклад сообщества и разработку передовых приложений.
Для DeFAI координация финансовых операций с помощью AI-агентов в децентрализованной сети создаст значительный эффект ряби. Более низкие затраты означают более сложных агентов, более высокую доступность и постоянно расширяющийся набор стратегий на блокчейне. От агрегаторов дохода до управления рисками эти передовые AI-решения обеспечивают устойчивую работу и открывают новые пути для принятия криптовалюты и инноваций.
DeepSeek R1 доказывает, как открытый прогресс катализирует целую отрасль — как в AI, так и в Децентрализованных финансах. Мы стоим на пороге будущего: AI больше не является инструментом для немногих привилегированных, а станет основным элементом повседневных финансов, креативности и глобальных решений — движимым открытыми моделями, экономичной инфраструктурой и неостановимой энергией сообщества.