AI помогает Децентрализованным финансам выйти на мейнстрим: Уроки, полученные от прорыва DeepSeek

Искусственный интеллект стремительно развивается, крупные языковые модели становятся основой для различных сфер, от диалоговых помощников до автоматизации многоступенчатых торгов в Децентрализованных финансах. Однако высокая стоимость и сложность развертывания этих моделей остаются серьезными препятствиями. Новый открытый AI-модель DeepSeek R1 появилась на свет, предлагая мощные возможности рассуждения по более низкой цене, открывая путь для миллионов новых пользователей и сценариев применения.

В этой статье будет обсуждено:

• DeepSeek R1 в области прорыва в открытом ИИ-выводе
• Как низкозатратное заключение и гибкие лицензии способствуют широкому применению
• Почему парадокс Джевонса предвещает, что повышение эффективности может привести к увеличению использования (и затрат) — но это все равно является чистым преимуществом для разработчиков ИИ
• Как DeFAI может извлечь выгоду из распространения ИИ в финансовых приложениях

DeepSeek R1: Переопределение открытого ИИ

DeepSeek R1 — это новый LLM, основанный на широком текстовом обучении, оптимизированный для вывода и понимания контекста. Его выдающиеся характеристики включают в себя:

• Эффективная архитектура: использует структуру параметров нового поколения, позволяя достигать почти выдающейся производительности в сложных задачах вывода без необходимости в больших кластерах GPU.
• Низкие требования к аппаратному обеспечению: проектирование поддерживает работу на небольшом количестве GPU или даже кластерах высокопроизводительных CPU, что снижает барьер для входа для стартапов, независимых разработчиков и открытых сообществ.
• Открытая лицензия: в отличие от большинства проприетарных моделей, её либеральная лицензия позволяет компаниям непосредственно интегрировать в продукты — способствуя быстрому принятию, разработке плагинов и профессиональной донастройке.

Эта тенденция к демократизации ИИ напоминает ранние этапы таких проектов с открытым исходным кодом, как Linux, Apache и MySQL — именно эти проекты в конечном итоге способствовали экспоненциальному росту технологической экосистемы.

Ценностное предложение низкозатратного ИИ

Ускорение распространения

Когда высококачественные AI модели достигают экономической эффективности:

• Малые и средние предприятия: могут разрабатывать AI-решения без необходимости полагаться на дорогостоящие специализированные услуги.
• Разработчики: свободно экспериментируйте — от чат-ботов до автоматизированных исследовательских помощников, реализуйте инновационные итерации в рамках бюджета.
• Географическая диверсификация развития: компании из развивающихся рынков могут бесшовно подключаться к решениям ИИ, преодолевая цифровое неравенство в таких отраслях, как финансы, здравоохранение и образование.

Демократизация разумения

Низкие затраты на вывод не только способствуют использованию, но и осуществляют демократизацию вывода:

• Локализованная модель: небольшие сообщества могут использовать специализированные языковые или предметные корпуса (например, специализированные медицинские/юридические данные) для обучения DeepSeek R1.
• Модульное расширение: разработчики и независимые исследователи могут создавать расширенные плагины (такие как анализ кода, оптимизация цепочки поставок, проверка транзакций в сети), преодолевая лицензионные ограничения.

В целом, сокращение затрат способствует большему количеству экспериментов, что ускоряет общую инновацию в экосистеме ИИ.

Парадокс Джевонса: почему повышение эффективности приводит к росту потребления

Что такое парадокс Джевонса?

Данная теория указывает на то, что повышение эффективности часто приводит к увеличению потребления ресурсов, а не к его снижению. Это было первоначально обнаружено в контексте использования угля, что означает, что когда процессы становятся более экономичными, 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 компаний, исследователей и энтузиастов запускают AI инстансы.
• Эффект: Несмотря на снижение затрат на эксплуатацию одного экземпляра, резкий рост общего объема может повысить потребление вычислительной мощности (и затраты).

Это негативная новость?

Не обязательно. Широкое использование моделей, таких как DeepSeek R1, знаменует собой успешное распространение и резкий рост применения, что будет способствовать:

• Экосистема процветает: больше разработчиков улучшают функции открытого кода, исправляют уязвимости, оптимизируют производительность.
• Аппаратные инновации: Производители GPU, CPU и специализированных AI чипов реагируют на рост спроса, конкурируя по цене и энергоэффективности.
• Коммерческие возможности: строители в таких областях, как аналитические инструменты, оркестрация процессов, профессиональная обработка данных и т.д., извлекут выгоду из стремительного внедрения ИИ.

Таким образом, хотя парадокс Джеваса подразумевает, что затраты на инфраструктуру могут возрастать, это является позитивным сигналом для всей отрасли ИИ — способствуя развитию инновационной среды и порождая 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 с автоматизацией AI, позволяя агентам управлять активами на блокчейне, выполнять многоступенчатые сделки и взаимодействовать с протоколами DeFi. Эта новая область напрямую выигрывает от доступного низкозатратного AI, поскольку:

• Круглосуточная автономия

Умные агенты могут устойчиво сканировать рынок Децентрализованные финансы, связывая активы между цепями и корректируя позиции. Низкие затраты на рассуждения делают круглосуточную работу финансово целесообразной.

• Безграничное расширение

Когда тысячи DeFAI интеллектуальных агентов должны одновременно обслуживать разных пользователей или протоколы, модели с низкой стоимостью, такие как DeepSeek R1, могут контролировать операционные расходы.

• Индивидуальная настройка

Разработчики могут использовать специальные данные DeFi (ценовые потоки, анализ в цепочке, форумы управления) для тонкой настройки открытого ИИ без необходимости оплачивать высокие лицензионные сборы.

Больше AI интеллектуальных агентов, более сильная финансовая автоматизация

С понижением порога AI с DeepSeek R1, DeFAI формирует положительный цикл:

• Взрыв智能体: разработчики создают специализированные роботы (например, охота за доходом, предоставление ликвидности, торговля NFT, арбитраж между цепями)
• Повышение эффективности: каждый агент оптимизирует денежные потоки, что может увеличить общую активность и ликвидность Децентрализованных финансов.
• Рост отрасли: возникают все более сложные Децентрализованные финансы продукты, от продвинутых деривативов до условных платежей, все это координируется легко доступным ИИ.

Конечный результат — вся область DeFAI выигрывает от положительного цикла "рост пользователей — эволюция агентов".

! Вирусный апокалипсис DeepSeek: как ИИ делает DeFi мейнстримом

Перспективы: Позитивные сигналы для разработчиков ИИ

Процветающее открытое сообщество

После открытия DeepSeek R1 сообщество может:

• Быстрое исправление уязвимостей
• Предложить решение для оптимизации вывода
• Создание отраслевых форков (например, финансы, право, медицина)

Совместная разработка приводит к постоянному улучшению моделей и порождает экосистемные инструменты (рамки для дообучения, инфраструктура сервисов моделей и т.д.)

Новый путь к прибыли

Разработчики ИИ в таких областях, как DeFAI, могут преодолеть традиционную модель收费 за вызовы API:

• Хостинг AI экземпляров: предоставляет услуги хостинга уровня предприятия DeepSeek R1, оснащенные удобной панелью управления
• Строительство сервисного слоя: на основе открытых моделей интеграция таких продвинутых функций, как соблюдение нормативных требований и实时情报 для операторов Децентрализованных финансов.
• Рынок интеллектуальных агентов: хостинг профилей интеллектуальных агентов с уникальными стратегиями или распределением рисков, предоставляющий услуги подписки или дележа прибыли.

Когда базовые AI технологии смогут масштабироваться до миллионов одновременных пользователей, не доводя поставщиков до банкротства, такие бизнес-модели будут процветать.

Низкий порог = расширение пула талантов

С снижением спроса на DeepSeek R1 больше разработчиков по всему миру могут участвовать в AI-экспериментах. Этот приток талантов:

• Стимулирование инновационных решений для решения проблем реального мира и криптосферы;
• Обогащение открытого сообщества новыми креативными идеями и улучшениями;
• Освободить глобальные таланты, которые были отвергнуты высокими затратами на вычислительные мощности.

Заключение

Появление DeepSeek R1 знаменует собой ключевой поворотный момент: открытый ИИ больше не требует дорогих вычислительных мощностей или лицензионных сборов. Обеспечивая мощные возможности вывода по низкой цене, он прокладывает путь для широкого применения от небольших команд разработчиков до крупных предприятий. Несмотря на то, что парадокс Джевонса намекает на то, что затраты на инфраструктуру могут вырасти из-за резкого увеличения спроса, это явление в конечном итоге благоприятно для экосистемы ИИ — стимулируя инновации в аппаратном обеспечении, вклад сообщества и разработку высококлассных приложений.

Для DeFAI координация финансовых операций с помощью ИИ-агентов в децентрализованных сетях приведет к значительным волновым эффектам. Более низкие затраты означают более сложных агентов, большую доступность и постоянно расширяющийся массив стратегий на блокчейне. От агрегаторов доходности до управления рисками, эти передовые ИИ-решения могут устойчиво функционировать, открывая новые пути для принятия и инноваций в криптовалюте.

DeepSeek R1 доказывает, как открытые достижения могут катализировать целую отрасль — как в AI, так и в Децентрализованных финансах. Мы стоим на пороге будущего: AI больше не является инструментом немногих привилегированных, а станет основным элементом повседневных финансов, креативности и глобальных решений — движимым открытыми моделями, экономичной инфраструктурой и неостановимой динамикой сообщества.