Ghi chú của biên tập viên
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, không còn là câu hỏi liệu Web3 có thể hưởng lợi từ AI hay không. Trọng tâm thực sự là: đường dẫn Web3 nào có thể nắm bắt được lợi ích của AI nhanh nhất và làm thế nào để tối đa hóa việc sử dụng AI để đạt được đột phá. —Tài chính phi tập trung (DeFi) chắc chắn là một trong những lĩnh vực triển vọng nhất và sự giao thoa giữa hai lĩnh vực này - DeFAI (DeFi+AI), đang trở thành một trong những hướng phát triển nhanh nhất trong nền kinh tế tiền điện tử.
Bản chất của DeFAI là biến AI thành máy lái tự động của thế giới on-chain. Sự phức tạp của DeFi luôn là rào cản gia nhập đối với người dùng thông thường và DeFAI được kỳ vọng sẽ đơn giản hóa trải nghiệm người dùng thông qua AI và thu hút nhiều người dùng chính thống hơn: họ có thể phân tích dữ liệu theo thời gian thực On-chain cũng có thể giúp bạn hoàn thành các chiến lược phức tạp như chênh lệch giá xuyên chuỗi, thế chấp động, kết hợp khoản vay flash và thậm chí tham gia nâng cấp giao thức thông qua quản trị DAO. Giống như công cụ tìm kiếm cho phép người bình thường lướt web Internet mà không cần biết giao thức TCP, DeFAI sẽ cho phép mọi người Người dùng mới có khả năng quản lý tài sản ở cấp độ quỹ đầu cơ.
Hiện tại, một số dự án DeFAI đã xuất hiện. Tác giả của bài viết này, Daniele, là người sáng lập dự án đứng đầu DeFAI Hey Anon ($ANON). Là một nhà phát triển DeFi nổi tiếng, ông đã lãnh đạo quá trình phát triển stablecoin thuật toán Wonderland, cho vay phi tập trung AbracadabraMoney và DEX Phát triển WAGMI. Ngày nay, Hey Anon, công ty mà anh thành lập, tập trung vào các công cụ tự động hóa DeFi do AI điều khiển. Giải pháp dựa trên TypeScript mà anh ra mắt được thiết kế để tích hợp vào giao thức DeFi, cho phép các tác nhân quản lý các tương tác trên chuỗi với tính bảo mật và đơn giản chưa từng có . Vốn hóa thị trường xếp thứ ba trong lĩnh vực DeFAI của CoinmarketCap.
Được truyền cảm hứng từ bước đột phá của DeepseekR 1 trong lý luận AI nguồn mở, Daniele đã khám phá sâu sắc cách DeFi có thể hưởng lợi từ công nghệ AI. Tôi tin rằng mọi người sẽ có thể có được một số hiểu biết mới từ những hiểu biết của anh ấy.
chữ
Trí tuệ nhân tạo đang phát triển với tốc độ nhanh chóng. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang hỗ trợ mọi thứ, từ trợ lý đàm thoại đến tự động hóa giao dịch nhiều bước của DeFi. Tuy nhiên, chi phí và tính phức tạp của việc triển khai các mô hình này ở quy mô lớn vẫn là rào cản đáng kể. Kết quả là một mô hình AI nguồn mở mới, Deepseek R 1, cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ với chi phí thấp hơn, mở đường cho hàng triệu người dùng và kịch bản ứng dụng mới.
Bài viết này sẽ thảo luận
▶ Sự đột phá của Deepseek R 1 trong lý luận AI nguồn mở
▶ Cách suy luận chi phí thấp và cấp phép linh hoạt có thể thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi
▶ Tại sao nghịch lý Jevons cho thấy rằng hiệu quả tăng có thể thúc đẩy việc sử dụng (và chi phí) — nhưng vẫn là lợi ích ròng cho các nhà phát triển AI
▶ DeFAI được hưởng lợi như thế nào từ sự phổ biến của AI trong các ứng dụng tài chính
Phần 1 Deepseek R 1: Định nghĩa lại AI nguồn mở
Deepseek R 1 là chương trình LLM mới dựa trên chương trình đào tạo văn bản mở rộng, được tối ưu hóa cho lý luận và hiểu biết theo ngữ cảnh . Các tính năng nổi bật của nó bao gồm:
• Kiến trúc hiệu quả : Áp dụng cấu trúc tham số thế hệ tiếp theo để đạt hiệu suất gần như cao nhất trong các tác vụ suy luận phức tạp mà không cần cụm GPU lớn .
• Yêu cầu phần cứng thấp : Thiết kế hỗ trợ chạy trên một số lượng nhỏ GPU hoặc thậm chí là cụm CPU cao cấp, hạ thấp ngưỡng sử dụng cho các công ty khởi nghiệp, nhà phát triển độc lập và cộng đồng nguồn mở.
• Cấp phép nguồn mở : Không giống như hầu hết các mô hình độc quyền, cấp phép mở cho phép các doanh nghiệp tích hợp trực tiếp vào sản phẩm – thúc đẩy việc áp dụng nhanh chóng, phát triển plugin và tinh chỉnh chuyên nghiệp.
Quá trình dân chủ hóa AI này gợi nhớ đến những ngày đầu của các dự án nguồn mở như Linux, Apache và MySQL — những dự án cuối cùng đã thúc đẩy sự tăng trưởng theo cấp số nhân trong hệ sinh thái công nghệ.
Phần 2: Giá trị đề xuất của AI chi phí thấp
Tăng tốc độ phổ biến
Khi các mô hình AI chất lượng cao có chi phí vận hành tiết kiệm:
• Doanh nghiệp vừa và nhỏ : Triển khai các giải pháp AI mà không cần dựa vào các dịch vụ độc quyền đắt tiền.
• Nhà phát triển: Tự do thử nghiệm—từ chatbot đến trợ lý nghiên cứu tự động, lặp lại đổi mới trong phạm vi ngân sách.
• Đa dạng hóa địa lý : Các công ty thị trường mới nổi có thể dễ dàng tiếp cận các giải pháp AI để thu hẹp khoảng cách số trong các ngành như tài chính, chăm sóc sức khỏe và giáo dục.
Dân chủ hóa lý luận
Suy luận chi phí thấp không chỉ thúc đẩy việc áp dụng mà còn dân chủ hóa suy luận:
• Mô hình bản địa hóa : Các cộng đồng nhỏ có thể đào tạo Deepseek R 1 bằng các tập dữ liệu cụ thể theo ngôn ngữ hoặc miền (ví dụ: dữ liệu y tế/pháp lý chuyên biệt).
• Khả năng mở rộng theo mô-đun : Các nhà phát triển và nhà nghiên cứu độc lập có thể xây dựng các plug-in nâng cao (như phân tích mã, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và xác minh giao dịch trên chuỗi) để vượt qua các nút thắt về cấp phép.
Nhìn chung, việc tiết kiệm chi phí cho phép thử nghiệm nhiều hơn, từ đó thúc đẩy sự đổi mới trong toàn bộ hệ sinh thái AI.
Phần 3 Nghịch lý Jevons: Tại sao cải thiện hiệu quả lại thúc đẩy mức tiêu thụ
Nghịch lý Jevons là gì?
Lý thuyết này cho rằng việc cải thiện hiệu quả thường dẫn đến việc tăng chứ không phải giảm mức tiêu thụ tài nguyên . Ban đầu được tìm thấy trong các kịch bản sử dụng than, điều này có nghĩa là khi một quy trình trở nên kinh tế hơn, mọi người có xu hướng mở rộng quy mô sử dụng, bù đắp (và đôi khi vượt quá) mức tăng hiệu quả.
Trong bối cảnh của Deepseek R 1:
• Mô hình chi phí thấp : Giảm yêu cầu về phần cứng, giúp AI tiết kiệm chi phí vận hành hơn.
• Kết quả : Nhiều công ty, nhà nghiên cứu và người đam mê hơn ra mắt các phiên bản AI.
• Hiệu ứng : Mặc dù chi phí vận hành của một phiên bản riêng lẻ giảm, nhưng sự gia tăng về tổng số có thể đẩy mức tiêu thụ điện toán chung (và chi phí) lên cao.
Đây có phải là tin xấu không?
không nhất thiết. Việc sử dụng rộng rãi các mô hình như Deepseek R 1 báo hiệu sự gia tăng trong việc áp dụng và ứng dụng sẽ thúc đẩy:
• Sự thịnh vượng của hệ sinh thái : Nhiều nhà phát triển cải thiện chức năng của mã nguồn mở, khắc phục lỗ hổng và tối ưu hóa hiệu suất.
• Đổi mới phần cứng : Các nhà sản xuất GPU, CPU và chip AI chuyên dụng đáp ứng nhu cầu tăng cao bằng cách cạnh tranh về giá cả và hiệu quả năng lượng.
• Cơ hội kinh doanh : Những người xây dựng công cụ phân tích, sắp xếp quy trình, xử lý dữ liệu chuyên biệt, v.v. sẽ được hưởng lợi từ sự gia tăng sử dụng AI.
Vì vậy, trong khi nghịch lý Jevons cho thấy chi phí cơ sở hạ tầng có thể tăng, thì đây lại là một dấu hiệu tích cực cho toàn bộ ngành AI — thúc đẩy một môi trường đổi mới có thể dẫn đến những đột phá trong triển khai kinh tế (chẳng hạn như các kỹ thuật nén tiên tiến hoặc chuyển giao nhiệm vụ cho các chuyên gia khoai tây chiên).
Phần 4 Tác động đến DeFAI
DeFAI: Khi AI gặp DeFi
DeFAI kết hợp tài chính phi tập trung với tự động hóa AI, cho phép các tác nhân quản lý tài sản trên chuỗi, thực hiện các giao dịch nhiều bước và tương tác với các giao thức DeFi. Lĩnh vực mới nổi này được hưởng lợi trực tiếp từ AI nguồn mở, chi phí thấp vì:
• Tự chủ 24/7
Tác nhân có thể liên tục quét thị trường DeFi, kết nối các tài sản liên chuỗi và điều chỉnh vị thế. Chi phí suy luận thấp giúp hoạt động 24/7 khả thi về mặt tài chính.
• Khả năng mở rộng không giới hạn
Khi hàng nghìn tác nhân DeFAI cần phục vụ nhiều người dùng hoặc giao thức khác nhau cùng lúc, các mô hình chi phí thấp như Deepseek R 1 có thể kiểm soát chi phí vận hành.
• Tùy chỉnh
Các nhà phát triển có thể tinh chỉnh AI nguồn mở bằng dữ liệu dành riêng cho DeFi (nguồn cấp giá, phân tích trên chuỗi, diễn đàn quản trị) mà không phải trả phí cấp phép cao.
Nhiều tác nhân AI hơn, tự động hóa tài chính mạnh mẽ hơn
Khi Deepseek R 1 hạ thấp ngưỡng AI, DeFAI hình thành một chu kỳ tích cực:
• Bùng nổ tác nhân : các nhà phát triển tạo ra các rô-bốt chuyên dụng (như săn lợi nhuận, cung cấp thanh khoản, giao dịch NFT, chênh lệch giá chuỗi chéo)
• Cải thiện hiệu quả : Mỗi tác nhân tối ưu hóa dòng tiền, điều này có thể làm tăng hoạt động và tính thanh khoản chung của DeFi
• Tăng trưởng ngành : Các sản phẩm DeFi phức tạp hơn xuất hiện, từ các sản phẩm phái sinh tiên tiến đến các khoản thanh toán có điều kiện, tất cả đều được điều phối bởi AI có thể truy cập được
Kết quả cuối cùng là toàn bộ lĩnh vực DeFAI được hưởng lợi từ vòng tuần hoàn lành mạnh của sự phát triển của người dùng - sự tiến hóa của tác nhân thông minh.
Phần 5 Triển vọng: Tín hiệu tích cực từ các nhà phát triển AI
Cộng đồng nguồn mở phát triển mạnh mẽ
Sau khi Deepseek R 1 được mở mã nguồn, cộng đồng có thể:
• Nhanh chóng sửa chữa các lỗ hổng
• Đề xuất các giải pháp tối ưu hóa suy luận
• Tạo nhánh miền (ví dụ: tài chính, luật, chăm sóc sức khỏe)
Phát triển hợp tác dẫn đến cải tiến mô hình liên tục và sự xuất hiện của các công cụ hệ sinh thái (khung tinh chỉnh, cơ sở hạ tầng phục vụ mô hình, v.v.)
Đường dẫn lợi nhuận mới
Các nhà phát triển AI trong các lĩnh vực như DeFAI có thể phá vỡ mô hình tính phí cuộc gọi API truyền thống:
• Phiên bản AI được quản lý : Cung cấp các dịch vụ được quản lý Deepseek R 1 cấp doanh nghiệp với bảng điều khiển thân thiện với người dùng
• Xây dựng lớp dịch vụ : Dựa trên mô hình nguồn mở, tích hợp các chức năng nâng cao như đánh giá tuân thủ và thông tin tình báo thời gian thực cho các nhà điều hành DeFi
• Thị trường đại lý : Lưu trữ hồ sơ đại lý với các chiến lược hoặc hồ sơ rủi ro độc đáo, cung cấp dịch vụ chia sẻ hiệu suất hoặc đăng ký
Các mô hình kinh doanh như vậy sẽ phát triển mạnh mẽ khi công nghệ AI cơ bản có thể mở rộng quy mô tới hàng triệu người dùng cùng lúc mà không khiến nhà cung cấp phá sản.
Ngưỡng thấp = mở rộng nhóm nhân tài
Khi nhu cầu về Deepseek R 1 giảm xuống, nhiều nhà phát triển trên khắp thế giới có thể tham gia vào các thử nghiệm AI. Sự gia tăng tài năng này:
• Truyền cảm hứng cho các giải pháp sáng tạo cho các thách thức trong thế giới thực và mật mã;
• Làm giàu cho cộng đồng nguồn mở bằng những ý tưởng và cải tiến mới;
• Giải phóng những tài năng toàn cầu vốn trước đây bị hạn chế do chi phí điện toán cao.
Phần kết luận
Sự ra đời của Deepseek R 1 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng: AI nguồn mở không còn đòi hỏi sức mạnh tính toán đắt đỏ hay phí cấp phép nữa . Bằng cách cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ với chi phí thấp, nó mở đường cho việc áp dụng rộng rãi từ các nhóm phát triển nhỏ đến các doanh nghiệp lớn. Trong khi nghịch lý Jevons cho rằng chi phí cơ sở hạ tầng có thể tăng do nhu cầu tăng cao, thì hiện tượng này cuối cùng lại có lợi cho hệ sinh thái AI - thúc đẩy đổi mới phần cứng, đóng góp của cộng đồng và phát triển ứng dụng tiên tiến.
Đối với DeFAI, các tác nhân AI điều phối các hoạt động tài chính trên một mạng lưới phi tập trung sẽ có hiệu ứng lan tỏa đáng kể. Chi phí thấp hơn có nghĩa là các tác nhân phức tạp hơn, khả năng tiếp cận tốt hơn và một loạt các chiến lược trên chuỗi mở rộng . Từ công cụ tổng hợp lợi nhuận đến quản lý rủi ro, các giải pháp AI tiên tiến này hoạt động bền vững, mở ra con đường mới cho việc áp dụng và đổi mới tiền điện tử.
Deepseek R 1 chứng minh cách những tiến bộ của nguồn mở có thể thúc đẩy toàn bộ ngành công nghiệp—cả AI và DeFi. Chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của một tương lai mà AI sẽ không còn là công cụ dành cho một số ít người được ưu tiên mà sẽ trở thành yếu tố cơ bản của tài chính hàng ngày, sự sáng tạo và quá trình ra quyết định toàn cầu - được thúc đẩy bởi các mô hình mở, cơ sở hạ tầng kinh tế và không thể ngăn cản động lực của cộng đồng. .
Liên kết gốc:
https://x.com/danielesesta/status/1883867695470313719?t=ibCexR2OmF1MSS3h60fhmQs=09
*Tất cả nội dung trên nền tảng Coinspire chỉ mang tính tham khảo và không cấu thành lời đề nghị hoặc khuyến nghị về bất kỳ chiến lược đầu tư nào. Bất kỳ quyết định cá nhân nào được đưa ra dựa trên nội dung của bài viết này đều là trách nhiệm riêng của nhà đầu tư và Coinspire không chịu trách nhiệm cho bất kỳ lợi nhuận hoặc tổn thất phát sinh từ đó. Đầu tư là rủi ro, hãy đưa ra quyết định cẩn thận!
