Tác giả gốc: Kevin, Nhà nghiên cứu tại BlockBooster
Tóm tắt
Sự xuất hiện của DeepSeek đã phá vỡ hào năng lực tính toán và việc tối ưu hóa năng lực tính toán do các mô hình nguồn mở dẫn đầu đã trở thành một hướng đi mới;
DeepSeek mang lại lợi ích cho lớp mô hình và lớp ứng dụng trong các ngành công nghiệp thượng nguồn và hạ nguồn, nhưng lại có tác động tiêu cực đến giao thức sức mạnh tính toán trong cơ sở hạ tầng;
Tin tốt lành từ DeepSeek đã vô tình làm vỡ bong bóng cuối cùng của đường đua Agent, và DeFAI rất có thể sẽ khai sinh ra một cuộc sống mới;
Trò chơi tổng bằng không của việc tài trợ dự án dự kiến sẽ kết thúc và phương thức tài trợ mới là ra mắt cộng đồng + một khoản tiền nhỏ VC có thể trở thành chuẩn mực.
Tác động do DeepSeek gây ra sẽ có tác động sâu rộng đến cả thượng nguồn và hạ nguồn của ngành công nghiệp AI trong năm nay. DeepSeek đã thành công trong việc cho phép các card đồ họa tiêu dùng gia đình hoàn thành các tác vụ đào tạo mô hình lớn mà ban đầu chỉ được thực hiện bởi một số lượng lớn GPU cao cấp. Hào quang đầu tiên bao quanh sự phát triển của AI - sức mạnh tính toán - đã bắt đầu sụp đổ. Khi hiệu quả thuật toán tăng vọt với tốc độ 68% mỗi năm và hiệu suất phần cứng tuân theo sự leo thang tuyến tính của Định luật Moore, mô hình định giá đã ăn sâu vào ba năm qua không còn phù hợp nữa. Chương tiếp theo của AI sẽ được mở ra bởi mô hình nguồn mở.
Mặc dù giao thức AI của Web3 hoàn toàn khác với Web2, nhưng nó chắc chắn bị ảnh hưởng bởi DeepSeek. Tác động này sẽ tác động đến thượng nguồn và hạ nguồn của AI Web3: lớp cơ sở hạ tầng, lớp phần mềm trung gian, lớp mô hình và lớp ứng dụng, tạo ra các trường hợp sử dụng mới.
Phân loại mối quan hệ hợp tác giữa các thỏa thuận thượng nguồn và hạ nguồn
Thông qua phân tích kiến trúc kỹ thuật, định vị chức năng và các trường hợp sử dụng thực tế, tôi chia toàn bộ hệ sinh thái thành: lớp cơ sở hạ tầng, lớp phần mềm trung gian, lớp mô hình, lớp ứng dụng và sắp xếp các mối phụ thuộc của chúng:
Lớp cơ sở hạ tầng
Lớp cơ sở hạ tầng cung cấp các tài nguyên cơ bản phi tập trung (sức mạnh tính toán, lưu trữ, L1), bao gồm các giao thức sức mạnh tính toán: Render, Akash, io.net, v.v.; các giao thức lưu trữ: Arweave, Filecoin, Storj, v.v.; L1: NEAR, Olas, Fetch.ai, v.v.
Giao thức lớp điện toán hỗ trợ đào tạo mô hình, lý luận và vận hành khung; giao thức lưu trữ lưu dữ liệu đào tạo, tham số mô hình và hồ sơ tương tác trên chuỗi; L1 tối ưu hóa hiệu quả truyền dữ liệu và giảm độ trễ thông qua các nút chuyên dụng.
Lớp phần mềm trung gian
Lớp phần mềm trung gian là cầu nối kết nối cơ sở hạ tầng và các ứng dụng cấp cao hơn, cung cấp các công cụ phát triển khung, dịch vụ dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư. Các giao thức gắn nhãn dữ liệu bao gồm Grass, Masa, Vana, v.v.; các giao thức khung phát triển bao gồm Eliza, ARC, Swarms, v.v.; các giao thức tính toán quyền riêng tư bao gồm Phala, v.v.
Lớp dịch vụ dữ liệu cung cấp dữ liệu cho quá trình đào tạo mô hình, khuôn khổ phát triển dựa vào sức mạnh tính toán và khả năng lưu trữ của lớp cơ sở hạ tầng, và lớp tính toán riêng tư bảo vệ tính bảo mật của dữ liệu trong quá trình đào tạo/suy luận.
Lớp mô hình
Lớp mô hình được sử dụng để phát triển, đào tạo và phân phối mô hình, bao gồm nền tảng đào tạo mô hình nguồn mở: Bittensor.
Lớp mô hình dựa vào sức mạnh tính toán của lớp cơ sở hạ tầng và dữ liệu của lớp phần mềm trung gian; mô hình được triển khai trên chuỗi thông qua khuôn khổ phát triển; và thị trường mô hình cung cấp kết quả đào tạo cho lớp ứng dụng.
Lớp ứng dụng
Lớp ứng dụng là các sản phẩm AI dành cho người dùng cuối, bao gồm các tác nhân như GOAT và AIXBT, và các giao thức DeFAI như Griffain và Buzz.
Lớp ứng dụng gọi mô hình được đào tạo trước của lớp mô hình; dựa vào điện toán riêng tư ở lớp phần mềm trung gian; và các ứng dụng phức tạp yêu cầu sức mạnh điện toán thời gian thực ở lớp cơ sở hạ tầng.
DeepSeek có thể có tác động tiêu cực đến sức mạnh tính toán phi tập trung
Theo một cuộc khảo sát mẫu, khoảng 70% các dự án AI Web3 thực sự gọi là OpenAI hoặc nền tảng đám mây tập trung, chỉ 15% các dự án sử dụng GPU phi tập trung (như mô hình mạng con Bittensor) và 15% còn lại là kiến trúc lai (dữ liệu nhạy cảm được xử lý cục bộ và các tác vụ chung được thực hiện trên đám mây).
Tỷ lệ sử dụng thực tế của các giao thức sức mạnh điện toán phi tập trung thấp hơn nhiều so với dự kiến và không khớp với giá trị thị trường thực tế của chúng. Có ba lý do giải thích cho tỷ lệ sử dụng thấp: Các nhà phát triển Web2 vẫn tiếp tục sử dụng chuỗi công cụ gốc khi di chuyển sang Web3; các nền tảng GPU phi tập trung vẫn chưa đạt được lợi thế về giá; một số dự án trốn tránh việc đánh giá tuân thủ dữ liệu dưới danh nghĩa phi tập trung và sức mạnh tính toán thực tế vẫn dựa vào các đám mây tập trung.
AWS/GCP chiếm hơn 90% thị phần sức mạnh tính toán AI. So sánh, sức mạnh tính toán tương đương của Akash chỉ bằng 0,2% AWS. Các lợi thế của nền tảng đám mây tập trung bao gồm: quản lý cụm, mạng tốc độ cao RDMA và khả năng mở rộng linh hoạt; nền tảng đám mây phi tập trung có các phiên bản cải tiến của các công nghệ trên trong web3, nhưng các khiếm khuyết không thể cải thiện bao gồm: vấn đề về độ trễ: độ trễ truyền thông của các nút phân tán gấp 6 lần so với đám mây tập trung; phân mảnh chuỗi công cụ: PyTorch/TensorFlow không hỗ trợ lập lịch phi tập trung.
DeepSeek giúp giảm 50% mức tiêu thụ điện năng tính toán thông qua phương pháp đào tạo thưa thớt và chức năng cắt tỉa mô hình động cho phép GPU cấp tiêu dùng đào tạo các mô hình với hàng chục tỷ tham số. Kỳ vọng của thị trường về nhu cầu đối với GPU cao cấp trong ngắn hạn đã giảm đáng kể và tiềm năng thị trường điện toán biên đã được đánh giá lại. Như thể hiện trong hình trên, trước khi DeepSeek xuất hiện, phần lớn các giao thức và ứng dụng trong ngành đều sử dụng các nền tảng như AWS và chỉ một số rất ít trường hợp sử dụng được triển khai trong các mạng GPU phi tập trung. Các trường hợp sử dụng này tận dụng lợi thế về giá của mạng sau này về sức mạnh tính toán cấp độ người tiêu dùng và không chú ý đến tác động của độ trễ.
Tình hình này có thể trở nên trầm trọng hơn với sự xuất hiện của DeepSeek. DeepSeek đã giải phóng các nhà phát triển đuôi dài khỏi những hạn chế của họ. Các mô hình suy luận hiệu quả và chi phí thấp sẽ trở nên phổ biến với tốc độ chưa từng có. Trên thực tế, các nền tảng đám mây tập trung đã đề cập ở trên và nhiều quốc gia đã bắt đầu triển khai DeepSeek. Việc giảm đáng kể chi phí suy luận sẽ tạo ra một số lượng lớn các ứng dụng front-end, có nhu cầu rất lớn về GPU cấp độ người tiêu dùng. Đứng trước thị trường khổng lồ sắp tới, các nền tảng đám mây tập trung sẽ mở ra một vòng cạnh tranh mới cho người dùng, không chỉ cạnh tranh với các nền tảng hàng đầu mà còn cạnh tranh với vô số nền tảng đám mây tập trung nhỏ. Cách cạnh tranh trực tiếp nhất là giảm giá. Có thể thấy trước giá 4090 trên các nền tảng tập trung sẽ giảm, đây là thảm họa đối với nền tảng sức mạnh tính toán của Web3. Khi giá cả không phải là lợi thế duy nhất của công ty sau này và các nền tảng điện toán trong ngành cũng buộc phải hạ giá, thì kết quả là io.net , Render và Akash không thể đủ khả năng chi trả. Cuộc chiến giá cả sẽ phá hủy mức định giá còn lại của công ty này, và vòng xoáy tử thần do doanh thu giảm và mất người dùng có thể buộc giao thức sức mạnh tính toán phi tập trung phải chuyển đổi theo hướng mới.
Ý nghĩa cụ thể của DeepSeek đối với các giao thức thượng nguồn và hạ nguồn của ngành
Như thể hiện trong hình, tôi nghĩ DeepSeek sẽ có những tác động khác nhau đến lớp cơ sở hạ tầng, lớp mô hình và lớp ứng dụng. Theo góc nhìn tích cực:
Lớp ứng dụng sẽ được hưởng lợi từ việc giảm đáng kể chi phí suy luận. Nhiều ứng dụng hơn có thể đảm bảo rằng các ứng dụng tác nhân trực tuyến trong thời gian dài và hoàn thành nhiệm vụ theo thời gian thực với chi phí thấp.
Đồng thời, chi phí mô hình thấp của DeepSeek cho phép giao thức DeFAI tạo thành một SWARM phức tạp hơn. Hàng ngàn tác nhân được sử dụng cho một trường hợp sử dụng và sự phân công lao động của mỗi tác nhân sẽ rất tinh tế và rõ ràng, điều này có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm của người dùng và ngăn chặn đầu vào của người dùng bị mô hình phân tách và thực hiện không chính xác;
Các nhà phát triển ở lớp ứng dụng có thể tinh chỉnh các mô hình và cung cấp giá cả, dữ liệu và phân tích trên chuỗi cũng như dữ liệu quản trị giao thức cho các ứng dụng AI liên quan đến DeFi mà không phải trả phí cấp phép cao.
Lớp mô hình nguồn mở đã chứng minh được tầm quan trọng của nó sau khi ra mắt DeepSeek. Việc mở các mô hình cao cấp cho các nhà phát triển đuôi dài có thể kích thích sự nhiệt tình phát triển rộng rãi.
Bức tường năng lực tính toán cao được xây dựng xung quanh GPU cao cấp trong ba năm qua đã bị phá vỡ hoàn toàn, mang đến cho các nhà phát triển nhiều lựa chọn hơn và thiết lập hướng đi cho các mô hình nguồn mở. Trong tương lai, các mô hình AI sẽ không còn cạnh tranh về năng lực tính toán nữa mà là về thuật toán. Sự thay đổi niềm tin này sẽ trở thành nền tảng cho sự tự tin của các nhà phát triển mô hình nguồn mở.
Các mạng con cụ thể xung quanh DeepSeek sẽ lần lượt xuất hiện, các tham số mô hình sẽ tăng lên dưới cùng một sức mạnh tính toán và nhiều nhà phát triển hơn sẽ tham gia cộng đồng nguồn mở.
Về mặt tác động tiêu cực:
Độ trễ sử dụng khách quan của giao thức sức mạnh tính toán trong cơ sở hạ tầng không thể được tối ưu hóa;
Hơn nữa, mạng lưới lai bao gồm A 100 và 4090 có yêu cầu cao hơn về thuật toán phối hợp, đây không phải là lợi thế của nền tảng phi tập trung.
DeepSeek phá vỡ bong bóng cuối cùng trong đường đua Agent, DeFAI có thể tạo ra sức sống mới và phương thức tài trợ của ngành đang thay đổi
Agent là hy vọng cuối cùng cho AI trong ngành. Sự xuất hiện của DeepSeek đã giải phóng những hạn chế về sức mạnh tính toán và vạch ra những kỳ vọng trong tương lai cho các ứng dụng bùng nổ. Ban đầu, đây là một lợi ích lớn cho đường đua Agent, nhưng do mối tương quan chặt chẽ giữa ngành này với cổ phiếu Hoa Kỳ và chính sách của Cục Dự trữ Liên bang, bong bóng còn lại đã vỡ và giá trị thị trường của đường đua đã giảm xuống mức thấp nhất.
Trong làn sóng hội nhập của AI và công nghiệp, những đột phá về công nghệ và cạnh tranh thị trường luôn song hành. Phản ứng dây chuyền do biến động giá trị thị trường của Nvidia giống như một tấm gương ma thuật, phản ánh tình thế tiến thoái lưỡng nan sâu sắc của câu chuyện AI trong ngành: từ On-chain Agent đến công cụ DeFAI, bản đồ sinh thái có vẻ hoàn chỉnh ẩn chứa thực tế tàn khốc về cơ sở hạ tầng kỹ thuật yếu kém, logic giá trị rỗng tuếch và sự thống trị của vốn. Hệ sinh thái chuỗi có vẻ thịnh vượng này ẩn chứa những vấn đề tiềm ẩn: một lượng lớn token có FDV cao cạnh tranh để giành được tính thanh khoản hạn chế, các tài sản lỗi thời dựa vào cảm xúc FOMO để tồn tại và các nhà phát triển bị mắc kẹt trong sự thoái hóa PVP và tiêu thụ hết tiềm năng đổi mới của họ. Khi nguồn tài trợ gia tăng và mức tăng trưởng người dùng đạt đến giới hạn, toàn bộ ngành sẽ rơi vào thế tiến thoái lưỡng nan của người đổi mới - ngành mong muốn có một câu chuyện đột phá để vượt qua, nhưng lại thấy khó thoát khỏi sự lệ thuộc vào con đường cũ. Trạng thái phân chia này mang đến một cơ hội lịch sử cho AI Agent: nó không chỉ là bản nâng cấp của bộ công cụ kỹ thuật mà còn là sự tái thiết mô hình tạo ra giá trị.
Trong năm qua, ngày càng nhiều nhóm trong ngành phát hiện ra rằng mô hình tài trợ truyền thống đang thất bại - chiến lược cung cấp cho các nhà đầu tư mạo hiểm một phần nhỏ, duy trì mức độ kiểm soát cao rồi chờ sàn giao dịch ra quyết định không còn bền vững nữa. Túi VC đang thắt chặt, các nhà đầu tư bán lẻ từ chối tiếp quản và ngưỡng niêm yết tiền trên các sàn giao dịch lớn là cao. Dưới áp lực gấp ba, một cách chơi mới thích ứng hơn với thị trường giá xuống đang nổi lên: kết hợp các KOL hàng đầu + một số ít VC, ra mắt cộng đồng quy mô lớn và khởi đầu lạnh giá thị trường thấp.
Những nhà đổi mới như Soon và Pump Fun đang mở ra một con đường mới thông qua ra mắt cộng đồng - được các KOL hàng đầu đồng ý, phân phối 40%-60% token trực tiếp cho cộng đồng, ra mắt các dự án với mức định giá thấp tới 10 triệu đô la FDV và đạt được hàng triệu đô la tiền tài trợ. Mô hình này xây dựng sự đồng thuận FOMO thông qua ảnh hưởng của KOL, cho phép nhóm khóa lợi nhuận trước, đồng thời đổi thanh khoản cao lấy độ sâu của thị trường. Mặc dù từ bỏ lợi thế kiểm soát ngắn hạn, nhưng nó có thể mua lại token với giá thấp trong thị trường giá xuống thông qua cơ chế tạo lập thị trường tuân thủ. Về bản chất, đây là sự thay đổi mô hình trong cấu trúc quyền lực: từ trò chơi chuyển giao quyền lực do VC thống trị (các tổ chức tiếp quản - sàn giao dịch bán - nhà đầu tư bán lẻ trả tiền) sang trò chơi minh bạch về định giá theo sự đồng thuận của cộng đồng, trong đó chủ sở hữu dự án và cộng đồng hình thành mối quan hệ cộng sinh mới về phí thanh khoản. Khi ngành công nghiệp bước vào chu kỳ cách mạng minh bạch, các dự án bám vào logic điều khiển truyền thống có thể chỉ còn là tàn tích của thời đại giữa làn sóng chuyển giao quyền lực.
Nỗi đau ngắn hạn trên thị trường chỉ chứng minh rằng xu hướng dài hạn của công nghệ là không thể đảo ngược. Khi AI Agent giảm chi phí tương tác trên chuỗi xuống hai cấp độ và khi mô hình thích ứng tiếp tục tối ưu hóa hiệu quả vốn của giao thức DeFi, ngành công nghiệp này dự kiến sẽ mở ra Thời kỳ áp dụng rộng rãi đã được mong đợi từ lâu. Sự chuyển đổi này không dựa vào sự cường điệu về khái niệm hay sự tăng tốc về vốn, mà bắt nguồn từ sự thâm nhập công nghệ vào nhu cầu thực tế - giống như cuộc cách mạng điện không bị trì trệ do sự phá sản của các công ty bóng đèn, Agent cuối cùng sẽ trở thành một con đường vàng thực sự sau khi bong bóng vỡ. DeFAI có thể là mảnh đất màu mỡ cho cuộc sống mới. Khi lý luận chi phí thấp trở thành thói quen hàng ngày, chúng ta có thể sớm thấy sự ra đời của các trường hợp sử dụng khi hàng trăm tác nhân được kết hợp thành một Swarm. Với sức mạnh tính toán tương đương, việc tăng đáng kể các tham số mô hình có thể đảm bảo rằng Agent trong kỷ nguyên mô hình nguồn mở có thể được tinh chỉnh hoàn chỉnh hơn. Ngay cả khi phải đối mặt với các hướng dẫn nhập liệu phức tạp của người dùng, chúng có thể được chia thành các đường ống tác vụ có thể được thực hiện đầy đủ bởi một Agent duy nhất. Mỗi tác nhân tối ưu hóa hoạt động trên chuỗi có thể thúc đẩy tăng cường hoạt động và tính thanh khoản của toàn bộ giao thức DeFi. Các sản phẩm DeFi phức tạp hơn, dẫn đầu là DeFAI, sẽ xuất hiện và đây chính là nơi các cơ hội mới xuất hiện sau đợt bong bóng cuối cùng vỡ.
Giới thiệu về BlockBooster
BlockBooster là một studio đầu tư mạo hiểm Web3 Châu Á được OKX Ventures và nhiều tổ chức hàng đầu khác hỗ trợ, cam kết trở thành đối tác đáng tin cậy cho các doanh nhân xuất sắc. Thông qua đầu tư chiến lược và ươm tạo chuyên sâu, chúng tôi kết nối các dự án Web3 với thế giới thực và giúp các dự án khởi nghiệp chất lượng cao phát triển.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Bài viết/blog này chỉ mang tính chất tham khảo và thể hiện quan điểm cá nhân của tác giả và không nhất thiết đại diện cho quan điểm của BlockBooster. Bài viết này không nhằm mục đích cung cấp: (i) lời khuyên đầu tư hoặc khuyến nghị đầu tư; (ii) lời đề nghị hoặc chào mời mua, bán hoặc nắm giữ tài sản kỹ thuật số; hoặc (iii) lời khuyên về tài chính, kế toán, pháp lý hoặc thuế. Việc nắm giữ tài sản kỹ thuật số, bao gồm cả stablecoin và NFT, là cực kỳ rủi ro, với mức giá biến động lớn và khả năng trở nên vô giá trị. Bạn nên cân nhắc cẩn thận xem việc giao dịch hay nắm giữ tài sản kỹ thuật số có phù hợp với bạn hay không dựa trên tình hình tài chính của bạn. Nếu bạn có thắc mắc liên quan đến tình huống cụ thể của mình, vui lòng tham khảo cố vấn pháp lý, thuế hoặc đầu tư của bạn. Thông tin được cung cấp ở đây, bao gồm dữ liệu thị trường và số liệu thống kê (nếu có), chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin chung. Chúng tôi đã hết sức cẩn thận khi chuẩn bị dữ liệu và biểu đồ này nhưng không chịu trách nhiệm về bất kỳ lỗi thực tế hoặc thiếu sót nào được nêu trong đó.
