Deepseek R1：點燃DeFAI下一個時代的開源突破

文章作者：Daniele

文章編譯：Block unicorn

人工智慧正在迅速發展。大型語言模型(LLM) 正在賦能從對話助理到DeFi（去中心化金融）等多步驟交易自動化等各種應用。然而，部署這些模型的成本和複雜性仍然是一個顯著的障礙。 Deepseek R1的出現，作為一個新的開源AI 模型，承諾以更低的成本提供強大的推理能力——為數百萬新用戶和用例鋪平了道路。

在本文中，我們將探討：

1. Deepseek R1 在開源AI 推理方面帶來了什麼。
2. 低成本推理和靈活許可如何實現更廣泛的採用。
3. 為什麼傑文斯悖論表明使用量（以及成本）實際上可能會隨著效率的提高而增加，但對AI 開發者來說仍然是淨收益。
4. DeFAI 如何從AI 在金融應用中日益普及中受益

1. Deepseek R1：重新思考開源AI

Deepseek R1是一款新發布的LLM，在經過大量文本語料庫的訓練，優化了推理和語境理解。其突出特點包括：

• 高效架構

Deepseek R1利用下一代參數結構，在複雜推理任務中提供接近最先進水平的效能，而無需依賴龐大的GPU叢集。

• 較低硬體需求

Deepseek R1設計可以在較少的GPU或甚至高級CPU叢集上運行，降低了新創公司、個人開發者和開源社群的門檻。

• 開源許可

與許多專有模型不同，Deepseek R1的寬鬆許可製度允許企業將其直接整合到產品中，從而促進快速採用、插件開發和專業化微調。

這種向可訪問AI的轉變與Linux、Apache 或MySQL 的早期開源專案相似——這些專案最終推動了技術生態系統的指數級成長。

2. 降低成本的AI：推動廣泛採用

2.1 加速採用

當高品質的AI 模型可以以負擔得起的價格運行時：

1. 中小企業可以部署AI 驅動的解決方案，而無需依賴昂貴的專有服務。

2. 開發者可以自由進行實驗——從聊天機器人到自動化研究助手，不用擔心超出預算。

3. 全球化成長：新興市場的企業能夠更輕鬆地引入AI解決方案，彌合金融、醫療、教育等產業的差距。

2.2 民主化推理

降低推理成本不僅推動了使用，也促進了推理的民主化：

• 在地化模型：小型社群可以基於特定語言或特定領域的語料庫（例如，專業的醫學或法律資料）上訓練Deepseek R1。

• 模組化插件：開發者和獨立研究人員可以建立高級插件（例如，程式碼分析、供應鏈優化或鏈上交易驗證），無需受到許可瓶頸的限制。

整體而言，成本節省促使了更多的實驗，從而加速整個AI 生態系統的創新。

3. 傑文斯悖論：效率越高，消耗越多

3.1 什麼是傑文斯悖論？

傑文斯悖論指出，效率的提高往往會導致資源消耗的增加（而不是減少）。這個悖論最初是在煤炭使用的背景下觀察到的，它意味著當一個過程變得更便宜或更容易時，人們往往會更多地使用它，從而抵消（有時甚至超過）效率提升帶來的節約。

在Deepseek R1的背景下：

• 低成本模型：減少硬體開銷，使AI 更便宜地運作。

• 結果：更多的企業、研究人員和業餘愛好者啟動了AI 實例。

• 結局：儘管每個實例的營運成本更低，但由於新用戶的大量湧入，總的計算使用量（和成本）可能會上升。

3.2 這是否壞消息？

不一定。像Deepseek R1 這樣的AI 模型的整體使用率更高表明成功採用和應用程式激增。這推動了：

1. 生態系統成長：更多開發者優化新功能、修復bug 並改善開源程式碼的效能。

2. 硬體創新： GPU、CPU 和專用AI 晶片製造商應對不斷飆升的需求，在價格和效率上競爭。

3. 商業機會：在分析、管道編排或專業資料預處理等領域的建設者，能夠從AI 使用的繁榮中獲利。

因此，儘管傑文斯悖論表明基礎設施成本可能會上升，但這對AI 行業而言是一個積極的信號，它推動了創新環境，並刺激了成本效益部署方面的突破（例如，高級壓縮或將任務卸載到專用晶片）。

4. 對DeFAI 的影響

4.1 DeFAI：人工智慧與DeFi 的融合

DeFAI將去中心化金融（DeFi）與AI驅動的自動化相結合，使得代理商能夠管理鏈上資產、執行多步驟交易並與DeFi協議進行互動。這個新興領域直接受益於開源、低成本的AI，原因如下：

1. 全天候自動化

代理可以持續掃描DeFi 市場，跨鏈橋接並重新平衡部位。降低AI推理成本使得全天候運作這些代理商成為經濟上可行的選擇。

2. 無限可擴展性

如果成千上萬的DeFAI代理需要同時為不同的使用者或協議提供服務，像Deepseek R1這樣的低成本模型能夠保持在可控範圍內。

3.客製化

開發者可以基於DeFi 特定的資料（如價格資訊、鏈上分析、治理論壇等）對開源AI 進行微調，而無需承擔高昂的授權費用。

4.2 更多AI 代理，更多金融自動化

隨著Deepseek R1降低了AI 的門檻，DeFAI 看到了一個正面的回饋循環：

1. 代理爆炸性成長：開發者創造專門的機器人（例如，收益狩獵、流動性提供、NFT交易、跨鏈套利）。

2. 效率提升：每個代理商優化資金流，有可能推動DeFi 活動和流動性整體的增加。

3. 產業成長：越來越多的複雜DeFi 產品出現，從高級衍生性商品到有條件支付，所有這些都由隨時可用的AI 進行編排。

最終結果：整個DeFAI 領域受益於良性循環—使用者採用和代理的複雜性相互促進。

5. 展望：AI 開發者的利多訊號

5.1 蓬勃發展的開源社群

隨著Deepseek R1的開源，社群可以：

• 快速修復bug ，

• 提出推理優化建議，

• 創建特定領域的分支（如金融、法律、醫療等）。

協作開發帶來了模型的持續改進，並催生了生態系統工具（如微調框架、模型服務基礎設施等）。

5.2 新的獲利路徑

AI開發者，特別是在DeFAI領域裡的，可以超越標準的按API呼叫付費模型進行創新：

1. 託管AI 實例：提供企業級Deepseek R1 託管服務，並配備使用者友善的儀表板。

2. 服務層：在開源模型之上整合進階功能（如合規性檢查或即時智慧），為DeFi 營運商提供服務。

3. 代理市場：提供專門的代理配置文件，每個代理都有獨特的策略或風險配置，用戶可以透過訂閱或績效費用來取得。

當底層AI 技術可以擴展到數百萬名並髮用戶而不會讓提供者破產時，這種商業模式就會蓬勃發展。

5.3 降低准入門檻= 更大的人才庫

隨著Deepseek R1對硬體需求的降低，全球更多的開發者可以嘗試AI。

這種多元化人才的湧入：

• 激發了針對現實世界和加密特定挑戰的創意解決方案，

• 用新的想法和改進豐富開源社區，

• 解鎖了先前因高計算成本而被排除在外的全球人口群體。

結論

Deepseek R1的到來標誌著一個關鍵的轉變：開源AI不再需要高昂的運算或授權費用。透過以更低的成本提供強大的推理能力，它為更廣泛的採用鋪平了道路，從小規模的開發團隊到大型企業都可以受益。儘管傑文斯悖論表明，由於需求激增，基礎設施成本可能會上升，但這一現象最終對AI 生態系統是利好的——它推動了硬體創新、社區貢獻和下一代應用程式的開發。

在DeFAI領域，AI代理在去中心化網路上協調金融業務，其波及效應是巨大的。更低的開銷意味著更複雜的代理、更高的可存取性和不斷擴展的鏈上策略。從收益聚合器到風險管理，這些先進的AI解決方案可以持續運行，為加密貨幣的採用和創新開闢新的途徑。

最終， Deepseek R1展示了開源進步如何推動整個產業的發展——包括AI和DeFi 。我們正站在未來的風口浪尖，AI不再只是少數特權階級的工具，而是日常金融、創造力和全球決策的基礎元素——這一切都得益於開源模型、經濟高效的基礎設施和不可阻擋的社區動力的協同作用。

準備好探索更多了嗎？請繼續關注Deepseek R1的開發進展、開源合作機會以及DeFAI平台的動態——我們將共同建構一個更具包容性、更聰明、更強大的人工智慧未來。