تأثير DeepSeek على بروتوكولات الويب3 AI في العمق

تنفجر DeepSeek الفقاعة الأخيرة على مسار الوكيل ، وقد تلد DeFAI حياة جديدة ، وستبشر طريقة تمويل الصناعة بالتحول. كتب هذا المقال كيفن ، الباحث في BlockBooster وأعيد طبعه بواسطة Foresight News. تقرير Binance: كيف تعيد DeFAI ابتكار تجربة التمويل اللامركزي التفاعلية؟ (تمت إضافة الخلفية: المراكز الكبيرة الأسطورية القصيرة: شوهدت علامات على وجود فقاعة أسهم أمريكية ، وأكبر خطر في العام المقبل هو التأثير الشبيه ب Deepseek) TLDR: أدى ظهور DeepSeek إلى تحطيم خندق قوة الحوسبة ، وأصبح نموذج المصدر المفتوح بقيادة تحسين قوة الحوسبة اتجاها جديدا ؛ DeepSeek المعلومات المفضلة الطبقة النموذجية في المنبع والمصب للصناعة لها تأثير سلبي على قوة الحوة الحوسبةبروتوكول. انفجرت معلومات DeepSeek المفضلة عن غير قصد الفقاعة الأخيرة من مسار العميل ، ومن المرجح أن تلد DeFAI حياة جديدة ؛ من المتوقع أن تنتهي لعبة تمويل المشاريع ذات المحصلة الصفرية ، وقد تصبح طرق التمويل الجديدة لإطلاق المجتمع + عدد صغير من VCs هي القاعدة. سيكون للتأثير الناجم عن DeepSeek تأثير عميق على المنبع والمصب في صناعة الذكاء الاصطناعي هذا العام ، وقد نجحت DeepSeek في تمكين بطاقات الرسومات الاستهلاكية المنزلية من إكمال مهام التدريب على النماذج الكبيرة التي لا يمكن القيام بها إلا من قبل عدد كبير من وحدات معالجة الرسومات المتطورة. بدأ الخندق الأول حول الذكاء الاصطناعي ، قوة الحوسبة ، في الانهيار ، وعندما كان أداء الخوارزمية يعمل بنسبة 68٪ سنويا ، وتبعت كفاءة الأجهزة الصعود الخطي لقانون مور ، لم تعد نماذج التقييم المتأصلة في السنوات الثلاث الماضية مطبقة ، وسيتم فتح الفصل التالي من الذكاء الاصطناعي بواسطة نموذج مفتوح المصدر. على الرغم من أن بروتوكول Web3 الذكاء الاصطناعي يختلف تماما عن بروتوكول Web2 ، إلا أنه لا مفر من المعاناة من تأثير DeepSeek ، والذي سيؤثر على Web3 الذكاء الاصطناعي المنبع والمصب: طبقة البنية التحتية ، طبقة برنامج الوسيط ، طبقة النموذج ، وطبقة التطبيق ، مما يؤدي إلى ظهور حالات استخدام جديدة تماما. من خلال تحليل البنية التقنية وتحديد المواقع الوظيفية وحالات الاستخدام الفعلي ، أقسم البيئة بأكملها إلى: طبقة البنية التحتية ، طبقة برنامج الوسيط ، طبقة النموذج ، طبقة التطبيق ، وفرز تبعياتها: طبقة البنية التحتية توفر طبقة البنية التحتية الموارد الأساسية للاللامركزية (قوة الحوسبة، التخزين، L1)، حيث قوة الحوسبة، التخزين، L1)، حيث قوة الحوسبةبروتوكول لديه: تقديم، عكاش ، io.net ، إلخ ؛ بروتوكول التخزين: Arweave ، Filecoin ، Storj ، إلخ ؛ L1 لديه: NEAR ، Olas ، Fetch.ai ، إلخ. قوة الحوسبةlayerبروتوكولالدعم تدريب النموذج والاستدلال وتنفيذ إطار العمل ؛ تخزين بروتوكول تخزين بيانات التدريب ووسيطات النموذج وسجلات التفاعل داخل السلسلة ؛ يعمل L1 على تحسين كفاءة نقل البيانات من خلال عقدة متخصصة ، اسقاطوقت الإستجابة. طبقة برمجيات الوسيط طبقة برمجيات الوسيط هي جسر بين البنية التحتية عبر الإنترنت وتطبيقات الطبقة العليا ، حيث توفر أدوات تطوير إطار العمل وخدمات البيانات وحماية الخصوصية ، ومن بينها بروتوكول التعليقات التوضيحية للبيانات: Grass و Masa و Vana وما إلى ذلك ؛ يتضمن بروتوكول إطار التطوير ما يلي: إليزا ، ARC ، أسراب ، إلخ ؛ حوسبة الخصوصية بروتوكول لديه: Phala et al. توفر طبقة خدمة البيانات الوقود للتدريب النموذجي ، ويعتمد إطار التطوير على قوة الحوسبة وتخزين طبقة البنية التحتية ، وتحمي طبقة حوسبة الخصوصية أمان البيانات في التدريب / الاستدلال. طبقة النموذج تستخدم طبقة النموذج لتطوير النموذج والتدريب والتوزيع ، حيث مفتوح المصدر منصة تدريب النموذج: Bittensor. تعتمد طبقة النموذج على بيانات طبقة البنية التحتية قوة الحوسبة وطبقة برنامج الوسيط ؛ يتم نشر النموذج داخل السلسلة من خلال إطار التطوير. يقوم سوق النموذج بتغذية نتائج التدريب إلى طبقة التطبيق. طبقة التطبيق طبقة التطبيق هو منتج الذكاء الاصطناعي للمستخدمين النهائيين ، ومن بين الوكلاء: GOAT و AIXBT وما إلى ذلك ؛ DeFAI بروتوكول لديه: Griffain ، Buzz ، إلخ. طبقة التطبيق استدعاء النموذج المدرب مسبقا لطبقة النموذج ؛ حوسبة الخصوصية التي تعتمد على طبقة برنامج الوسيط ؛ تتطلب التطبيقات المعقدة قوة الحوسبة في الوقت الفعلي في طبقة البنية التحتية. قد يكون ل DeepSeek تأثير سلبي على اللامركزيةقوة الحوسبة وفقا لمسح عينة ، فإن حوالي 70٪ من مشاريع Web3 الذكاء الاصطناعي تستدعي بالفعل OpenAI أو الأنظمة الأساسية السحابية المركزية ، و 15٪ فقط تستخدم وحدات معالجة الرسومات اللامركزية (مثل نماذج Bittensor شبكة فرعية) ، وال 15٪ المتبقية عبارة عن بنى هجينة (تتم معالجة البيانات الحساسة محليا ، ويتم ترحيل المهام الشائعة إلى السحابة). اللامركزيةقوة الحوسبةبروتوكول معدل الاستخدام الفعلي أقل بكثير من المتوقع ولا يتطابق مع القيمة السوقية الفعلية. هناك ثلاثة أسباب لانخفاض الاستخدام: يستخدم مطورو Web2 سلسلة الأدوات الأصلية عند الترحيل إلى Web3 ؛ لم تحقق منصة اللامركزية GPU بعد ميزة سعرية ؛ تستخدم بعض المشاريع اسم "اللامركزية" للتحايل على الرقابة على البيانات الامتثالية ، ولا تزال قوة الحوسبة الفعلية تعتمد على السحب المركزية. تمتلك AWS / GCP حصة سوقية تبلغ 90٪ + تبلغ الذكاء الاصطناعي قوة الحوسبة ، مقارنة بما يعادل Akash ، قوة الحوسبة ، والتي تمثل 0.2٪ فقط من AWS. تشمل خنادق المنصات السحابية المركزية: إدارة المجموعات ، وشبكة RDMA عالية السرعة ، والتوسع المرن. تحتوي منصة اللامركزية السحابية على نسخة محسنة من web3 من التكنولوجيا المذكورة أعلاه ، ولكن العيوب التي لا يمكن إتقانها هي ، وقت الإستجابة المشكلة: عقدة الاتصال الموزعة وقت الإستجابة هو 6 أضعاف السحب المركزية ؛ تجزئة سلسلة الأدوات: لا يدعم PyTorch / TensorFlow أصلا جدولة اللامركزية. يقلل DeepSeek من استهلاك قوة الحوسبة بنسبة 50٪ من خلال التدريب المتناثر ، ويتيح تقليم النموذج الديناميكي تدريب وحدة معالجة الرسومات على مستوى المستهلك لعشرات المليارات من نماذج الحجج. انخفض الطلب على وحدات معالجة الرسومات المتطورة على المدى القصير بشكل كبير ، وتم إعادة تقييم إمكانات السوق لحوسبة الحافة . كما هو موضح في الرسم البياني أعلاه ، قبل ظهور DeepSeek ، كانت غالبية بروتوكول والتطبيقات تستخدم منصات مثل AWS ، ولم يتم نشر سوى عدد قليل جدا من حالات الاستخدام في شبكات GPU للامركزية ، والتي شهدت ميزة سعرية للأخيرة في درجة المستهلك قوة الحوسبة ولم يكن لها تأثير متابعةوقت الإستجابة. قد يزداد هذا الوضع سوءا مع ظهور DeepSeek. أصدرت DeepSeek قيود المطورين ذوي الذيل الطويل ، وسيتم تعميم نماذج الاستدلال منخفضة التكلفة والفعالة بمعدل غير مسبوق ، في الواقع ، بدأت المنصات السحابية المركزية المذكورة أعلاه والعديد من البلدان في نشر DeepSeek ، وتكلفة الاستدلال الكبيرة اسقاط سوف تولد عددا كبيرا من تطبيقات الواجهة الأمامية ، والتي لديها طلب كبير على وحدات معالجة الرسومات من فئة المستهلك. في مواجهة السوق الضخمة القادمة ، ستطلق المنصات السحابية المركزية جولة جديدة من منافسة المستخدمين ، ليس فقط مع أفضل المنصات ، ولكن أيضا مع عدد لا يحصى من المنصات السحابية المركزية الصغيرة. الطريقة الأكثر مباشرة للمنافسة هي خفض الأسعار ، ومن المتوقع أن يؤدي سعر 4090 على المنصات المركزية إلى تعديل هبوطي ، وهو ما يمثل كارثة لمنصة الحوسبة القوية في Web3. عندما لا يكون السعر هو الخندق الوحيد للأخير ، وتضطر منصة الحوسبة القوية في الصناعة أيضا إلى خفض السعر ، فإن النتيجة هي أن io.net و Render و Akash لا يستطيعون تحمله. ستدمر حرب الأسعار آخر سقف تقييم متبق للأخير ، وقد تسمح دوامة الموت من انخفاض الإيرادات واضطراب المستخدمين لاللامركزيةقوة الحوسبةبروتوكول بالتحول في اتجاه جديد. الأهمية المحددة ل DeepSeek في المنبع والمصب للصناعة بروتوكول كما هو موضح في الشكل ، أعتقد أن DeepSeek سيكون له تأثيرات مختلفة على طبقة البنية التحتية وطبقة النموذج وطبقة التطبيق ، من حيث الآثار الإيجابية: ستستفيد طبقة التطبيق من اسقاط كبير من تكلفة الاستدلال ، ويمكن لمزيد من التطبيقات استخدام التكلفة المنخفضة لضمان أن تطبيق الوكيل متصل بالإنترنت لفترة طويلة ويكمل المهمة في الوقت الفعلي ؛ ...