Deepseek R1 abre el camino a la nueva era de DeFAI, ¿qué nuevos caminos se abren con el código abierto y los agentes de IA?

La aparición de Deepseek R1 como un nuevo modelo de IA de Código abierto promete potentes capacidades de inferencia a un costo menor, allanando el camino para una adopción más amplia de la que también se beneficiará DeFAI. Este artículo se originó a partir de un artículo de Daniele y fue compilado, organizado y escrito por Block unicorn. (Sinopsis: DeepSeek lanza el modelo de código abierto multimodal de IA "Janus-Pro", la generación de imágenes aplasta a DALL-E 3, Stable Diffusion) (Antecedentes añadidos: DeepSeek tiene un golpe de reducción de dimensionalidad en la pista de encriptación de IA, ¿qué proyectos vale la pena seguir? La inteligencia artificial se está desarrollando rápidamente. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) están habilitando aplicaciones que van desde asistentes conversacionales hasta la automatización de transacciones de varios pasos, como Finanzas descentralizadas. Sin embargo, el costo y la complejidad de la implementación de estos modelos siguen siendo un obstáculo importante. La aparición de Deepseek R1 como un nuevo modelo de IA de Código abierto promete potentes capacidades de inferencia a un costo menor, allanando el camino para millones de nuevos usuarios y casos de uso. En este artículo, exploraremos: Lo que Deepseek R1 aporta a la inferencia de IA de Código abierto. Cómo la inferencia de bajo costo y las licencias flexibles permiten una adopción más amplia. La paradoja de Jevons sugiere que el uso (y, por lo tanto, el costo) en realidad puede aumentar a medida que aumenta la eficiencia, pero sigue siendo un beneficio neto para los desarrolladores de IA. Cómo DeFAI puede beneficiarse de la creciente popularidad de la IA en las aplicaciones financieras. Deepseek R1: Rethinking Código abierto AI Deepseek R1 es un LLM recientemente lanzado que ha sido entrenado en un extenso corpus de texto para optimizar el razonamiento y la comprensión contextual. Arquitectura eficiente: Deepseek R1 aprovecha las estructuras de argumentos de próxima generación para ofrecer un rendimiento casi de última generación en tareas de inferencia complejas sin depender de enormes clústeres de GPU. Menores requisitos de hardware: Diseñado para ejecutarse en menos GPU o incluso en clústeres de CPU de gama alta, Soltar establece el estándar para las startups, los desarrolladores individuales y la comunidad de Código abierto. Licencias de código abierto: A diferencia de muchos modelos propietarios, el régimen de licencias permisivo de Deepseek R1 permite a las empresas integrarlo directamente en sus productos, lo que facilita la rápida adopción, el desarrollo de complementos y el ajuste especializado. Este cambio hacia una IA accesible es similar a los primeros proyectos de Código abierto en Linux, Apache o MySQL, proyectos que finalmente impulsaron el aumento exponencial en el ecosistema tecnológico. Acelere la adopción cuando se puedan ejecutar modelos de IA de alta calidad a un precio asequible: las pymes pueden implementar soluciones impulsadas por IA sin depender de costosos servicios propietarios. Los desarrolladores son libres de experimentar, desde chatbots hasta asistentes de investigación automatizados, sin preocuparse por romper su presupuesto. Las empresas de los mercados emergentes pueden introducir más fácilmente soluciones de IA para cerrar las brechas en las finanzas, la atención médica, la educación y más. Democratización de la inferencia El costo de la inferencia de Soltar no solo impulsa el uso, sino que también democratiza la inferencia: Modelos de localización: las comunidades pequeñas pueden entrenar Deepseek R1 en un lenguaje específico o en un corpus específico del dominio (por ejemplo, datos médicos o legales especializados). Plugins modulares: Los desarrolladores e investigadores independientes pueden crear plugins de alto nivel (por ejemplo, análisis de código, optimización de la cadena de suministro o verificación de transacciones en la cadena) sin estar limitados por cuellos de botella en las licencias. En general, el ahorro de costes ha llevado a una mayor experimentación, acelerando la innovación en todo el ecosistema de IA. La paradoja de Jevons: cuanto más eficiente, más consumido ¿Qué es la paradoja de Jevons? La paradoja de Jevons establece que el aumento de la eficiencia tiende a conducir a un aumento (en lugar de una disminución) en el consumo de recursos. La paradoja, observada por primera vez en el contexto del uso del carbón, implica que cuando un proceso se vuelve más barato o más fácil, la gente tiende a usarlo más, compensando (y a veces incluso superando) los ahorros de las ganancias de eficiencia. En el contexto de Deepseek R1: Modelo de bajo costo: reduzca la sobrecarga de hardware y haga que la IA funcione más barato. El resultado: más empresas, investigadores y aficionados lanzaron ejemplos de IA. Resultado: Aunque los costos operativos por elemento de caso son más bajos, el uso total de proceso (y el costo) puede ser Subir debido a la afluencia de nuevos usuarios. ¿Es esto una mala noticia? No siempre. Un mayor uso general de modelos de IA como Deepseek R1 indica una adopción y proliferación de aplicaciones exitosas. Esto ha impulsado el aumento del ecosistema: más desarrolladores optimizan nuevas funcionalidades, corrigen errores y mejoran el rendimiento de Código abierto. Innovación de hardware: los fabricantes de GPU, CPU y chips de IA dedicados compiten en precio y eficiencia en respuesta a la creciente demanda. Oportunidad de negocio: Los constructores en áreas como la analítica, la orquestación de canalizaciones o el preprocesamiento profesional de datos pueden beneficiarse del auge del uso de la IA. Por lo tanto, si bien la paradoja de Jevons sugiere que los costos de infraestructura pueden ser Subir, esta es una señal positiva para la industria de la IA, ya que impulsa un entorno innovador y estimula avances en la implementación rentable (por ejemplo, tareas avanzadas de compresión o desmantelamiento de chips especializados). Impacto en DeFAI DeFAI: Convergencia de IA y Finanzas descentralizadas DeFAI combina la fiscentralización financiera con la automatización impulsada por IA para permitir a los agentes gestionar activos on-chain, realizar transacciones de varios pasos y trabajar con Finanzas descentralizadas Protocolo interactúa. Este campo emergente se beneficia directamente de Código abierto, IA de bajo costo, por las siguientes razones: 1. Los agentes automatizados las 24 horas del día pueden escanear continuamente el mercado de Finanzas descentralizadas, el puente de cadena cruzada de Interacción y el reequilibrio de Posición. El costo de la inferencia de IA de Soltar hace que sea económicamente viable ejecutar estos agentes las 24 horas del día. 2. Suite infinitamente escalable Si miles de agentes de DeFAI necesitan atender a diferentes usuarios o protocolos al mismo tiempo, los modelos de bajo costo como Deepseek R1 se pueden mantener bajo control. 3. Personalización Los desarrolladores pueden afinar la IA de Código abierto en función de los materiales específicos de Finanzas descentralizadas, como información de precios, análisis on-chain, foros de gobernanza, etc., sin incurrir en altas tarifas de licencia. Más agentes de IA, más automatización financiera Con Deepseek R1 Soltar empujando el umbral de la IA, DeFAI ve un bucle de retroalimentación positiva: Explosión de agentes subir: los desarrolladores crean bots especializados (por ejemplo, búsqueda de ingresos, oferta de Liquidez, comercio de tokens no fungibles, arbitraje de cadena cruzada de interacción). Ganancias de eficiencia: La optimización del flujo de fondos por agente tiene el potencial de impulsar un aumento en la actividad de Finanzas descentralizadas y de Liquidez en su conjunto. Cada vez surgen productos más complejos de Finanzas descentralizadas, desde derivados de alta gama hasta pagos condicionales, todos orquestados por IA lista para usar. El resultado final: todo el espacio DeFAI se beneficia de un círculo virtuoso en el que la adopción por parte de los usuarios y la complejidad de los agentes se refuerzan mutuamente. Outlook: Información señal favorita para los desarrolladores de IA Prospera comunidad de Código abierto Con Código abierto para Deepseek R1, la comunidad puede: Corregir errores rápidamente; Proponer sugerencias de optimización de inferencias; Crear una rama específica del dominio...