Análisis de Profundidad》DeepSeek sobre el impacto en aguas arriba y aguas abajo del protocolo en Web3 AI

DeepSeek rompe la burbuja final de Agent en la pista, DeFAI puede dar a luz a un renacimiento, y la forma de financiación de la industria está experimentando un cambio. Este artículo es de Kevin, el investigador en BlockBooster, y ha sido republicado por Foresight News. (Contexto previo: Informe de Binance: ¿Cómo remodela DeFAI la experiencia interactiva de Finanzas descentralizadas?) (Antecedentes: El gran fenómeno de las posiciones en corto: se han visto signos de burbuja en las acciones estadounidenses, el mayor riesgo en el próximo año es un efecto similar a Deepseek) TLDR: La aparición de DeepSeek rompe la barrera de Potencia computacional, el modelo de Código abierto lidera la optimización de Potencia computacional y se convierte en una nueva dirección; La Información favorable de DeepSeek afecta negativamente al protocolo de Potencia computacional en la capa de modelo y en la Capa de aplicación, lo que influye negativamente en la infraestructura; El favor de DeepSeek accidentalmente rompe la burbuja final de Agent, y DeFAI es la más probable de dar a luz a un renacimiento; Es probable que el juego de financiación de proyectos llegue a su fin, y el nuevo método de financiación de la comunidad + un pequeño VC puede convertirse en la norma. El impacto de DeepSeek este año tendrá un profundo impacto aguas arriba y aguas abajo en la industria de la IA, ya que DeepSeek logra que las tarjetas de visualización de consumo doméstico realicen tareas de entrenamiento de modelos masivos que originalmente solo podían ser realizadas por una gran cantidad de GPU de gama alta. El primer bastión en torno al desarrollo de la IA, la Potencia computacional, comienza a derrumbarse, ya que la eficiencia del Algoritmo corre desenfrenada a un ritmo del 68% anual, y el rendimiento del hardware sigue una escalada lineal según la ley de Moore, lo que hace que los modelos de valoración arraigados en los últimos tres años ya no sean aplicables. El próximo capítulo de la IA será inaugurado por modelos de Código abierto. Aunque el protocolo de IA de Web3 es completamente diferente del de Web2, no puede evitar inevitablemente el impacto de DeepSeek, que generará nuevos casos de uso aguas arriba y aguas abajo en la IA de Web3: capa de infraestructura, capa de software intermediario, capa de modelo y Capa de aplicación. Organización de la relación de colaboración del protocolo aguas arriba y aguas abajo A través del análisis de la arquitectura técnica, la ubicación de las funciones y los casos de uso reales, divido todo el ecosistema en: capa de infraestructura, capa de software intermediario, capa de modelo, Capa de aplicación, y organizo sus dependencias: Capa de infraestructura La capa de infraestructura proporciona los recursos subyacentes de Descentralización (Potencia computacional, almacenamiento, L1), con protocolos de Potencia computacional como Render, Akash, io.net, protocolos de almacenamiento como Arweave, Filecoin, Storj, y L1 como NEAR, Waves, Fetch.ai, etc. La capa de Potencia computacional soporta el entrenamiento, la inferencia y la ejecución de frameworks de modelos; el protocolo de almacenamiento almacena datos de entrenamiento, parámetros de modelos y registros de interacción on-chain; L1 optimiza la eficiencia de la transmisión de datos a través de nodos especializados, reduciendo la latencia. Capa de software intermediario La capa de software intermediario es el puente entre la infraestructura y las aplicaciones superiores, proporcionando herramientas de desarrollo de frameworks, servicios de datos y protección de la privacidad, con protocolos de marcado de datos como Grass, Masa, Vana, protocolos de desarrollo de frameworks como Eliza, ARC, Swarms, protocolos de cálculo de privacidad como Phala, etc. La capa de servicios de datos proporciona combustible para el entrenamiento de modelos, los frameworks de desarrollo dependen de la Potencia computacional y el almacenamiento de la capa de infraestructura, y la capa de cálculo de privacidad protege la seguridad de los datos durante el entrenamiento / inferencia. Capa de modelo La capa de modelo se utiliza para el desarrollo, entrenamiento y distribución de modelos, con plataformas de entrenamiento de modelos de Código abierto como Bittensor. La capa de modelo depende de la Potencia computacional de la infraestructura y de los datos de la capa de software intermediario; los modelos se despliegan on-chain a través de frameworks de desarrollo; el mercado de modelos envía los resultados del entrenamiento a la Capa de aplicación. Capa de aplicación La Capa de aplicación es el producto de IA dirigido a los usuarios finales, con Agentes como GOAT, AIXBT, y protocolos de DeFAI como Griffain, Buzz, etc. La Capa de aplicación llama a modelos pre-entrenados de la capa de modelo; depende del cálculo de privacidad de la capa de software intermediario; las aplicaciones complejas requieren Potencia computacional en tiempo real de la capa de infraestructura. DeepSeek puede tener un impacto negativo en la Potencia computacional de Descentralización Según una encuesta, aproximadamente el 70% de los proyectos de IA de Web3 realmente llaman a OpenAI o a plataformas de nube centralizadas, solo el 15% de los proyectos utilizan GPU de Descentralización (como el modelo de subred de Bittensor), y el resto es una estructura mixta (procesamiento local de datos sensibles, tareas generales en la nube). El uso real del protocolo de Potencia computacional de Descentralización está muy por debajo de lo esperado, y no coincide con su valor de mercado real. Las razones de la baja utilización son tres: los desarrolladores de Web2 migran a Web3 utilizando la cadena de herramientas existente; las plataformas de GPU de Descentralización todavía no tienen una ventaja de precio; algunos proyectos utilizan Descentralización como nombre para evitar la revisión de Cumplimiento de datos, pero en realidad dependen de la nube centralizada. AWS/GCP controlan más del 90% del mercado de Potencia computacional de IA, en comparación, el equivalente de Potencia computacional de Akash es solo el 0.2% de AWS. Las ventajas de la nube centralizada incluyen: gestión de clústeres, redes de alta velocidad RDMA, escalabilidad elástica; las plataformas de nube Descentralización tienen versiones mejoradas de estas tecnologías web3, pero tienen defectos insuperables como problemas de latencia: la latencia de comunicación de Nodo distribuido es 6 veces mayor que la nube centralizada; fragmentación de la cadena de herramientas: PyTorch/TensorFlow no admiten nativamente la programación de Descentralización. DeepSeek reduce el consumo de Potencia computacional en un 50% a través del entrenamiento escaso (Sparse Training), y la poda dinámica del modelo permite el entrenamiento de modelos de mil millones de parámetros en GPU de consumo. Se espera una fuerte disminución en la demanda de GPU de alta gama a corto plazo, y se ha reevaluado el potencial del mercado de Computación Edge. Como se muestra en la imagen anterior, antes de la aparición de DeepSeek, la gran mayoría de protocolos y aplicaciones en la industria utilizaban plataformas como AWS, y solo unos pocos casos de uso se desplegaban en redes de GPU de Descentralización, ya que estos casos de uso valoraban la ventaja de precios en la Potencia computacional de consumo y no se preocupaban por la latencia. Esta situación puede empeorar con la aparición de DeepSeek. DeepSeek libera las restricciones de los desarrolladores de larga cola, y los modelos de inferencia de bajo costo y alta eficiencia se difundirán a una velocidad sin precedentes. De hecho, en la actualidad, tanto las plataformas de nube centralizadas como muchos países ya han comenzado a implementar DeepSeek, y la fuerte reducción de los costos de inferencia dará lugar a una gran cantidad de aplicaciones front-end, que demandarán enormemente GPU de consumo. Frente al inminente gran mercado, las plataformas de nube centralizada lanzarán una nueva ronda de competencia de usuarios, compitiendo no solo con las principales plataformas, sino también con innumerables plataformas de nube centralizada más pequeñas. La forma más directa de competir es reducir los precios, y es previsible que el precio de las 4090 en las plataformas centralizadas disminuya, lo que será un desastre para las plataformas de Potencia computacional de Web3. Cuando el precio ya no es la única barrera, la guerra de precios obligará a las plataformas de Potencia computacional de la industria a reducir los precios, lo que resultará insoportable para io.net, Render, Akash, etc. La guerra de precios destruirá el límite de valoración restante, y la disminución de los ingresos y la pérdida de usuarios llevarán a un espiral de muerte que podría obligar al protocolo de Potencia computacional de Descentralización a transformarse en una nueva dirección. El significado concreto que DeepSeek aporta a los protocolos aguas arriba y aguas abajo en la industria Como se muestra en la imagen, creo que DeepSeek tendrá diferentes impactos en la capa de infraestructura, la capa de modelo y la Capa de aplicación, desde un impacto positivo: La Capa de aplicación se beneficiará de la fuerte reducción de los costos de inferencia, y más aplicaciones podrán garantizar la presencia en línea prolongada del Agente con bajo costo y completar tareas de manera oportuna;...