Deepseek R1 ouvre la voie à la nouvelle ère de DeFAI, quels sont les nouveaux chemins de l'Open Source et de l'IA ?

L’émergence de Deepseek R1 en tant que nouveau modèle d’IA Open Source promet de puissantes capacités d’inférence à moindre coût, ouvrant la voie à une adoption plus large dont DeFAI bénéficiera également. Cet article provient d’un article de Daniele et a été compilé, organisé et écrit par Block unicorn. (Synopsis : DeepSeek lance le modèle Open Source multimodal d’IA « Janus-Pro », la génération d’images écrase DALL-E 3, Stable Diffusion) (Complément de contexte : DeepSeek a un coup de réduction de dimensionnalité sur la piste de l’IA de chiffrement, quels projets méritent d’être suivis dans le cadre du déclin général ? L’intelligence artificielle se développe rapidement. Les grands modèles de langage (LLM) permettent des applications allant des assistants conversationnels à l’automatisation des transactions en plusieurs étapes, telles que Finance décentralisée. Cependant, le coût et la complexité du déploiement de ces modèles restent un obstacle important. L’émergence de Deepseek R1 en tant que nouveau modèle d’IA Open Source promet de puissantes capacités d’inférence à moindre coût, ouvrant la voie à des millions de nouveaux utilisateurs et cas d’utilisation. Dans cet article, nous allons explorer : Ce que Deepseek R1 apporte à l’inférence de l’IA Open Source. Comment l’inférence à faible coût et la flexibilité des licences permettent une adoption plus large. Pourquoi le paradoxe de Jevons suggère que l’utilisation (et donc le coût) peut en fait augmenter à mesure que l’efficacité augmente, mais qu’il s’agit toujours d’un avantage net pour les développeurs d’IA. Comment DeFAI peut tirer parti de la popularité croissante de l’IA dans les applications financières. Deepseek R1 : Repenser l’IA Open Source Deepseek R1 est un LLM récemment publié qui est entraîné sur un vaste corpus de textes pour optimiser le raisonnement et la compréhension contextuelle. Les caractéristiques les plus remarquables sont les suivantes : Architecture efficace : Deepseek R1 s’appuie sur des structures d’arguments de nouvelle génération pour offrir des performances proches de l’état de l’art dans les tâches d’inférence complexes sans dépendre d’énormes clusters GPU. Exigences matérielles réduites : Conçu pour fonctionner avec moins de GPU ou même des clusters de CPU haut de gamme, Goutte place la barre très haut pour les startups, les développeurs individuels et la communauté Open Source. Licences Open Source : Contrairement à de nombreux modèles propriétaires, le régime de licence permissif de Deepseek R1 permet aux entreprises de l’intégrer directement dans leurs produits, ce qui facilite l’adoption rapide, le développement de plug-ins et la mise au point spécialisée. Ce passage à l’IA accessible est similaire aux premiers projets Open Source de Linux, Apache ou MySQL, des projets qui ont finalement conduit à l’essor exponentiel de l’écosystème technologique. Accélérez l’adoption lorsque des modèles d’IA de haute qualité peuvent être exécutés à un prix abordable : les PME peuvent déployer des solutions basées sur l’IA sans s’appuyer sur des services propriétaires coûteux. Les développeurs sont libres d’expérimenter, des chatbots aux assistants de recherche automatisés, sans se soucier de dépasser leur budget. Hausse mondiale : les entreprises des marchés émergents peuvent plus facilement introduire des solutions d’IA pour combler les lacunes dans les domaines de la finance, de la santé, de l’éducation, etc. Démocratisation de l’inférence Le coût de l’inférence Goutte stimule non seulement l’utilisation, mais démocratise également l’inférence : Modèles de localisation : les petites communautés peuvent entraîner Deepseek R1 sur un langage spécifique ou un corpus spécifique à un domaine (par exemple, des documents médicaux ou juridiques spécialisés). Plug-ins modulaires : les développeurs et les chercheurs indépendants peuvent créer des plug-ins de haut niveau (par exemple, l’analyse de code, l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement ou la validation des transactions hors chaîne) sans être contraints par des goulots d’étranglement dans les licences. Dans l’ensemble, les économies de coûts ont conduit à plus d’expérimentation, accélérant l’innovation dans l’ensemble de l’écosystème de l’IA. Paradoxe de Jevons : plus c’est efficace, plus on consomme Qu’est-ce que le paradoxe de Jevons ? Le paradoxe de Jevons stipule qu’une efficacité accrue tend à conduire à une augmentation (plutôt qu’à une diminution) de la consommation de ressources. Le paradoxe, observé pour la première fois dans le contexte de l’utilisation du charbon, implique que lorsqu’un processus devient moins cher ou plus facile, les gens ont tendance à l’utiliser davantage, ce qui compense (et parfois même dépasse) les économies réalisées grâce aux gains d’efficacité. Dans le contexte de Deepseek R1 : Modèle à faible coût : réduire la surcharge matérielle et rendre l’IA moins performante. Résultat : de plus en plus d’entreprises, de chercheurs et d’amateurs ont lancé des exemples d’IA. Résultat : Bien que les coûts d’exploitation par élément de cas soient inférieurs, l’utilisation totale (et le coût) de calcul peut être élevée en raison de l’afflux de nouveaux utilisateurs. Est-ce une mauvaise nouvelle ? Pas toujours. L’utilisation globale plus élevée de modèles d’IA tels que Deepseek R1 indique une adoption réussie et une prolifération des applications. Cela a conduit à l’écosystème suivant : de plus en plus de développeurs optimisent les nouvelles fonctionnalités, corrigent les bogues et améliorent les performances de l’origine Open Source. Innovation matérielle : les fabricants de GPU, de CPU et de puces dédiées à l’IA sont en concurrence sur les prix et l’efficacité en réponse à la demande croissante. Opportunité commerciale : les créateurs dans des domaines tels que l’analyse, l’orchestration de pipelines ou le prétraitement professionnel des données peuvent tirer profit de l’essor de l’utilisation de l’IA. Ainsi, bien que le paradoxe de Jevons suggère que les coûts d’infrastructure peuvent être élevés, il s’agit d’un signe positif pour l’industrie de l’IA, qui favorise un environnement d’innovation et stimule des percées dans le déploiement rentable (par exemple, des tâches de compression ou de mise hors service haut de gamme de puces spécialisées). DeFAI : la convergence de l’intelligence artificielle et de la finance décentralisée DeFAI combine la décentralisation avec l’automatisation basée sur l’IA pour permettre aux agents de gérer les actifs hors chaîne, d’effectuer des transactions en plusieurs étapes et d’interagir avec le protocole décentralisé de la finance. Ce domaine émergent bénéficie directement de l’IA Open Source et à faible coût pour les raisons suivantes : 1. Des agents automatisés 24 heures sur 24 peuvent analyser en permanence le marché de la finance décentralisée, et l’interaction inter-chaînes relie et rééquilibre la position. Le coût de l’inférence Goutte AI rend économiquement viable l’exécution de ces agents 24 heures sur 24. 2. Suite évolutive à l’infini Si des milliers d’agents DeFAI ont besoin de servir différents utilisateurs ou protocoles en même temps, les modèles à faible coût comme Deepseek R1 peuvent rester gérables. 3. Personnalisation Les développeurs peuvent affiner l’IA Open Source en fonction de données spécifiques à Finance décentralisée (telles que les informations sur les prix, l’analyse off-chain, les forums de gouvernance, etc.) sans encourir de frais de licence élevés. Plus d’agents d’IA, plus d’automatisation financière Alors que Deepseek R1 Goutte frappe la barre pour l’IA, DeFAI constate une boucle de rétroaction positive : Augmentation de l’explosion des agents : les développeurs créent des bots spécialisés (par exemple, la chasse aux revenus, l’offre de liquidité, le trading non fongible de Jeton, l’arbitrage inter-chaînes). Gains d’efficacité : L’optimisation des flux de fonds par agent a le potentiel d’entraîner une augmentation de l’activité de la Finance décentralisée et de la liquidité dans son ensemble. Des produits de Finance décentralisée de plus en plus complexes voient le jour, des produits dérivés haut de gamme aux paiements conditionnels, le tout orchestré par une IA prête à l’emploi. Résultat final : l’ensemble de l’espace DeFAI bénéficie d’un cercle vertueux où l’adoption par les utilisateurs et la complexité des agents se renforcent mutuellement. Regard vers l’avenir : des signaux positifs d’information pour les développeurs d’IA Une communauté open source florissante Grâce à l’open source de Deepseek R1, la communauté peut : Corriger rapidement les bogues ; Proposer des suggestions d’optimisation de l’inférence ; Créer une branche spécifique à un domaine...