Deepseek R1が「DeFAI新時代」を切り拓く、オープンソースとAIエージェントはどのような新しい道を開くのか？

新しいオープンソースAIモデルとしてのDeepseek R1の登場は、低コストで強力な推論機能を約束し、DeFAIも恩恵を受ける幅広い採用への道を開きます。 この記事は、Danieleの記事に由来し、Block unicornによって編集、整理、執筆されました。 (あらすじ:DeepSeekがAIマルチモーダルオープンソースモデル「Janus-Pro」を発表、DALL-E 3を粉砕する画像生成、Stable Diffusion) (背景:DeepSeekはダークAIトラックに次元削減の打撃を与えたが、一般的な秋の下でフォローする価値があるプロジェクトはどれか? 人工知能は急速に発展しています。 (LLM)大規模な言語モデルは、会話型アシスタントから、分散型金融(分散型金融)などの多段階のトランザクション自動化まで、さまざまなアプリケーションを可能にしています。 ただし、これらのモデルを展開するためのコストと複雑さが依然として大きな障害となっています。 新しいオープンソースAIモデルとしてのDeepseek R1の登場は、低コストで強力な推論機能を約束し、何百万人もの新しいユーザーとユースケースへの道を開きます。 この記事では、Deepseek R1がオープンソースAIの推論にもたらすものについて説明します。 低コストの推論と柔軟なライセンスにより、より幅広い採用を可能にする方法。 ジェヴォンズのパラドックスが示唆する理由 効率が上がると、実際には使用量(ひいてはコスト)が増加する可能性があるが、それでもAI開発者にとっては正味の利益である。 金融アプリケーションにおけるAIの人気の高まりからDeFAIがどのように利益を得ることができるか。 Deepseek R1: Rethinking オープンソース AI Deepseek R1 は、推論と文脈の理解を最適化するために大規模なテキスト コーパスでトレーニングされた、新しくリリースされた LLM です。 傑出した機能は次のとおりです。 効率的なアーキテクチャ:Deepseek R1は、次世代の引数構造を活用して、巨大なGPUクラスタに依存することなく、複雑な推論タスクで最先端のパフォーマンスを提供します。 ハードウェア要件の低減:Deepseek R1の設計は、より少ないGPUまたはハイエンドCPUクラスタで実行できるため、スタートアップ、個々の開発者、およびオープンソースコミュニティのしきい値を設定できます。 オープンソースライセンス:多くのプロプライエタリモデルとは異なり、Deepseek R1の寛容なライセンス制度により、企業は製品に直接統合できるため、迅速な導入、プラグイン開発、専門的な微調整が容易になります。 このアクセシブルなAIへの移行は、Linux、Apache、MySQLの初期のオープンソースプロジェクトと似ており、最終的にテクノロジーエコシステムを飛躍的に推進したプロジェクトです。 ドロップCost of AI: Driving Spread Adoption 高品質のAIモデルを手頃な価格で実行できる場合、導入を加速する:SMBは、高価なプロプライエタリサービスに依存することなく、AI主導のソリューションを展開できます。 開発者は、チャットボットから自動化された研究アシスタントまで、予算を壊すことを心配することなく自由に実験できます。 グローバリゼーションの進展:新興市場の企業は、金融、医療、教育などのギャップを埋めるために、AIソリューションをより簡単に導入できます。 推論の民主化 ドロップ推論コストは、利用を促進するだけでなく、推論の民主化も促進します。 ローカライゼーションモデル: 小規模なコミュニティは、特定の言語またはドメイン固有のコーパス(専門的な医療資料や法律資料など)に基づいてDeepseek R1をトレーニングできます。 モジュール式プラグイン:開発者や独立した研究者は、ライセンスのボトルネックに縛られることなく、高レベルのプラグイン(コード分析、サプライチェーンの最適化、トランザクション検証など)を構築できます。 全体として、コスト削減はより多くの実験につながり、AIエコシステム全体のイノベーションを加速させています。 ジェヴォンズのパラドックス:効率が良ければ高いほど消費される ジェヴォンズのパラドックスとは? ジェヴォンズのパラドックスは、効率の向上は資源消費の(減少ではなく)増加につながる傾向があると述べています。 このパラドックスは、石炭使用の文脈で初めて観察されたもので、プロセスが安くなったり楽になったりすると、人々はそのプロセスをより多く使用する傾向があり、効率の向上による節約分を相殺する(場合によっては上回る)ことを示唆しています。 Deepseek R1のコンテキストでは、次のようになります。 低コストモデル:ハードウェアのオーバーヘッドを削減し、AIのパフォーマンスを安価にします。 その結果、より多くの企業、研究者、愛好家がAIの事例を発表しました。 結果: ケース項目あたりの運用コストは低くなりますが、新しいユーザーの流入により、コンピューティングの総使用量 (およびコスト) が増加する可能性があります。 これは悪いニュースですか? 必ずしもそうとは限りません。 Deepseek R1のようなAIモデルの全体的な使用率が高いことは、導入とアプリケーションの普及が成功していることを示しています。 これにより、エコシステムは上向きになり、より多くの開発者が新機能を最適化し、バグを修正し、オープンソース始碼のパフォーマンスを向上させています。 ハードウェアのイノベーション:GPU、CPU、AI専用チップのメーカーは、需要の急増に対応して価格と効率で競い合っています。 ビジネスチャンス:分析、パイプラインオーケストレーション、専門的なデータ前処理などの分野のビルダーは、AI利用のブームから利益を得ることができます。 つまり、ジェヴォンズ氏のパラドックスは、インフラコストが上昇する可能性を示唆しているものの、AI業界にとっては明るい兆しであり、革新的な環境を推進し、費用対効果の高い展開(ハイエンドの圧縮や専用チップへの廃棄作業など)のブレークスルーに拍車をかけています。 DeFAIへの影響 DeFAI:人工知能と分散型金融の融合 DeFAIは、分散型金融(分散型金融)とAI主導の自動化を組み合わせ、エージェントが資産を管理し、マルチステップトランザクションを実行し、分散型金融と対話できるようにします。 この新興分野は、以下の理由から、オープンソースの低コストAIの恩恵を直接受けています。 24時間体制の自動化エージェントは、分散型金融市場を継続的にスキャンでき、クロスチェーンインタラクション橋接並重新平衡ポジション。 ドロップ AI 推論コストにより、これらのエージェントを 24 時間体制で実行することは経済的に実行可能です。 2.無限に拡張可能なスイート 何千ものDeFAIエージェントが同時に異なるユーザーやプロトコルにサービスを提供する必要がある場合、Deepseek R1のような低コストモデルを制御することができます。 3. カスタマイズ 開発者は、高額なライセンス料を負担することなく、分散型金融固有の資料(価格情報、オンチェーン、ガバナンスフォーラムなど)に基づいてオープンソースAIを微調整できます。 より多くのAIエージェント、より多くの金融自動化 Deepseek R1がAIの閾値を下げることで、DeFAIは正のフィードバックループを見ています。 エージェントの爆発的な増加:開発者は特殊なボット(収益ハンティング、流動性提供、非代替トークン取引、クロスチェーンインタラクションアービトラージなど)を作成します。 効率性の向上:エージェントごとの資金の流れを最適化することで、金融活動の分散化と全体的な流動性の向上が促進される可能性があります。 業界の台頭:ハイエンドのデリバティブから条件付き決済まで、すぐに使えるAIによってオーケストレーションされた複雑な分散型金融商品がますます登場しています。 その結果、DeFAI業界全体が、ユーザーの採用とエージェントの複雑さが互いに強化し合う好循環の恩恵を受けます。 outlook:AI developers的有利な情報信號號 flourish的オープンソース社區 With Deepseek R1 的オープンソース,社區屋Quickly fix bugs; 推論最適化の提案を提案する。 ドメイン固有のブランチを作成する...