Derinlik分析》DeepSeek, Web3 AI üst akış ve alt akış protokolüne olan etkisini inceleyen bir çalışmadır

DeepSeek, acente yolundaki son balonu patlatıyor, DeFAI yeni bir hayat doğurabilir ve endüstrinin finansman yöntemi bir dönüşümü başlatacak. Bu makale BlockBooster Araştırmacısı Kevin tarafından yazılmış ve Foresight News tarafından yeniden basılmıştır. Binance Raporu: DeFAI, Merkezi Olmayan Finans interaktif deneyimini nasıl yeniden keşfediyor? TLDR: DeepSeek'in ortaya çıkışı, Bilgi İşlem Gücü hendeğini paramparça etti ve Açık Kaynak modelinin öncülük ettiği Bilgi İşlem Gücü optimizasyonu yeni bir yön haline geldi; DeepSeek Olumlu Modeli, Uygulama Katmanı ile Bilgiler sektörünün üst ve alt katmanlarında, altyapıda Bilgi İşlem Gücü'nü olumsuz etkileyerek; DeepSeek'in Olumlu Bilgileri, istemeden Ajan yolundaki son balonu patlattı ve DeFAI büyük olasılıkla yeni bir hayat doğuracak; Sıfır toplamlı proje finansmanı oyununun sona ermesi bekleniyor ve topluluk lansmanı + az sayıda VC'nin yeni finansman yöntemleri norm haline gelebilir. DeepSeek'in neden olduğu etki, bu yıl AI endüstrisinin yukarı ve aşağı akışı üzerinde derin bir etkiye sahip olacak ve DeepSeek, ev tüketici grafik kartlarının yalnızca çok sayıda üst düzey GPU tarafından üstlenilebilecek büyük model eğitim görevlerini başarıyla tamamlamasını sağladı. Yapay zekanın etrafındaki ilk hendek olan Bilgi İşlem Gücü parçalanmaya başladı ve Algoritma verimliliği yılda %68'e ulaştığında ve donanım performansı Moore Yasası'nı takiben doğrusal olarak yükseldiğinde, son üç yılda yerleşik değerleme modelleri artık geçerli değildi ve yapay zekanın bir sonraki bölümü Açık Kaynak modeli tarafından açılacak. Web3'ün yapay zeka protokolü Web2'ninkinden tamamen farklı olsa da, kaçınılmaz olarak DeepSeek'in etkisinden muzdariptir ve bu da Web3 yapay zekası için yukarı ve aşağı akış için tamamen yeni kullanım durumlarına yol açacaktır: altyapı katmanı, ARACI yazılım katmanı, model katmanı ve Uygulama Katmanı. Teknik mimarinin, işlevsel konumlandırmanın ve gerçek kullanım durumlarının analizi yoluyla, tüm ekosistemi şu şekilde ayırıyorum: altyapı katmanı, ARACI yazılım katmanı, model katmanı, Uygulama Katmanı ve bağımlılıklarını sıralıyorum: Altyapı katmanı Altyapı katmanı, Bilgi İşlem Gücü'nün (Storage L1) temel kaynaklarını sağlar. Gücüprotokol şunları içerir: Render, Akash, io.net, vb.; Depolama protokolü şunları içerir: Arweave, Filecoin, Storj, vb.; L1'de şunlar bulunur: YAKIN, Olas, Fetch.ai, vb. Bilgi İşlem Gücü katman protokoldestek modeli eğitimi, çıkarım ve çerçeve yürütme; Eğitim verilerini, model argümanlarını ve zincir içi etkileşim kayıtlarını depolamak için protokolü saklayın; L1, özel bir Düğüm, düşüşgecikme süresi ile veri aktarım verimliliğini optimize eder. ARACI yazılım katmanı ARACI yazılım katmanı, çevrimiçi altyapı ile üst katman uygulamaları arasında bir köprüdür ve çerçeve geliştirme araçları, veri hizmetleri ve gizlilik koruması sağlar, bunların arasında veri açıklama protokolü şunları içerir: Çimen, Masa, Vana, vb.; Geliştirme çerçeveleri protokolü şunları içerir: Eliza, ARC, Swarms, vb.; Gizlilik bilgi işlem protokolü şunları içerir: Phala ve diğerleri. Veri hizmeti katmanı, model eğitimi için yakıt sağlar, geliştirme çerçevesi Bilgi İşlem Gücü'ne ve altyapı katmanının depolanmasına dayanır ve gizlilik bilgi işlem katmanı, eğitim/çıkarımdaki verilerin güvenliğini korur. Model katmanı Model katmanı, Açık Kaynak model eğitim platformu Bittensor ile model geliştirme, eğitim ve dağıtım için kullanılır. Model katmanı, altyapı katmanındaki Bilgi İşlem Gücü ve ARACI yazılım katmanlarından gelen verilere dayanır; Model, geliştirme çerçevesi aracılığıyla zincir üzerinde konuşlandırılır; Model market, eğitim sonuçlarını Uygulama Katmanı'na besler. Uygulama Katmanı Uygulama Katmanı, aracıları aşağıdakileri içeren son kullanıcılar için bir AI ürünüdür: GOAT, AIXBT, vb.; DeFAI protokolü şunları içerir: Griffain, Buzz, vb. Uygulama Katmanı, model katmanının önceden eğitilmiş modelini çağırır; ARACI yazılım katmanına dayanan gizlilik bilgi işlemi; Karmaşık uygulamalar, altyapı katmanında gerçek zamanlı Bilgi İşlem Gücü gerektirir. DeepSeek'in MerkeziyetsizlikBilgi İşlem Gücü üzerinde olumsuz bir etkisi olabilir Örnek bir ankete göre, Web3 AI projelerinin yaklaşık %70'i aslında OpenAI veya merkezi bulut platformlarını çağırıyor, yalnızca %15'i Merkeziyetsizlik GPU'ları (Bittensor alt ağ modelleri gibi) kullanıyor ve kalan %15'i hibrit mimariler (hassas veriler yerel olarak işleniyor ve ortak görevler buluta taşınıyor). MerkeziyetsizlikBilgi İşlem Gücüprotokol'ün fiili kullanımı beklenenden çok daha düşüktü ve gerçek piyasa değeri ile uyuşmuyordu. Düşük kullanımın üç nedeni vardır: Web2 geliştiricileri, Web3'e geçiş yaparken orijinal araç zincirini kullanır; Merkeziyetsizlik GPU platformu henüz fiyat avantajının farkına varmadı; Bazı projeler "Merkeziyetsizlik" adı altında veri Uyumluluk sansürünü aşıyor ve aslında Bilgi İşlem Gücü hala merkezi bir buluta güveniyor. AWS/GCP, AWS'nin yalnızca %0,2'si olan Aksh'ın eşdeğeri Bilgi İşlem Gücü'ne kıyasla AI Bilgi İşlem Gücü'nde %90+ pazar payına sahiptir. Merkezi bulut platformlarının hendekleri şunları içerir: küme yönetimi, RDMA yüksek hızlı ağ ve elastik ölçeklendirme; Merkeziyetsizlik bulut platformu, yukarıdaki teknolojinin geliştirilmiş bir web3 versiyonuna sahiptir, ancak mükemmelleştirilemeyen eksiklikler şunlardır: gecikme süresi sorunu: dağıtık Düğüm iletişim gecikme süresi, merkezi bulutun 6 katıdır; Araç zinciri parçalanması: PyTorch/TensorFlow, Merkeziyetsizlik zamanlamasını yerel olarak desteklemez. DeepSeek, seyrek eğitim yoluyla Bilgi İşlem Gücü tüketimini %50 oranında azaltır ve dinamik model budama, on milyarlarca bağımsız değişken modelinin tüketici düzeyinde GPU eğitimine olanak tanır. Pazarın kısa vadede üst düzey GPU'lara olan talebi önemli ölçüde azaldı ve Uç Bilişim'in pazar potansiyeli yeniden değerlendi. Yukarıdaki grafikte gösterildiği gibi, DeepSeek'in ortaya çıkmasından önce, sektördeki protokollerin ve uygulamaların çoğunluğu AWS gibi platformları kullanıyordu ve Merkeziyetsizlik GPU ağında yalnızca birkaç kullanım senaryosu konuşlandırıldı, bu da ikincisinin tüketici Bilgi İşlem Gücü üzerindeki fiyat avantajını gördü ve takip etgecikme süresinin etkisine sahip değildi. Bu durum DeepSeek'in ortaya çıkmasıyla daha da kötüleşebilir. DeepSeek, uzun kuyruklu geliştiricilerin sınırlamalarını serbest bırakıyor, düşük maliyetli ve verimli çıkarım modelleri benzeri görülmemiş bir hızla popüler hale gelecek, aslında yukarıda bahsedilen merkezi bulut platformları ve birçok ülke DeepSeek'i kullanmaya başladı, büyük çıkarım maliyeti düşüş, tüketici sınıfı GPU'lar için büyük bir talebe sahip olan çok sayıda ön uç uygulaması ortaya çıkaracak. Yaklaşan devasa pazar karşısında, merkezi bulut platformları, yalnızca en iyi platformlarla değil, aynı zamanda sayısız küçük merkezi bulut platformuyla da yeni bir kullanıcı rekabeti turu başlatacak. Rekabet etmenin en doğrudan yolu fiyatları düşürmektir ve merkezi platformlardaki 4090 fiyatının Web3'ün Bilgi İşlem Gücü platformu için bir felaket olan bir düşüşe yol açacağı öngörülebilir. İkincisinin tek hendeği fiyat olmadığında ve sektördeki Bilgi İşlem Gücü platformu da fiyatı düşürmek zorunda kaldığında, sonuç io.net, Render, Akash'ın bunu karşılayamamasıdır. Fiyat savaşı, ikincisinin kalan son değerleme tavanını yok edecek ve azalan kazançlardan ve kullanıcı kaybından kaynaklanan ölüm sarmalı, Merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücüprotokol'e yeni bir yön verebilir. Şekilde görüldüğü gibi, DeepSeek'in altyapı katmanı, model katmanı ve Uygulama Katmanı üzerinde olumlu etkiler açısından farklı etkileri olacağını düşünüyorum: Uygulama Katmanı, çıkarım maliyetlerinin büyük düşüşünden yararlanacak ve daha fazla uygulama, Agent uygulamalarının uzun süre çevrimiçi kalmasını ve görevleri gerçek zamanlı olarak tamamlamasını sağlamak için düşük maliyet kullanabilir; ...