Xuất hiện của Deepseek R1, với tư cách là một mô hình AI mã nguồn mở mới, hứa hẹn cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ với chi phí thấp hơn, mở đường cho việc áp dụng rộng rãi hơn, giúp DeFAI cũng có thể hưởng lợi từ đó. Bài viết này dịch và biên soạn bởi Block unicorn, dịch từ bài viết của tác giả Daniele. (Tóm tắt trước: DeepSeek ra mắt mô hình đa phương tiện AI mã nguồn mở "Janus-Pro", tạo ra hình ảnh vượt trội so với DALL-E 3, Stable Diffusion) (Bổ sung thông tin: DeepSeek tạo ra sự suy giảm kích thước trong cuộc đua mã hóa AI, những dự án nào đáng theo dõi dưới sự suy giảm chung?) Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang cung cấp sức mạnh cho mọi ứng dụng từ trợ lý đàm thoại đến Tài chính phi tập trung và các giao dịch đa bước tự động hơn. Tuy nhiên, chi phí và độ phức tạp khi triển khai những mô hình này vẫn là rào cản đáng kể. Sự xuất hiện của Deepseek R1, với tư cách là một mô hình AI mã nguồn mở mới, hứa hẹn cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ với chi phí thấp hơn - mở đường cho hàng triệu người dùng mới và các trường hợp sử dụng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá: Điều gì mà Deepseek R1 mang lại trong lĩnh vực suy luận AI mã nguồn mở. Làm thế nào suy luận chi phí thấp và giấy phép linh hoạt giúp thúc đẩy việc sử dụng rộng rãi hơn. Tại sao hiện tượng nghịch lý Jevons cho thấy việc sử dụng (và chi phí) có thể tăng theo hiệu suất tăng lên, nhưng vẫn là lợi ích rõ rệt cho các nhà phát triển AI. Làm thế nào DeFAI có thể hưởng lợi từ sự phổ biến ngày càng của AI trong ứng dụng tài chính. Deepseek R1: Một cái nhìn mới về AI mã nguồn mở Deepseek R1 là một mô hình LLM mới được phát hành, được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, tối ưu hóa khả năng suy luận và hiểu ngữ cảnh. Điểm nổi bật của nó bao gồm: Kiến trúc hiệu quả: Deepseek R1 sử dụng cấu trúc tham số thế hệ tiếp theo, cung cấp hiệu suất gần như tiên tiến trong các nhiệm vụ suy luận phức tạp mà không cần phụ thuộc vào cụm GPU lớn. Yêu cầu phần cứng thấp: Deepseek R1 được thiết kế để chạy trên ít GPU hơn hoặc thậm chí là cụm CPU cao cấp, thả cản ngăn cho các công ty mới nổi, các nhà phát triển cá nhân và cộng đồng mã nguồn mở. Giấy phép mã nguồn mở: Khác với nhiều mô hình độc quyền, chính sách giấy phép rộng lớn của Deepseek R1 cho phép các doanh nghiệp tích hợp trực tiếp vào sản phẩm của họ, thúc đẩy việc triển khai nhanh chóng, phát triển plugin và điều chỉnh chuyên nghiệp. Sự chuyển đổi này đối với việc truy cập AI tương tự như các dự án mã nguồn mở sớm như Linux, Apache hoặc MySQL - những dự án này cuối cùng đã thúc đẩy hệ sinh thái công nghệ tăng trưởng theo cấp số nhân. AI chi phí thấp: Thúc đẩy việc triển khai rộng rãi Thúc đẩy việc triển khai Khi mô hình AI chất lượng cao có thể chạy với giá phải chăng: Các doanh nghiệp nhỏ và vừa có thể triển khai các giải pháp AI mà không cần phụ thuộc vào các dịch vụ độc quyền đắt tiền. Nhà phát triển có thể tự do thử nghiệm - từ trợ lý trò chuyện đến trợ lý nghiên cứu tự động, không cần lo lắng về vượt quá ngân sách. Tăng cường toàn cầu: Các doanh nghiệp ở các thị trường mới có thể dễ dàng triển khai các giải pháp AI, cầu nối khoảng cách trong các lĩnh vực tài chính, y tế, giáo dục, v.v. Dân chủ hóa suy luận Thả chi phí suy luận không chỉ thúc đẩy việc sử dụng, mà còn thúc đẩy việc dân chủ hóa suy luận: Mô hình cục bộ: Các cộng đồng nhỏ có thể huấn luyện Deepseek R1 dựa trên các tập dữ liệu ngôn ngữ cụ thể hoặc ngành cụ thể (ví dụ: dữ liệu y học hoặc luật lệ chuyên ngành). Plugin modular: Nhà phát triển và nhà nghiên cứu độc lập có thể xây dựng các plugin cao cấp (ví dụ: phân tích mã nguồn, tối ưu hóa chuỗi cung ứng hoặc xác minh giao dịch on-chain), không bị hạn chế bởi giấy phép. Nhìn chung, việc tiết kiệm chi phí thúc đẩy nhiều thử nghiệm hơn, từ đó tăng tốc độ sáng tạo của toàn bộ hệ sinh thái AI. Nghịch lý Jevons: Hiệu suất càng cao, tiêu thụ càng nhiều Nghịch lý Jevons là gì? Nghịch lý Jevons chỉ ra rằng sự tăng hiệu suất thường dẫn đến việc tiêu thụ tài nguyên tăng lên (thay vì giảm đi). Nghịch lý này ban đầu được quan sát trong ngành than đá, ý nghĩa rằng khi một quá trình trở nên rẻ tiền hoặc dễ dàng hơn, con người thường sẽ sử dụng nó nhiều hơn, từ đó làm mất đi (đôi khi thậm chí là vượt trội) những tiết kiệm mang lại bởi việc tăng hiệu suất. Trong ngữ cảnh của Deepseek R1: Mô hình chi phí thấp: Giảm chi phí phần cứng, khiến việc triển khai AI trở nên rẻ tiền hơn. Kết quả: Nhiều doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và người yêu thích dự án AI bắt đầu triển khai nhiều hơn. Kết quả: Mặc dù chi phí vận hành mỗi dự án giảm đi, nhưng do sự tăng lên đáng kể của người dùng mới, tổng lượng sử dụng tính toán (và chi phí) có thể tăng. Điều này có phải là tin xấu? Không nhất thiết. Tỉ lệ sử dụng tổng thể cao hơn của các mô hình AI như Deepseek R1 cho thấy sự gia tăng mạnh mẽ trong việc triển khai thành công và ứng dụng. Điều này thúc đẩy: Hệ sinh thái tăng trưởng: Nhiều nhà phát triển tối ưu hóa tính năng mới, sửa lỗi và cải thiện hiệu suất mã nguồn mở. Đổi mới phần cứng: Các nhà sản xuất GPU, CPU và chip AI chuyên biệt đang đối mặt với nhu cầu tăng mạnh, cạnh tranh về giá cả và hiệu suất. Cơ hội kinh doanh: Người xây dựng trong lĩnh vực phân tích, xếp lịch hoặc tiền xử lý dữ liệu chuyên nghiệp có thể tận dụng lợi nhuận từ việc sử dụng AI. Vì vậy, mặc dù nghịch lý Jevons chỉ ra rằng chi phí cơ sở hạ tầng có thể tăng, nhưng đối với ngành công nghiệp AI, đây là một tín hiệu tích cực, thúc đẩy môi trường sáng tạo và kích thích sự đột phá trong triển khai hiệu quả chi phí (ví dụ: nén cao cấp hoặc triển khai nhiệm vụ lên chip chuyên dụng). Tác động đối với DeFAI DeFAI: Sự hòa nhập của trí tuệ nhân tạo và Tài chính phi tập trung DeFAI kết hợp Tài chính phi tập trung và tự động hóa được động lực bởi AI, giúp đại lý quản lý tài sản on-chain, thực hiện các giao dịch đa bước và tương tác với các giao thức Tài chính phi tập trung. Lĩnh vực mới này trực tiếp hưởng lợi từ AI mã nguồn mở và chi phí thấp với các lý do sau: 1. Tự động hóa toàn diện Đại lý có thể liên tục quét thị trường Tài chính phi tập trung, tương tác với cầu nối chuỗi chéo và điều chỉnh Vị thế. Chi phí suy luận AI thấp giúp việc thực hiện toàn diện các đại lý trở nên khả thi kinh tế. 2. Mở rộng không giới hạn nếu hàng ngàn đại lý DeFAI cần cung cấp dịch vụ đồng thời cho các người dùng khác nhau hoặc giao thức khác nhau, các mô hình chi phí thấp như Deepseek R1 có thể duy trì trong phạm vi kiểm soát. 3. Tùy chỉnh Nhà phát triển có thể điều chỉnh mô hình AI mã nguồn mở dựa trên dữ liệu cụ thể của Tài chính phi tập trung (ví dụ: thông tin giá cả, phân tích on-chain, diễn đàn quản trị, v.v.) mà không cần phải trả chi phí giấy phép đắt đỏ. Thêm đại lý AI, thêm Tự động hóa tài chính Khi Deepseek R1 Thả rào cản AI, DeFAI thấy một chuỗi phản hồi tích cực: Đại lý tăng vọt: Nhà phát triển tạo ra các robot chuyên biệt (ví dụ: săn lợi nhuận, cung cấp thanh khoản, giao dịch Token không thể thay thế, tương tác chuỗi chéo Kinh doanh chênh lệch giá). Hiệu suất tăng lên: Mỗi đại lý tối ưu hóa luồng tiền, có thể thúc đẩy hoạt động Tài chính phi tập trung và toàn bộ thanh khoản. Lĩnh vực tăng trưởng: Ngày càng xuất hiện nhiều sản phẩm Tài chính phi tập trung phức tạp, từ các sản phẩm tài chính phái sinh cao cấp đến việc thanh toán có điều kiện, tất cả đều được sắp xếp bởi AI sẵn sàng. Kết quả cuối cùng: Toàn bộ lĩnh vực DeFAI hưởng lợi từ chuỗi phản hồi tích cực - sự sử dụng và tính phức tạp của đại lý tác động lẫn nhau. Triển vọng: Tín hiệu tích cực cho nhà phát triển AI Cộng đồng mã nguồn mở sôi động Với Deepseek R1 mã nguồn mở, cộng đồng có thể: Nhanh chóng sửa lỗi; Đề xuất cải thiện suy luận; Xây dựng nhánh chuyên ngành...
Xem bản gốc
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Deepseek R1打通「DeFAI新時代」，Mã nguồn mở與AI代理出現什麼新路徑？
Xuất hiện của Deepseek R1, với tư cách là một mô hình AI mã nguồn mở mới, hứa hẹn cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ với chi phí thấp hơn, mở đường cho việc áp dụng rộng rãi hơn, giúp DeFAI cũng có thể hưởng lợi từ đó. Bài viết này dịch và biên soạn bởi Block unicorn, dịch từ bài viết của tác giả Daniele. (Tóm tắt trước: DeepSeek ra mắt mô hình đa phương tiện AI mã nguồn mở "Janus-Pro", tạo ra hình ảnh vượt trội so với DALL-E 3, Stable Diffusion) (Bổ sung thông tin: DeepSeek tạo ra sự suy giảm kích thước trong cuộc đua mã hóa AI, những dự án nào đáng theo dõi dưới sự suy giảm chung?) Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang cung cấp sức mạnh cho mọi ứng dụng từ trợ lý đàm thoại đến Tài chính phi tập trung và các giao dịch đa bước tự động hơn. Tuy nhiên, chi phí và độ phức tạp khi triển khai những mô hình này vẫn là rào cản đáng kể. Sự xuất hiện của Deepseek R1, với tư cách là một mô hình AI mã nguồn mở mới, hứa hẹn cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ với chi phí thấp hơn - mở đường cho hàng triệu người dùng mới và các trường hợp sử dụng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá: Điều gì mà Deepseek R1 mang lại trong lĩnh vực suy luận AI mã nguồn mở. Làm thế nào suy luận chi phí thấp và giấy phép linh hoạt giúp thúc đẩy việc sử dụng rộng rãi hơn. Tại sao hiện tượng nghịch lý Jevons cho thấy việc sử dụng (và chi phí) có thể tăng theo hiệu suất tăng lên, nhưng vẫn là lợi ích rõ rệt cho các nhà phát triển AI. Làm thế nào DeFAI có thể hưởng lợi từ sự phổ biến ngày càng của AI trong ứng dụng tài chính. Deepseek R1: Một cái nhìn mới về AI mã nguồn mở Deepseek R1 là một mô hình LLM mới được phát hành, được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, tối ưu hóa khả năng suy luận và hiểu ngữ cảnh. Điểm nổi bật của nó bao gồm: Kiến trúc hiệu quả: Deepseek R1 sử dụng cấu trúc tham số thế hệ tiếp theo, cung cấp hiệu suất gần như tiên tiến trong các nhiệm vụ suy luận phức tạp mà không cần phụ thuộc vào cụm GPU lớn. Yêu cầu phần cứng thấp: Deepseek R1 được thiết kế để chạy trên ít GPU hơn hoặc thậm chí là cụm CPU cao cấp, thả cản ngăn cho các công ty mới nổi, các nhà phát triển cá nhân và cộng đồng mã nguồn mở. Giấy phép mã nguồn mở: Khác với nhiều mô hình độc quyền, chính sách giấy phép rộng lớn của Deepseek R1 cho phép các doanh nghiệp tích hợp trực tiếp vào sản phẩm của họ, thúc đẩy việc triển khai nhanh chóng, phát triển plugin và điều chỉnh chuyên nghiệp. Sự chuyển đổi này đối với việc truy cập AI tương tự như các dự án mã nguồn mở sớm như Linux, Apache hoặc MySQL - những dự án này cuối cùng đã thúc đẩy hệ sinh thái công nghệ tăng trưởng theo cấp số nhân. AI chi phí thấp: Thúc đẩy việc triển khai rộng rãi Thúc đẩy việc triển khai Khi mô hình AI chất lượng cao có thể chạy với giá phải chăng: Các doanh nghiệp nhỏ và vừa có thể triển khai các giải pháp AI mà không cần phụ thuộc vào các dịch vụ độc quyền đắt tiền. Nhà phát triển có thể tự do thử nghiệm - từ trợ lý trò chuyện đến trợ lý nghiên cứu tự động, không cần lo lắng về vượt quá ngân sách. Tăng cường toàn cầu: Các doanh nghiệp ở các thị trường mới có thể dễ dàng triển khai các giải pháp AI, cầu nối khoảng cách trong các lĩnh vực tài chính, y tế, giáo dục, v.v. Dân chủ hóa suy luận Thả chi phí suy luận không chỉ thúc đẩy việc sử dụng, mà còn thúc đẩy việc dân chủ hóa suy luận: Mô hình cục bộ: Các cộng đồng nhỏ có thể huấn luyện Deepseek R1 dựa trên các tập dữ liệu ngôn ngữ cụ thể hoặc ngành cụ thể (ví dụ: dữ liệu y học hoặc luật lệ chuyên ngành). Plugin modular: Nhà phát triển và nhà nghiên cứu độc lập có thể xây dựng các plugin cao cấp (ví dụ: phân tích mã nguồn, tối ưu hóa chuỗi cung ứng hoặc xác minh giao dịch on-chain), không bị hạn chế bởi giấy phép. Nhìn chung, việc tiết kiệm chi phí thúc đẩy nhiều thử nghiệm hơn, từ đó tăng tốc độ sáng tạo của toàn bộ hệ sinh thái AI. Nghịch lý Jevons: Hiệu suất càng cao, tiêu thụ càng nhiều Nghịch lý Jevons là gì? Nghịch lý Jevons chỉ ra rằng sự tăng hiệu suất thường dẫn đến việc tiêu thụ tài nguyên tăng lên (thay vì giảm đi). Nghịch lý này ban đầu được quan sát trong ngành than đá, ý nghĩa rằng khi một quá trình trở nên rẻ tiền hoặc dễ dàng hơn, con người thường sẽ sử dụng nó nhiều hơn, từ đó làm mất đi (đôi khi thậm chí là vượt trội) những tiết kiệm mang lại bởi việc tăng hiệu suất. Trong ngữ cảnh của Deepseek R1: Mô hình chi phí thấp: Giảm chi phí phần cứng, khiến việc triển khai AI trở nên rẻ tiền hơn. Kết quả: Nhiều doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và người yêu thích dự án AI bắt đầu triển khai nhiều hơn. Kết quả: Mặc dù chi phí vận hành mỗi dự án giảm đi, nhưng do sự tăng lên đáng kể của người dùng mới, tổng lượng sử dụng tính toán (và chi phí) có thể tăng. Điều này có phải là tin xấu? Không nhất thiết. Tỉ lệ sử dụng tổng thể cao hơn của các mô hình AI như Deepseek R1 cho thấy sự gia tăng mạnh mẽ trong việc triển khai thành công và ứng dụng. Điều này thúc đẩy: Hệ sinh thái tăng trưởng: Nhiều nhà phát triển tối ưu hóa tính năng mới, sửa lỗi và cải thiện hiệu suất mã nguồn mở. Đổi mới phần cứng: Các nhà sản xuất GPU, CPU và chip AI chuyên biệt đang đối mặt với nhu cầu tăng mạnh, cạnh tranh về giá cả và hiệu suất. Cơ hội kinh doanh: Người xây dựng trong lĩnh vực phân tích, xếp lịch hoặc tiền xử lý dữ liệu chuyên nghiệp có thể tận dụng lợi nhuận từ việc sử dụng AI. Vì vậy, mặc dù nghịch lý Jevons chỉ ra rằng chi phí cơ sở hạ tầng có thể tăng, nhưng đối với ngành công nghiệp AI, đây là một tín hiệu tích cực, thúc đẩy môi trường sáng tạo và kích thích sự đột phá trong triển khai hiệu quả chi phí (ví dụ: nén cao cấp hoặc triển khai nhiệm vụ lên chip chuyên dụng). Tác động đối với DeFAI DeFAI: Sự hòa nhập của trí tuệ nhân tạo và Tài chính phi tập trung DeFAI kết hợp Tài chính phi tập trung và tự động hóa được động lực bởi AI, giúp đại lý quản lý tài sản on-chain, thực hiện các giao dịch đa bước và tương tác với các giao thức Tài chính phi tập trung. Lĩnh vực mới này trực tiếp hưởng lợi từ AI mã nguồn mở và chi phí thấp với các lý do sau: 1. Tự động hóa toàn diện Đại lý có thể liên tục quét thị trường Tài chính phi tập trung, tương tác với cầu nối chuỗi chéo và điều chỉnh Vị thế. Chi phí suy luận AI thấp giúp việc thực hiện toàn diện các đại lý trở nên khả thi kinh tế. 2. Mở rộng không giới hạn nếu hàng ngàn đại lý DeFAI cần cung cấp dịch vụ đồng thời cho các người dùng khác nhau hoặc giao thức khác nhau, các mô hình chi phí thấp như Deepseek R1 có thể duy trì trong phạm vi kiểm soát. 3. Tùy chỉnh Nhà phát triển có thể điều chỉnh mô hình AI mã nguồn mở dựa trên dữ liệu cụ thể của Tài chính phi tập trung (ví dụ: thông tin giá cả, phân tích on-chain, diễn đàn quản trị, v.v.) mà không cần phải trả chi phí giấy phép đắt đỏ. Thêm đại lý AI, thêm Tự động hóa tài chính Khi Deepseek R1 Thả rào cản AI, DeFAI thấy một chuỗi phản hồi tích cực: Đại lý tăng vọt: Nhà phát triển tạo ra các robot chuyên biệt (ví dụ: săn lợi nhuận, cung cấp thanh khoản, giao dịch Token không thể thay thế, tương tác chuỗi chéo Kinh doanh chênh lệch giá). Hiệu suất tăng lên: Mỗi đại lý tối ưu hóa luồng tiền, có thể thúc đẩy hoạt động Tài chính phi tập trung và toàn bộ thanh khoản. Lĩnh vực tăng trưởng: Ngày càng xuất hiện nhiều sản phẩm Tài chính phi tập trung phức tạp, từ các sản phẩm tài chính phái sinh cao cấp đến việc thanh toán có điều kiện, tất cả đều được sắp xếp bởi AI sẵn sàng. Kết quả cuối cùng: Toàn bộ lĩnh vực DeFAI hưởng lợi từ chuỗi phản hồi tích cực - sự sử dụng và tính phức tạp của đại lý tác động lẫn nhau. Triển vọng: Tín hiệu tích cực cho nhà phát triển AI Cộng đồng mã nguồn mở sôi động Với Deepseek R1 mã nguồn mở, cộng đồng có thể: Nhanh chóng sửa lỗi; Đề xuất cải thiện suy luận; Xây dựng nhánh chuyên ngành...