L'IA au service de la Finance décentralisée : Les enseignements des percées de DeepSeek
L'intelligence artificielle se développe rapidement, les grands modèles de langage autonomisent divers domaines, des assistants de conversation à l'automatisation des transactions multi-étapes en Finance décentralisée. Cependant, le coût et la complexité du déploiement à grande échelle de ces modèles restent des obstacles majeurs. Le modèle AI open source DeepSeek R1 est né, offrant une capacité de raisonnement puissante à un coût inférieur, ouvrant la voie à des millions de nouveaux utilisateurs et cas d'utilisation.
Cet article explorera :
DeepSeek R1 a réalisé des percées dans l'inférence AI open source
Comment le raisonnement à faible coût et les licences flexibles favorisent l'adoption généralisée
Pourquoi le paradoxe de Jevons prédit que l'augmentation de l'efficacité pourrait en fait augmenter l'utilisation (et les coûts) - mais reste un avantage net pour les développeurs d'IA
DeFAI comment bénéficier de la popularité de l'IA dans les applications financières
DeepSeek R1 : redéfinir l'IA open source
DeepSeek R1 est un nouveau LLM basé sur un entraînement de textes étendus, optimisé pour le raisonnement et la compréhension du contexte. Ses caractéristiques remarquables incluent :
Architecture efficace : utilisation d'une nouvelle génération de structures de paramètres, permettant d'atteindre des performances proches de l'excellence dans des tâches d'inférence complexes sans nécessiter de grands clusters GPU.
Faibles exigences matérielles : conçu pour fonctionner avec un petit nombre de GPU ou même des clusters de CPU haut de gamme, réduisant ainsi les barrières d'entrée pour les startups, les développeurs indépendants et la communauté open source.
Licence open source : Contrairement à la plupart des modèles propriétaires, sa licence laxiste permet aux entreprises de s'intégrer directement dans leurs produits - favorisant une adoption rapide, le développement de plugins et un ajustement professionnel.
Cette tendance à la démocratisation de l'IA rappelle les premières étapes de projets open source tels que Linux, Apache et MySQL - ce sont précisément ces projets qui ont finalement propulsé la croissance exponentielle de l'écosystème technologique.
Proposition de valeur de l'IA à faible coût
Accélérer la diffusion
Lorsque des modèles d'IA de haute qualité réalisent un fonctionnement économique :
PME : déploiement de solutions IA sans dépendre de services propriétaires coûteux.
Développeurs : expérimentation libre - de la chatbot à l'assistant de recherche automatisé, réaliser des itérations innovantes dans le budget.
Développement de la diversification géographique : les entreprises des marchés émergents peuvent accéder sans couture aux solutions d'IA, comblant ainsi le fossé numérique dans des secteurs tels que la finance, la santé et l'éducation.
démocratisation de l'inférence
Le raisonnement à faible coût favorise non seulement l'utilisation, mais réalise également la démocratisation du raisonnement :
Modèle localisé : de petites communautés peuvent utiliser des corpus dans des langues ou des domaines spécifiques (comme des données médicales/juridiques spécialisées) pour entraîner DeepSeek R1.
Extensibilité modulaire : les développeurs et les chercheurs indépendants peuvent créer des plugins avancés (tels que l'analyse de code, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, la vérification des transactions sur la chaîne), dépassant ainsi les obstacles liés aux autorisations.
Dans l'ensemble, les économies de coûts favorisent davantage d'expérimentations, accélérant ainsi l'innovation globale de l'écosystème de l'IA.
Paradoxe de Jevons : pourquoi l'amélioration de l'efficacité augmente la consommation
Qu'est-ce que le paradoxe de Jevons ?
Cette théorie indique que l'amélioration de l'efficacité conduit souvent à une augmentation de la consommation des ressources plutôt qu'à une diminution. Découverte initialement dans le contexte de l'utilisation du charbon, cela signifie que lorsque les processus deviennent plus économiques, les gens ont tendance à élargir l'échelle d'utilisation, annulant (parfois dépassant) les gains d'efficacité.
Dans le contexte de DeepSeek R1 :
Modèle à faible coût : réduire les besoins en matériel pour rendre l'IA plus économique.
Résultat : Plus d'entreprises, de chercheurs et d'amateurs lancent des instances d'IA.
Effet : Bien que le coût d'exploitation d'une instance unique ait diminué, l'augmentation globale pourrait faire grimper la consommation totale de puissance de calcul (et les coûts).
Est-ce une mauvaise nouvelle ?
Pas nécessairement. L'utilisation généralisée de modèles comme DeepSeek R1 marque une augmentation réussie de la popularisation et de l'application, ce qui va stimuler :
Prospérité de l'écosystème : plus de développeurs améliorent les fonctionnalités du code source ouvert, corrigent les vulnérabilités et optimisent les performances.
Innovation matérielle : Les fabricants de GPU, CPU et de puces AI dédiées répondent à la demande croissante en rivalisant sur les prix et l'efficacité énergétique.
Opportunités commerciales : les bâtisseurs dans des domaines tels que les outils d'analyse, l'orchestration des processus et le prétraitement des données professionnelles bénéficieront de l'engouement pour l'utilisation de l'IA.
Ainsi, bien que le paradoxe de Jevons suggère que les coûts d'infrastructure pourraient augmenter, cela représente un signal positif pour l'ensemble de l'industrie de l'IA - favorisant le développement d'un environnement d'innovation et entraînant des percées dans le déploiement économique (comme des technologies de compression avancées ou le déchargement de tâches sur des puces dédiées).
Impact sur DeFAI
DeFAI : quand l'IA rencontre la Finance décentralisée
DeFAI combine la finance décentralisée avec l'automatisation par l'IA, permettant aux agents de gérer des actifs sur la chaîne, d'exécuter des transactions multi-étapes et d'interagir avec des protocoles DeFi. Ce domaine émergent bénéficie directement de l'IA open-source à faible coût, car :
Autonomie 24/7
Les agents intelligents peuvent scanner durablement le marché de la Finance décentralisée, faire le pont entre les actifs inter-chaînes et ajuster les positions. Le faible coût d'inférence rend l'opération 24/7 financièrement viable.
Expansion infinie
Lorsque des milliers d'intelligences artificielles DeFAI doivent servir simultanément différents utilisateurs ou protocoles, des modèles à faible coût comme DeepSeek R1 peuvent contrôler les dépenses opérationnelles.
Personnalisé
Les développeurs peuvent utiliser des données spéciales DeFi (flux de prix, analyse en chaîne, forum de gouvernance) pour affiner l'IA open source sans avoir à payer de frais de licence élevés.
Plus d'entités intelligentes AI, une automatisation financière plus puissante.
Avec la baisse du seuil d'accès à l'IA par DeepSeek R1, la Finance décentralisée (DeFAI) forme un cycle positif :
Explosion des entités intelligentes : les développeurs créent des robots professionnels (tels que la chasse aux rendements, la fourniture de liquidités, le trading de NFT, l'arbitrage inter-chaînes)
Amélioration de l'efficacité : chaque agent optimise le flux de fonds, ce qui peut améliorer l'activité et la liquidité globales de la Finance décentralisée.
Croissance de l'industrie : des produits DeFi plus complexes émergent, allant des dérivés avancés aux paiements conditionnels, tous coordonnés par une IA facilement accessible.
Résultat final - l'ensemble du domaine DeFAI bénéficie du cycle vertueux de "croissance des utilisateurs - évolution des agents."
Perspectives : Signaux positifs pour les développeurs d'IA
communauté open source en plein essor
Après l'ouverture de DeepSeek R1, la communauté peut :
Correction rapide des vulnérabilités
Proposer un plan d'optimisation de l'inférence
Créer des fourches de domaine (comme la finance, le droit, la santé)
Le développement collaboratif entraîne une amélioration continue des modèles et donne naissance à des outils écologiques (cadres de réglage fin, infrastructures de services de modèles, etc.)
Nouveau chemin de profit
Les développeurs d'IA dans des domaines tels que la Finance décentralisée peuvent dépasser le modèle de facturation traditionnel des appels API :
Instances AI hébergées : service d'hébergement DeepSeek R1 de niveau entreprise, équipé d'un tableau de bord convivial
Construction de la couche de service : sur la base de modèles open source, intégrer des fonctions avancées telles que la conformité, la vérification et l'intelligence en temps réel pour les opérateurs de Finance décentralisée
Marché des agents intelligents : hébergement de profils d'agents avec des stratégies ou des configurations de risque uniques, offrant des services d'abonnement ou de partage des performances
Lorsque la technologie AI sous-jacente peut s'étendre à des millions d'utilisateurs simultanés sans entraîner la faillite des fournisseurs, ce type de modèle commercial prospérera.
Barrière d'entrée basse = élargissement du vivier de talents
Avec la baisse de la demande pour DeepSeek R1, davantage de développeurs dans le monde peuvent participer à des expériences en IA. Cette afflux de talents :
Stimuler des solutions innovantes pour résoudre des problèmes dans le monde réel et dans le domaine de la cryptographie ;
Enrichir la communauté open source avec des idées fraîches et des améliorations ;
Libérer les talents mondiaux qui avaient été exclus en raison des coûts élevés de calcul.
Conclusion
L'apparition de DeepSeek R1 marque un tournant clé : l'IA open source n'a plus besoin de puissance de calcul coûteuse ou de frais de licence. En offrant une capacité de raisonnement puissante à faible coût, elle pave la voie à une adoption généralisée, allant des petites équipes de développement aux grandes entreprises. Bien que le paradoxe de Jevons suggère que les coûts d'infrastructure pourraient augmenter en raison d'une demande croissante, ce phénomène profite finalement à l'écosystème de l'IA – stimulant l'innovation matérielle, les contributions de la communauté et le développement d'applications avancées.
Pour DeFAI, la coordination des opérations financières par des agents intelligents IA sur des réseaux décentralisés aura un impact significatif. Des coûts plus bas signifient des agents plus complexes, une meilleure accessibilité et une gamme de stratégies en chaîne en constante expansion. Des agrégateurs de rendement à la gestion des risques, ces solutions IA avancées fonctionnent de manière durable, ouvrant de nouveaux chemins pour l'adoption et l'innovation dans la crypto.
DeepSeek R1 prouve comment les progrès open source catalysent l'ensemble de l'industrie - tant l'IA que la Finance décentralisée. Nous sommes à la porte du futur : l'IA n'est plus un outil réservé à quelques privilégiés, mais deviendra un élément fondamental des finances quotidiennes, de la créativité et des décisions mondiales - propulsé par des modèles ouverts, une infrastructure économique et une dynamique communautaire irrésistible.
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DaoDeveloper
· Il y a 14h
modèle d'optimisation intéressant - en profondeur dans la mise en œuvre rn, cela pourrait changer la donne pour nos flux de gestion de trésorerie de dao tbh
Voir l'originalRépondre0
LiquidationWizard
· Il y a 14h
le defi va encore être à la mode
Voir l'originalRépondre0
WhaleMinion
· Il y a 14h
Le poulet s'est levé, s'est levé.
Voir l'originalRépondre0
RektButStillHere
· Il y a 14h
Faire quelque chose d'aussi bas peut-il vraiment briser le cercle ?
DeepSeek R1 Open Source AI aide à la généralisation de la Finance décentralisée, l'inférence à faible coût pourrait remodeler l'écosystème DeFAI.
L'IA au service de la Finance décentralisée : Les enseignements des percées de DeepSeek
L'intelligence artificielle se développe rapidement, les grands modèles de langage autonomisent divers domaines, des assistants de conversation à l'automatisation des transactions multi-étapes en Finance décentralisée. Cependant, le coût et la complexité du déploiement à grande échelle de ces modèles restent des obstacles majeurs. Le modèle AI open source DeepSeek R1 est né, offrant une capacité de raisonnement puissante à un coût inférieur, ouvrant la voie à des millions de nouveaux utilisateurs et cas d'utilisation.
Cet article explorera :
DeepSeek R1 : redéfinir l'IA open source
DeepSeek R1 est un nouveau LLM basé sur un entraînement de textes étendus, optimisé pour le raisonnement et la compréhension du contexte. Ses caractéristiques remarquables incluent :
Cette tendance à la démocratisation de l'IA rappelle les premières étapes de projets open source tels que Linux, Apache et MySQL - ce sont précisément ces projets qui ont finalement propulsé la croissance exponentielle de l'écosystème technologique.
Proposition de valeur de l'IA à faible coût
Accélérer la diffusion
Lorsque des modèles d'IA de haute qualité réalisent un fonctionnement économique :
démocratisation de l'inférence
Le raisonnement à faible coût favorise non seulement l'utilisation, mais réalise également la démocratisation du raisonnement :
Dans l'ensemble, les économies de coûts favorisent davantage d'expérimentations, accélérant ainsi l'innovation globale de l'écosystème de l'IA.
Paradoxe de Jevons : pourquoi l'amélioration de l'efficacité augmente la consommation
Qu'est-ce que le paradoxe de Jevons ?
Cette théorie indique que l'amélioration de l'efficacité conduit souvent à une augmentation de la consommation des ressources plutôt qu'à une diminution. Découverte initialement dans le contexte de l'utilisation du charbon, cela signifie que lorsque les processus deviennent plus économiques, les gens ont tendance à élargir l'échelle d'utilisation, annulant (parfois dépassant) les gains d'efficacité.
Dans le contexte de DeepSeek R1 :
Est-ce une mauvaise nouvelle ?
Pas nécessairement. L'utilisation généralisée de modèles comme DeepSeek R1 marque une augmentation réussie de la popularisation et de l'application, ce qui va stimuler :
Ainsi, bien que le paradoxe de Jevons suggère que les coûts d'infrastructure pourraient augmenter, cela représente un signal positif pour l'ensemble de l'industrie de l'IA - favorisant le développement d'un environnement d'innovation et entraînant des percées dans le déploiement économique (comme des technologies de compression avancées ou le déchargement de tâches sur des puces dédiées).
Impact sur DeFAI
DeFAI : quand l'IA rencontre la Finance décentralisée
DeFAI combine la finance décentralisée avec l'automatisation par l'IA, permettant aux agents de gérer des actifs sur la chaîne, d'exécuter des transactions multi-étapes et d'interagir avec des protocoles DeFi. Ce domaine émergent bénéficie directement de l'IA open-source à faible coût, car :
Les agents intelligents peuvent scanner durablement le marché de la Finance décentralisée, faire le pont entre les actifs inter-chaînes et ajuster les positions. Le faible coût d'inférence rend l'opération 24/7 financièrement viable.
Lorsque des milliers d'intelligences artificielles DeFAI doivent servir simultanément différents utilisateurs ou protocoles, des modèles à faible coût comme DeepSeek R1 peuvent contrôler les dépenses opérationnelles.
Les développeurs peuvent utiliser des données spéciales DeFi (flux de prix, analyse en chaîne, forum de gouvernance) pour affiner l'IA open source sans avoir à payer de frais de licence élevés.
Plus d'entités intelligentes AI, une automatisation financière plus puissante.
Avec la baisse du seuil d'accès à l'IA par DeepSeek R1, la Finance décentralisée (DeFAI) forme un cycle positif :
Résultat final - l'ensemble du domaine DeFAI bénéficie du cycle vertueux de "croissance des utilisateurs - évolution des agents."
Perspectives : Signaux positifs pour les développeurs d'IA
communauté open source en plein essor
Après l'ouverture de DeepSeek R1, la communauté peut :
Le développement collaboratif entraîne une amélioration continue des modèles et donne naissance à des outils écologiques (cadres de réglage fin, infrastructures de services de modèles, etc.)
Nouveau chemin de profit
Les développeurs d'IA dans des domaines tels que la Finance décentralisée peuvent dépasser le modèle de facturation traditionnel des appels API :
Lorsque la technologie AI sous-jacente peut s'étendre à des millions d'utilisateurs simultanés sans entraîner la faillite des fournisseurs, ce type de modèle commercial prospérera.
Barrière d'entrée basse = élargissement du vivier de talents
Avec la baisse de la demande pour DeepSeek R1, davantage de développeurs dans le monde peuvent participer à des expériences en IA. Cette afflux de talents :
Conclusion
L'apparition de DeepSeek R1 marque un tournant clé : l'IA open source n'a plus besoin de puissance de calcul coûteuse ou de frais de licence. En offrant une capacité de raisonnement puissante à faible coût, elle pave la voie à une adoption généralisée, allant des petites équipes de développement aux grandes entreprises. Bien que le paradoxe de Jevons suggère que les coûts d'infrastructure pourraient augmenter en raison d'une demande croissante, ce phénomène profite finalement à l'écosystème de l'IA – stimulant l'innovation matérielle, les contributions de la communauté et le développement d'applications avancées.
Pour DeFAI, la coordination des opérations financières par des agents intelligents IA sur des réseaux décentralisés aura un impact significatif. Des coûts plus bas signifient des agents plus complexes, une meilleure accessibilité et une gamme de stratégies en chaîne en constante expansion. Des agrégateurs de rendement à la gestion des risques, ces solutions IA avancées fonctionnent de manière durable, ouvrant de nouveaux chemins pour l'adoption et l'innovation dans la crypto.
DeepSeek R1 prouve comment les progrès open source catalysent l'ensemble de l'industrie - tant l'IA que la Finance décentralisée. Nous sommes à la porte du futur : l'IA n'est plus un outil réservé à quelques privilégiés, mais deviendra un élément fondamental des finances quotidiennes, de la créativité et des décisions mondiales - propulsé par des modèles ouverts, une infrastructure économique et une dynamique communautaire irrésistible.