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DeepSeek 爆红启示录:AI 如何让 DeFi 走向主流

10天前 14 技术

作者:danielesesta;来源:Coinspire

编者注:AI 技术飞速发展的今天,让大家相信 Web3 能否从 AI 中受益已不再是问题,真正的焦点在于:哪个 Web3 赛道能最快抓住 AI 的红利,以及如何最大化利用 AI 实现突破——去中心化金融(DeFi)无疑是最具潜力的领域之一,而两者的交汇点——DeFAI(DeFi+AI),正成为加密经济中增长最快的赛道之一。

DeFAI 的本质是让 AI 成为链上世界的「自动驾驶仪」,当前 DeFi 的复杂性一直是普通用户进入的门槛,而 DeFAI 则有望通过 AI 简化用户体验,吸引更多主流用户:它们能实时解析链上数据,也能帮你完成跨链套利、动态质押、闪电贷组合等复杂策略,甚至通过 DAO 治理参与协议升级,就像搜索引擎让普通人无需懂 TCP 协议也能上网,DeFAI 将让每个小白用户拥有对冲基金级的资产管理能力。

目前,一些 DeFAI 项目已经崭露头角,本文的作者 Daniele 正是 DeFAI 头部项目 Hey Anon($ANON) 的创始人,作为知名 DeFi 开发者,曾主导了包括算法稳定币 Wonderland 、去中心化借贷 AbracadabraMoney 和 DEX WAGMI 的开发。如今,他创始的 Hey Anon 则是专注于 AI 驱动的 DeFi 自动化工具,推出的基于 TypeScript 的解决方案旨在集成到 DeFi 协议中,使代理能够以前所未有的安全性和简便性管理链上交互,其市值在 CoinmarketCap DeFAI 板块中排名第三。

Daniele 从 DeepseekR1 在开源 AI 推理方面的突破获得灵感,深入探讨了 DeFi 如何从 AI 技术中受益,相信大家一定能从他的见解中获得一些新的感悟。

以下为正文:

人工智能正在加速发展。大型语言模型(LLMs)正在为从对话助手到 DeFi 多步骤交易自动化等各个领域赋能。然而,大规模部署这些模型的成本和复杂性仍然是重大障碍。Deepseek R1 这一新型开源 AI 模型应运而生,它以更低成本提供强大的推理能力——为数百万新用户和应用场景铺平道路。

本文将探讨:

▶ Deepseek R1 在开源 AI 推理方面的突破

▶ 低成本推理和灵活许可如何推动广泛采用

▶ 杰文斯悖论为何预示效率提升可能反而推高使用量(及成本)——但对 AI 开发者仍是净利好

▶ DeFAI 如何受益于金融应用中 AI 的普及

Deepseek R1:重新定义开源 AI

Deepseek R1 是基于广泛文本训练的新型 LLM,专为推理和语境理解优化。其突出特性包括:

• 高效架构:采用新一代参数结构,无需庞大 GPU 集群即可在复杂推理任务中实现接近顶尖性能。

• 低硬件需求:设计支持少量 GPU 甚至高端 CPU 集群运行,降低初创企业、独立开发者和开源社区使用门槛。

• 开源许可:不同于多数专有模型,其宽松许可允许企业直接集成到产品中——推动快速采用、插件开发和专业微调。

这种 AI 民主化趋势令人联想到 Linux、Apache 和 MySQL 等开源项目的早期阶段——正是这些项目最终推动了科技生态的指数级增长。

低成本 AI 的价值主张

  • 加速普及

当高质量 AI 模型实现经济运行时:

• 中小企业:无需依赖昂贵专有服务即可部署 AI 解决方案。

• 开发者:可自由试验——从聊天机器人到自动化研究助手,预算内实现创新迭代。

• 地理多元化发展:新兴市场企业可无缝接入 AI 方案,弥合金融、医疗、教育等行业的数字鸿沟。

  • 推理民主化

低成本推理不仅推动使用,更实现民主化推理:

• 本地化模型:小型社区可用特定语言或领域语料(如专业医疗 / 法律数据)训练 Deepseek R1。

• 模块化扩展:开发者和独立研究者可构建高级插件(如代码分析、供应链优化、链上交易验证),突破许可瓶颈。

总体而言,成本节约催生更多实验,从而加速 AI 生态的整体创新。

杰文斯悖论:效率提升为何推高消费

  • 何为杰文斯悖论?

该理论指出效率提升常导致资源消耗增加而非减少。最初在煤炭使用场景中发现,意味着当流程变得更经济时,人们倾向于扩大使用规模,抵消(有时超过)效率收益。

在 Deepseek R1 语境下:

• 低成本模型:降低硬件需求,使 AI 运行更经济。

• 结果:更多企业、研究者和爱好者启动 AI 实例。

• 效应:尽管单实例运营成本下降,但总量激增可能推高整体算力消耗(及成本)。

  • 这是利空吗?

未必。Deepseek R1 等模型的广泛使用标志着成功普及和应用激增,这将推动:

• 生态繁荣:更多开发者完善开源代码功能、修复漏洞、优化性能。

• 硬件革新:GPU、CPU 及专用 AI 芯片制造商响应激增需求,在价格和能效方面展开竞争。

• 商业机遇:分析工具、流程编排、专业数据预处理等领域的建设者将受益于 AI 使用热潮。

因此,尽管杰文斯悖论暗示基础设施成本可能攀升,但对 AI 行业整体是积极信号 ——推动创新环境发展,催生经济部署突破(如先进压缩技术或任务卸载至专用芯片)。

对 DeFAI 的影响

  • DeFAI:当 AI 邂逅 DeFi

DeFAI 将去中心化金融与 AI 自动化结合,使智能体能够管理链上资产、执行多步骤交易、与 DeFi 协议交互。这个新兴领域直接受益于开源低成本 AI,因为:

• 全天候自治

智能体可持续扫描 DeFi 市场,桥接链间资产并调整头寸。低推理成本使 24/7 运行具备财务可行性。

• 无限扩展

当数千 DeFAI 智能体需同时服务不同用户或协议时,Deepseek R1 等低成本模型可控制运营开支。

• 定制化

开发者可用 DeFi 专用数据(价格馈送、链上分析、治理论坛)微调开源 AI,无需支付高额许可费。

  • 更多 AI 智能体,更强金融自动化

随着 Deepseek R1 降低 AI 门槛,DeFAI 形成正向循环:

• 智能体爆发:开发者创建专业机器人(如收益狩猎、流动性供给、NFT 交易、跨链套利)

• 效率提升:每个智能体优化资金流,可能提升 DeFi 整体活跃度和流动性

• 行业成长:更复杂的 DeFi 产品涌现,从高级衍生品到条件支付,全部由易获取的 AI 协调

最终结果 --- 整个 DeFAI 领域受益于 "用户增长 - 智能体进化" 的良性循环。

展望:AI 开发者的积极信号

  • 蓬勃发展的开源社区

Deepseek R1 开源后,社区可以:

• 快速修复漏洞

• 提出推理优化方案

• 创建领域分叉(如金融、法律、医疗)

协作开发带来持续模型改进,并催生生态工具(微调框架、模型服务基础设施等)

  • 新型盈利路径

DeFAI 等领域的 AI 开发者可突破传统 API 调用收费模式:

• 托管 AI 实例:提供企业级 Deepseek R1 托管服务,配备友好仪表盘

• 服务层建设:在开源模型基础上,为 DeFi 运营商集成合规审查、实时情报等高级功能

• 智能体市场:托管具有独特策略或风险配置的智能体档案,提供订阅或绩效分成服务

当底层 AI 技术能扩展至百万级并发用户而不导致供应商破产时,此类商业模式将蓬勃发展

  • 低门槛=人才池扩容

随着 Deepseek R1 需求降低,全球更多开发者可参与 AI 实验。这种人才涌入:

• 激发解决现实世界和加密领域难题的创新方案;

• 以新鲜创意和改进丰富开源社区;

• 释放曾被高算力成本拒之门外的全球人才。

结语

Deepseek R1 的出现标志着关键转折:开源 AI 不再需要昂贵算力或许可费。通过低成本提供强大推理能力,它为从小型开发团队到大型企业的广泛采用铺路。尽管杰文斯悖论暗示基础设施成本可能因需求激增而上升,但这种现象最终利好 AI 生态——驱动硬件创新、社区贡献和高级应用开发。

对 DeFAI 而言,在去中心化网络上协调金融操作的 AI 智能体将产生重大涟漪效应。更低成本意味着更复杂的智能体、更强的可及性,以及不断扩展的链上策略阵列。从收益聚合器到风险管理,这些先进 AI 解决方案可持续运行,为加密采用和创新开辟新路径。

Deepseek R1 证明开源进步如何催化整个行业——AI 与 DeFi 皆然。我们正站在未来的门槛:AI 不再是少数特权者的工具,而将成为日常金融、创造力和全球决策的基础要素——由开放模型、经济型基础设施和不可阻挡的社区动能共同驱动。

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