著者: @danielesesta
編集：Vernacular Blockchain
人工知能は急速に発展しています。大規模言語モデル (LLM) は、会話アシスタントから DeFi (分散型金融) のマルチステップトランザクション自動化まで、幅広いアプリケーションに採用されています。ただし、これらのモデルを大規模に展開する場合、コストの高さと複雑さが依然として大きな障害となります。このような背景から、強力な推論機能と低コストにより、何百万もの新しいユーザーとアプリケーション シナリオへの扉を開く新しいオープン ソース AI モデルである Deepseek R1 が誕生しました。
この記事では、次の内容について説明します。
1) Deepseek R1 はオープンソース AI 推論の分野にどのような革新をもたらしますか?
2) 推論コストの低減と柔軟なライセンス モデルによって、より広範な導入を促進できる方法。
3) ジェヴォンズのパラドックスによれば、効率が向上すると使用量（およびそれに伴うコスト）が増加する可能性があるが、それでも AI 開発者にとっては全体的にはプラスとなる。
4) 金融アプリケーションにおける AI のアクセシビリティの向上から DeFAI がどのように恩恵を受けることができるか。
1. Deepseek R1: オープンソース AI の再定義
Deepseek R1 は、推論機能とコンテキスト理解の最適化に重点を置いて、幅広い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大規模言語モデルです。主な機能は次のとおりです。
• 効率的なアーキテクチャ
Deepseek R1 は、次世代のパラメータ構造を採用することで、大規模な GPU クラスターに依存せずに、複雑な推論タスクでほぼ最先端のパフォーマンスを実現します。
• ハードウェア要件が低い
このモデルは、少数の GPU または高度な CPU クラスターで実行できるように設計されているため、スタートアップ、個人開発者、オープンソース コミュニティに適しています。
• オープンソースライセンス
多くの独自モデルとは異なり、Deepseek R1 は許容的なライセンス契約を使用しているため、企業はそれを自社製品に直接統合することができ、アプリケーションやプラグインの開発と特定のニーズに合わせた微調整を加速できます。
使いやすさとオープン性を求めるこの動きは、Linux、Apache、MySQL などのオープンソース プロジェクトの初期の軌跡に似ています。これらのプロジェクトは、最終的にテクノロジー エコシステムの急激な成長を促進しました。
2. 低コストAIの重要性
1) 普及の加速
高品質の AI モデルをより低コストで実行できる場合:
中小企業: 高価な独自サービスに頼ることなく、AI 主導のソリューションを導入します。
開発者: 予算超過を心配することなく、チャットボットから自動リサーチアシスタントまで、新しいアプリケーションを自由に実験し、迅速に反復することができます。
複数の地域での成長: 新興市場の企業は、金融、ヘルスケア、教育などの業界のギャップを埋めるために、AI ソリューションをよりスムーズに導入できるようになります。
2) 推論の民主化を推進する
推論のコストを下げると、利用が増えるだけでなく、推論が民主化されます。
ローカライズされたモデル: 小規模コミュニティでは、Deepseek R1 を使用して、特定の言語や、医療データや法律データなどのドメインコーパスのトレーニングをカスタマイズできます。
モジュラー プラグイン: 開発者や独立した研究者は、ライセンス制限に縛られることなく、高度なプラグイン (コード分析、サプライ チェーンの最適化、オンチェーン トランザクションの検証など) を作成できます。
全体として、コスト削減により実験の機会が増え、AI エコシステム全体のイノベーションのペースが加速します。
3. ジェヴォンズのパラドックス：効率が向上すると消費が増える
1) ジェヴォンズのパラドックスとは何ですか?
ジェヴォンズのパラドックスは、効率性の向上は一般に資源消費の減少ではなく増加につながると述べています。この現象は、石炭の使用において初めて観察されました。プロセスが安価になったり、容易になったりすると、人々は石炭の使用を増やす傾向があり、効率性の向上による節約分を相殺したり、さらには上回ったりするのです。
Deepseek R1 のコンテキストでは:
低コストモデル: ハードウェアの負担を軽減することで、AI の実行コストが削減されます。
その結果、より多くの企業、研究者、愛好家が AI インスタンスを実行するようになりました。
結局のところ、個々のインスタンスの実行コストは低くなるかもしれませんが、多数の新規ユーザーが参加すると、コンピューティング リソースの総使用量 (およびそのコスト) が増加する可能性があります。
2) これは悪いニュースですか?
そうではありません。 Deepseek R1 のような AI モデルの使用が大幅に増加したことは、その成功の人気を反映しており、より多くのアプリケーションにつながっています。この傾向により、次のようなことが推進されています。
エコシステムの成長: より多くの開発者が、オープンソース コードの機能向上、バグ修正、パフォーマンスの最適化に投資しています。
ハードウェアのイノベーション: GPU、CPU、専用 AI チップのメーカーは、急増する需要を満たすために価格と効率で競争しています。
ビジネスチャンス: 分析、プロセス オーケストレーション、特殊なデータ前処理などの分野の開発者は、AI の使用の急増から恩恵を受けるでしょう。
したがって、ジェヴォンズのパラドックスはインフラコストが上昇する可能性があることを示唆していますが、AI分野全体にとっては前向きな兆候であり、イノベーションの環境を育み、コスト効率の高い展開（より高度な圧縮技術など）におけるブレークスルーを推進します。タスクを専用チップにオフロードします。
4. DeFAIへの影響
1) DeFAI: AIとDeFiの統合
DeFAI は、分散型金融 (DeFi) と AI 駆動型自動化を組み合わせ、インテリジェント エージェントがオンチェーン資産を管理し、マルチステップ トランザクションを実行し、DeFi プロトコルと対話できるようにします。この新興分野は、次のような理由から、オープンソースで低コストの AI モデルから直接恩恵を受けています。
24時間365日自律的に稼働するスマートエージェントは、DeFi市場を継続的に監視し、チェーン全体で動作し、ポジションを再調整できます。 AI 推論コストが低いため、これらのエージェントを 24 時間 365 日稼働させることがより経済的に実現可能になります。
無制限のスケーラビリティ さまざまなユーザーやプロトコルに対して何千もの DeFAI エージェントを同時に実行する必要がある場合、Deepseek R1 のような低コスト モデルを使用すると、運用コストを効果的に制御できます。
カスタマイズ機能 開発者は、高額なライセンス料を負担することなく、DeFi 固有のデータ (価格フィード、オンチェーン分析、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。
2) AIエージェントが増えれば金融の自動化も進む
Deepseek R1 が AI の閾値を下げるにつれて、DeFAI 分野では正のフィードバック ループが出現しました。
開発者が特殊なボット（イールドマイニング、流動性提供、NFT 取引、クロスチェーン裁定取引など）を作成するにつれて、エージェントの数は急増しました。
効率性の向上 各エージェントは金融流動性を最適化できるため、DeFi の活動と流動性の全体的な成長を促進する可能性があります。
業界の成長高度なデリバティブや条件付き支払いプロトコルなど、より複雑な DeFi 製品が次々と登場していますが、これらはすべてすぐに利用できる AI によって推進されています。
最終結果：DeFAI 分野全体で好循環が形成されました。ユーザーの成長とエージェントのインテリジェンスが相互に促進し、DeFI エコシステムのさらなる繁栄と発展を促進します。
5. 展望: AI開発者にとって前向きな兆候
1) 活発なオープンソースコミュニティ
Deepseek R1 オープンソースにより、コミュニティは次のことが可能になります。
脆弱性を迅速に修正し、
推論最適化ソリューションを提案します。
特定の分野（金融、法律、医療など）のブランチを作成します。共同開発により、継続的なモデルの改善が実現し、関連するエコシステム ツール (微調整フレームワーク、モデル展開インフラストラクチャなど) が生まれます。
2) 新たな収益の道
AI 開発者、特に DeFAI 分野の開発者は、従来の API 呼び出しごとの支払いモデルを打ち破り、より革新的なモデルを模索することができます。
ホスト型 AI インスタンス: ユーザーフレンドリーな管理パネルを備えたエンタープライズ グレードの Deepseek R1 ホスティング サービスを提供します。
サービス層: DeFi オペレーターがオープンソース モデルに基づいて付加価値サービスを提供できるように、高度な機能 (コンプライアンス チェックやリアルタイム インテリジェンスなど) を統合します。
エージェント マーケットプレイス: サブスクリプションまたはパフォーマンスベースの料金を通じて、それぞれ独自の戦略またはリスク許容度を持つ専用のエージェント プロファイルをホストします。これらのビジネス モデルは、基盤となる AI テクノロジーが管理可能なコストで数百万の同時ユーザーをサポートできる場合に繁栄するでしょう。
3) 障壁が低い = 人材プールが大きい
Deepseek R1 のハードウェア要件が低下するにつれて、世界中のより多くの開発者が AI テクノロジーを試すことができるようになります。この多様な才能の流入により、次のようなことが起こります。
現実世界と暗号特有の課題に対する革新的なソリューションを刺激し、
オープンソースコミュニティに新しいアイデアや改善を注入し、
高いコンピューティング コストのために排除されてきた潜在的なグローバル開発者ベースを解放します。
6. 結論
Deepseek R1 のリリースは重要な転換点となります。オープンソース AI には、もはや高額なコンピューティング リソースやライセンス料は必要なくなります。強力な推論機能を低コストで提供することで、小規模な開発チームから大企業まで、より幅広いアプリケーションへの道が開かれます。ジェヴォンズのパラドックスは、需要の急増によりインフラコストが上昇する可能性があることを示唆していますが、この現象は AI エコシステムにとってプラスであり、ハードウェアの革新、コミュニティへの貢献、次世代アプリケーションの開発を促進します。
DeFAI の分野では、AI エージェントが分散型ネットワーク上の金融業務を調整しており、その影響はさらに広範囲に及びます。オーバーヘッドが低いということは、より洗練されたプロキシ、より広いアクセス性、そしてオンチェーン戦略の範囲が拡大し続けることを意味します。収益集約からリスク管理まで、これらの高度な AI ソリューションは、暗号通貨の採用と革新のための新たな道を切り開くために継続的に機能します。
最終的に、Deepseek R1 は、オープンソース テクノロジーが AI や DeFi を含む業界全体の発展を促進できる方法を実証しています。 AIがもはや少数の人のためのツールではなく、オープンソースモデル、費用対効果の高いインフラストラクチャ、強力なコミュニティの推進力によって推進される、日常の金融、創造、グローバルな意思決定の基盤となる未来に向かって進んでいます。 。
