작성자: @danielesesta
편집자: Vernacular Blockchain
인공지능은 급속히 발전하고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 대화형 비서부터 DeFi(분산형 금융)의 다단계 거래 자동화에 이르기까지 광범위한 애플리케이션을 구동하고 있습니다. 그러나 이러한 모델을 대규모로 배포하는 데는 높은 비용과 복잡성이 여전히 큰 장애물로 남아 있습니다. 이러한 배경에서 Deepseek R1이 탄생했습니다. Deepseek R1은 강력한 추론 기능과 낮은 비용으로 수백만 명의 새로운 사용자와 응용 프로그램 시나리오에 문을 여는 새로운 오픈 소스 AI 모델입니다.
이 글에서는 다음 내용을 살펴보겠습니다.
1) Deepseek R1은 오픈소스 AI 추론 분야에 어떤 혁신을 가져왔나요?
2) 더 낮은 추론 비용과 유연한 라이선싱 모델이 어떻게 더 광범위한 도입을 촉진할 수 있는가.
3) 제번스의 역설은 효율성이 향상됨에 따라 사용량(및 해당 비용)이 증가할 수 있지만, 전반적으로 AI 개발자에게는 여전히 긍정적인 측면이 있다고 시사합니다.
4) DeFAI는 금융 애플리케이션에서 AI의 접근성 증가를 어떻게 활용할 수 있는가.
1. Deepseek R1: 오픈소스 AI를 재정의하다
Deepseek R1은 광범위한 텍스트 코퍼스를 사용하여 학습된 새로 출시된 대규모 언어 모델로, 추론 능력과 문맥적 이해의 최적화에 중점을 두고 있습니다. 핵심 기능은 다음과 같습니다.
• 효율적인 아키텍처
Deepseek R1은 차세대 매개변수 구조를 채택하여 대규모 GPU 클러스터에 의존하지 않고도 복잡한 추론 작업에서 거의 최첨단 성능을 제공합니다.
• 하드웨어 요구 사항 감소
이 모델은 적은 수의 GPU 또는 고급 CPU 클러스터에서도 실행되도록 설계되어 스타트업, 개인 개발자, 오픈 소스 커뮤니티에 더 적합합니다.
• 오픈소스 라이센스
많은 독점 모델과 달리 Deepseek R1은 관대한 라이선스 계약을 사용하므로 기업이 자사 제품에 직접 통합하여 애플리케이션 및 플러그인 개발을 가속화하고 특정 요구 사항에 맞게 세부 조정할 수 있습니다.
사용 편의성과 개방성을 추구하는 이러한 노력은 Linux, Apache, MySQL과 같은 오픈소스 프로젝트의 초기 궤적과 유사합니다. 이러한 프로젝트는 궁극적으로 기술 생태계의 기하급수적 성장을 촉진했습니다.
2. 저비용 AI의 중요성
1) 대중화 가속화
고품질 AI 모델을 더 낮은 비용으로 실행할 수 있는 경우:
중소기업: 값비싼 독점 서비스에 의존하지 않고 AI 기반 솔루션을 배포하세요.
개발자: 예산 초과에 대한 걱정 없이 채팅봇에서 자동화된 연구 지원에 이르기까지 새로운 애플리케이션을 자유롭게 실험하고 빠르게 반복할 수 있습니다.
여러 지역에서의 성장: 신흥 시장의 기업은 금융, 의료, 교육 등의 산업에서 격차를 메우기 위해 AI 솔루션을 보다 원활하게 도입할 수 있습니다.
2) 추론의 민주화를 촉진합니다.
추론 비용을 낮추면 사용량이 늘어날 뿐만 아니라 추론도 민주화됩니다.
지역화된 모델: 소규모 커뮤니티에서는 Deepseek R1을 사용하여 의료 또는 법률 데이터와 같은 특정 언어나 도메인 코퍼스에 대한 교육을 사용자 정의할 수 있습니다.
모듈식 플러그인: 개발자와 독립 연구자는 라이선스 제한에 얽매이지 않고 고급 플러그인(예: 코드 분석, 공급망 최적화, 온체인 거래 검증)을 만들 수 있습니다.
전반적으로 비용 절감은 더 많은 실험 기회로 이어질 수 있으며, 이는 AI 생태계 전반에서 혁신의 속도를 가속화할 수 있습니다.
3. 제번스의 역설: 효율성이 향상되면 소비가 더 많아진다
1) 제번스의 역설이란 무엇인가?
제번스의 역설은 효율성의 향상은 일반적으로 자원 소비를 감소시키지 않고 증가시킨다는 주장입니다. 이러한 현상은 석탄 사용에서 처음 관찰되었습니다. 공정이 저렴해지거나 쉬워지면 사람들은 석탄 사용을 늘리는 경향이 있으며, 이는 효율성 향상으로 인한 절감 효과를 상쇄하거나 심지어 초과하기도 합니다.
Deepseek R1의 맥락에서:
비용이 낮은 모델: 하드웨어의 부담이 줄어들면 AI를 실행하는 비용이 더 저렴해집니다.
결과: 더 많은 회사, 연구자, 애호가들이 AI 인스턴스를 실행하고 있습니다.
궁극적으로 개별 인스턴스를 실행하는 데 드는 비용은 낮을 수 있지만, 많은 수의 새로운 사용자가 합류하면서 전체 컴퓨팅 리소스 사용량(및 비용)이 증가할 수 있습니다.
2) 나쁜 소식인가요?
그렇지 않습니다. Deepseek R1과 같은 AI 모델 사용이 크게 증가한 것은 이러한 모델의 인기가 높아졌기 때문이며, 이로 인해 더 많은 응용 프로그램이 생겨났습니다. 이러한 추세는 다음을 촉진합니다.
생태계 성장: 점점 더 많은 개발자가 오픈 소스 코드의 기능 개선, 버그 수정, 성능 최적화에 투자하고 있습니다.
하드웨어 혁신: GPU, CPU 및 특수 AI 칩 제조업체는 급증하는 수요를 충족하기 위해 가격과 효율성을 놓고 경쟁하고 있습니다.
비즈니스 기회: 분석, 프로세스 오케스트레이션, 특수 데이터 사전 처리와 같은 분야의 개발자는 AI 사용의 급증으로 이익을 얻을 것입니다.
따라서 제번스의 역설은 인프라 비용이 상승할 수 있음을 시사하지만, 이는 AI 분야 전체에 긍정적인 신호로, 혁신을 위한 환경을 조성하고 비용 효율적인 배포(예: 보다 진보된 압축 기술)에서 획기적인 진전을 이룰 수 있습니다. (작업을 전담 칩에 넘김).
4. DeFAI에 미치는 영향
1) DeFAI: AI와 DeFi의 통합
DeFAI는 분산형 금융(DeFi)을 AI 기반 자동화와 결합하여 지능형 에이전트가 온체인 자산을 관리하고, 여러 단계의 거래를 수행하고, DeFi 프로토콜과 상호 작용할 수 있도록 합니다. 이 새로운 분야는 오픈 소스, 저비용 AI 모델로부터 직접적인 혜택을 얻습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
24시간 내내 자율적으로 운영되는 스마트 에이전트는 DeFi 시장을 지속적으로 모니터링하고, 여러 체인에서 운영하며, 포지션을 재조정할 수 있습니다. AI 추론 비용이 낮으므로 이러한 에이전트를 24시간, 주 7일 운영하는 것이 경제적으로 더 실행 가능합니다.
무제한 확장성 수천 개의 DeFAI 에이전트가 다양한 사용자나 프로토콜을 위해 동시에 실행되어야 하는 경우 Deepseek R1과 같은 저비용 모델을 통해 운영 비용을 효과적으로 제어할 수 있습니다.
사용자 정의 기능 개발자는 높은 라이선스 수수료를 들이지 않고도 DeFi 관련 데이터(예: 가격 피드, 온체인 분석, 거버넌스 포럼)를 기반으로 오픈소스 AI를 미세 조정할 수 있습니다.
2) 더 많은 AI 에이전트, 더 많은 금융 자동화
Deepseek R1이 AI 임계값을 낮추면서 DeFAI 분야에서 긍정적인 피드백 루프가 나타났습니다.
개발자가 전문화된 봇(예: 수익 마이닝, 유동성 제공, NFT 거래, 크로스 체인 차익거래 등)을 생성함에 따라 에이전트 수가 급증했습니다.
효율성 개선 각 에이전트는 재무 유동성을 최적화하여 DeFi 활동과 유동성의 전반적인 성장을 촉진할 수 있습니다.
산업 성장 보다 복잡한 DeFi 제품이 계속해서 등장하고 있습니다. 여기에는 고급 파생상품과 조건부 지불 프로토콜이 포함되며, 모두 손쉽게 이용 가능한 AI에 의해 구동됩니다.
최종 결과: DeFAI 분야 전체에 선순환이 형성되었습니다. 즉, 사용자의 성장과 에이전트의 지능이 서로를 촉진하여 DeFI 생태계의 번영과 발전을 촉진합니다.
5. 전망: AI 개발자에게 긍정적인 신호
1) 번창하는 오픈소스 커뮤니티
Deepseek R1 오픈 소스를 통해 커뮤니티는 다음을 수행할 수 있습니다.
취약점을 빠르게 수정하세요.
추론 최적화 솔루션을 제안합니다.
특정 분야(예: 금융, 법률, 의료 등)에 대한 사업부를 만듭니다. 협력적 개발을 통해 지속적인 모델 개선이 이루어지고, 관련 생태계 도구(예: 미세 조정 프레임워크, 모델 배포 인프라 등)가 탄생합니다.
2) 새로운 수익 경로
특히 DeFAI 분야의 AI 개발자는 기존의 API 호출당 지불 모델을 돌파하고 더욱 혁신적인 모델을 탐색할 수 있습니다.
호스팅 AI 인스턴스: 사용자 친화적인 관리 패널을 통해 엔터프라이즈급 Deepseek R1 호스팅 서비스를 제공합니다.
서비스 계층: DeFi 운영자가 오픈 소스 모델을 기반으로 부가가치 서비스를 제공할 수 있도록 고급 기능(예: 규정 준수 검사, 실시간 인텔리전스)을 통합합니다.
에이전트 마켓플레이스: 구독이나 성과 기반 수수료를 통해 각각 고유한 전략이나 위험 감수성을 갖춘 전담 에이전트 프로필을 호스팅합니다. 이러한 비즈니스 모델은 기반 AI 기술이 관리 가능한 비용으로 수백만 명의 동시 사용자를 지원할 수 있을 때 성공할 것입니다.
3) 장벽 낮춤 = 더 큰 인재 풀
Deepseek R1에 대한 하드웨어 요구 사항이 낮아짐에 따라 전 세계적으로 더 많은 개발자가 AI 기술을 실험할 수 있게 됩니다. 다양한 재능의 유입으로 다음과 같은 효과가 발생합니다.
실제 세계와 암호화 관련 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 영감을 제공합니다.
오픈 소스 커뮤니티에 새로운 아이디어와 개선 사항을 주입합니다.
높은 컴퓨팅 비용으로 인해 배제되었던 잠재적인 글로벌 개발자 기반을 확보하세요.
6. 결론
Deepseek R1의 출시는 중요한 전환점을 의미합니다. 오픈 소스 AI는 더 이상 높은 컴퓨팅 리소스나 라이선스 수수료를 필요로 하지 않습니다. 더 낮은 비용으로 강력한 추론 기능을 제공함으로써 소규모 개발팀부터 대규모 기업에 이르기까지 다양한 분야에 적용할 수 있는 길을 열어줍니다. 제번스의 역설은 수요 급증으로 인해 인프라 비용이 상승할 수 있음을 시사하지만, 이러한 현상은 하드웨어 혁신, 커뮤니티 기여, 차세대 애플리케이션 개발을 촉진하여 AI 생태계에 긍정적인 영향을 미칩니다.
DeFAI 분야에서 AI 에이전트는 분산형 네트워크에서 금융 운영을 조정하며 그 영향은 훨씬 더 광범위합니다. 오버헤드가 낮아지면 더 정교한 프록시, 더 폭넓은 접근성, 그리고 끊임없이 확장되는 온체인 전략의 범위가 가능해집니다. 수익률 집계부터 위험 관리까지, 이러한 고급 AI 솔루션은 암호화폐 도입과 혁신을 위한 새로운 길을 끊임없이 열어가기 위해 노력하고 있습니다.
궁극적으로 Deepseek R1은 오픈 소스 기술이 AI와 DeFi를 포함한 전체 산업의 발전을 촉진할 수 있는 방법을 보여줍니다. AI가 더 이상 소수를 위한 도구가 아니라 오픈 소스 모델, 비용 효율적인 인프라, 강력한 커뮤니티 드라이브에 의해 주도되는 일상적인 재정, 창의성 및 글로벌 의사 결정의 기본 요소가 되는 미래로 나아가면서 .
