作者：@danielesesta
編譯：白話區塊鏈
人工智慧正在快速發展。大型語言模型（LLMs）正在為各領域提供強大支持，從對話助理到DeFi（去中心化金融）中的多步驟交易自動化，應用範圍日益廣泛。然而，要在大規模部署這些模型時，成本高且複雜性較高，仍是一大障礙。在此背景下，Deepseek R1應運而生，這是一款全新的開源AI模型，憑藉強大的推理能力和更低的成本，為數以百萬計的新用戶和應用場景打開了大門。
本文將探討以下內容：
1）Deepseek R1在開源AI推理領域帶來了哪些創新。
2）降低推理成本和彈性授權模式如何推動更廣泛的應用。
3）傑文斯悖論為何表明，隨著效率提升，使用量（以及相應成本）可能會增加，但對AI開發者來說仍是整體利好。
4）DeFAI如何受益於AI在金融應用中日益增強的可近性。
1、Deepseek R1：重新定義開源AI
Deepseek R1是一款新發布的大型語言模型，基於廣泛的文本語料庫進行訓練，專注於推理能力和上下文理解的最佳化。其核心特點包括：
• 高效率架構
透過採用下一代參數結構，Deepseek R1在複雜推理任務中提供接近最先進水準的效能，同時無需依賴龐大的GPU叢集。
• 更低的硬體需求
該模型設計支援在較少數量的GPU甚至是高級CPU叢集上運行，使其更適合新創公司、個人開發者以及開源社群。
• 開源許可
與許多專有模型不同，Deepseek R1採用寬鬆的授權協議，允許企業將其直接整合到產品中，加速應用、外掛程式開發以及針對特定需求的微調。
這種對易用性和開放性的推動，與Linux、Apache和MySQL等開源專案的早期發展軌跡類似——這些專案最終促進了科技生態系統的指數級成長。
2、更低成本AI的意義
1）加速普及
當高品質的AI模型能夠以更低成本運行時：
中小企業：無需依賴昂貴的專有服務，也能部署AI驅動的解決方案。
開發者：可以自由地進行試驗，從聊天機器人到自動化研究助手，各類新應用得以快速迭代，同時無需擔心預算超支。
多地成長：新興市場的企業能夠更順暢地引入AI解決方案，填補金融、醫療和教育等行業的差距。
2）推動推理民主化
降低推理成本不僅能增加使用量，還能達成推理的民主化：
在地化模型：小型社群可以利用Deepseek R1，針對特定語言或領域語料庫（例如醫學或法律資料）進行客製化訓練。
模組化插件：開發者和獨立研究人員可以創建高級插件（例如程式碼分析、供應鏈優化或鏈上交易驗證）而無需受到許可限制的約束。
總的來說，成本的節省能夠帶來更多試驗機會，加速整個AI生態系的創新步伐。
3.傑文斯悖論：當效率提升反而帶來更多消耗
1）什麼是傑文斯悖論？
傑文斯悖論指出，效率的提高通常會導致資源消耗的增加，而不是減少。最初這一現像是在煤炭使用中被觀察到的：當某一過程變得更便宜或更容易時，人們往往會增加使用量，從而抵消甚至超過效率提升所帶來的節約。
在Deepseek R1的背景下：
更低成本的模型：降低了硬體負擔，使運作AI更經濟實惠。
結果：更多企業、研究人員和愛好者開始運行AI實例。
最終：儘管單一實例的運行成本更低，但由於大量新用戶的加入，總的計算資源使用量（及其成本）可能會隨之上升。
2）這是壞消息嗎？
並非如此。像Deepseek R1這樣的AI模型使用量大幅成長，反映出其成功的普及，並帶來了更多應用。這種趨勢推動：
生態系統成長：更多開發者投入開源程式碼的功能完善、漏洞修復和效能優化。
硬體創新：GPU、CPU以及專用AI晶片製造商為了滿足激增的需求，在價格和效率上競爭。
商業機會：分析、流程編排以及專用資料預處理等領域的建構者將從AI使用量的激增中獲益。
因此，雖然傑文斯悖論表明基礎設施成本可能上升，但對於整個AI領域而言，這是積極的信號，能夠催生創新環境，並推動在成本效益部署方面取得突破（例如更先進的壓縮技術或將任務轉移到專用晶片上）。
4.對DeFAI 的影響
1）DeFAI：AI與DeFi的融合
DeFAI將去中心化金融（DeFi）與AI驅動的自動化結合在一起，使得智慧代理能夠管理鏈上資產、執行多步驟交易並與DeFi協議互動。這個新興領域直接受益於開源、低成本的AI模型，因為：
全天候自主運作智慧代理可以持續監控DeFi市場，跨鏈操作並重新平衡部位。更低的AI推理成本使得這些代理商全天候運作在經濟上更加可行。
無限擴展性如果成千上萬個DeFAI代理需要為不同的用戶或協議同時運行，像Deepseek R1這樣的低成本模型能夠有效控制運行成本。
客製化能力開發者可以基於DeFi特定資料（如價格饋送、鏈上分析、治理論壇）對開源AI進行微調，而無需承擔高昂的授權費用。
2）更多AI代理，更多金融自動化
隨著Deepseek R1降低AI門檻，DeFAI領域出現了正向回饋循環：
代理數量激增開發者創建專用機器人（例如收益挖掘、流動性提供、NFT交易、跨鏈套利等）。
效率提升每個代理商都能優化金融流動性，並有可能推動DeFi活動和流動性的整體成長。
產業成長更複雜的DeFi產品不斷湧現，例如高級衍生性商品和條件支付協議，而這些都由便捷可用的AI驅動。
最終結果：整個DeFAI領域形成了良性循環－使用者的成長和代理的智慧化相互促進，推動DeFI生態進一步繁榮發展。
5、展望：對AI開發者的利多訊號
1）繁榮的開源社區
隨著Deepseek R1開源，社群將能夠：
快速修復漏洞，
提出推理優化方案，
創建特定領域的分支（如金融、法律、醫療等）。協作開發將帶來持續的模型改進，並催生相關生態工具（如微調框架、模型部署基礎設施等）。
2）新的獲利路徑
AI開發者，尤其是在DeFAI領域，可以突破傳統的按API呼叫付費模式，探索更多創新模式：
託管AI實例：提供企業級Deepseek R1託管服務，配備使用者友善的管理面板。
服務層：為DeFi業者整合進階功能（如合規性檢查或即時智慧）基於開源模型提供加值服務。
代理市場：託管專用代理配置文件，每個代理都有獨特的策略或風險偏好，透過訂閱或按表現收費。當底層AI技術能夠支援數百萬並髮用戶且成本可控時，這些商業模式將會蓬勃發展。
3）更低的門檻= 更大的人才庫
隨著Deepseek R1的硬體需求下降，全球更多開發者將能夠嘗試AI技術。這種多樣化的人才湧入將：
激發針對現實世界及加密領域特定挑戰的創新解決方案，
為開源社群注入新的創意與改進，
解鎖因高運算成本而被排除在外的全球潛在開發者群體。
6、結論
Deepseek R1 的推出標誌著一個重要轉變：開源AI不再需要高昂的運算資源或授權費用。透過以更低的成本提供強大的推理能力，它為更廣泛的應用鋪平了道路——從小型開發團隊到大型企業，均可受益。儘管傑文斯悖論表明基礎設施成本可能因需求激增而上升，這一現象對AI生態系統卻是利好，推動硬體創新、社區貢獻以及下一代應用的開發。
在DeFAI領域，AI代理在去中心化網路上協調金融操作，其影響更是深遠。更低的開銷意味著更複雜的代理、更廣泛的可及性，以及不斷擴展的鏈上策略。從收益聚合到風險管理，這些先進的AI解決方案能夠持續運行，解鎖加密貨幣採用與創新的新路徑。
最終，Deepseek R1 證明了開源技術如何催化整個產業的發展——包括AI和DeFi。在我們邁向未來的過程中，AI將不再只是少數人的工具，而是日常金融、創意和全球決策的基礎元素，由開源模型、成本效益高的基礎設施和強大的社區驅動力推動。
