Tác giả bài viết: Daniele
Biên dịch bài viết: Block unicorn
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang cung cấp năng lực cho nhiều ứng dụng, từ trợ lý trò chuyện đến tự động hóa các giao dịch nhiều bước như DeFi (Tài chính phi tập trung). Tuy nhiên, chi phí và độ phức tạp trong triển khai các mô hình này vẫn là một rào cản đáng kể. Sự xuất hiện của Deepseek R1, một mô hình AI mã nguồn mở mới, hứa hẹn sẽ cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ với chi phí thấp hơn - mở đường cho hàng triệu người dùng và trường hợp sử dụng mới.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận:
- Deepseek R1 mang lại điều gì cho suy luận AI mã nguồn mở.
- Cách suy luận với chi phí thấp và giấy phép linh hoạt có thể đạt được việc áp dụng rộng rãi hơn.
- Tại sao định lý Jevons cho thấy rằng mức sử dụng (và chi phí) thực sự có thể tăng lên khi hiệu quả tăng lên, nhưng vẫn là lợi ích ròng cho các nhà phát triển AI.
- Cách DeFAI (Tài chính phi tập trung kết hợp với AI) có thể hưởng lợi từ sự phổ biến ngày càng tăng của AI trong các ứng dụng tài chính.
1. Deepseek R1: Tái định nghĩa AI mã nguồn mở
Deepseek R1 là một LLM mới được phát hành, được tối ưu hóa để cung cấp suy luận và hiểu ngữ cảnh tốt hơn sau khi được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản. Các đặc điểm nổi bật của nó bao gồm:
Kiến trúc hiệu quả
Deepseek R1 sử dụng cấu trúc tham số thế hệ tiếp theo, cung cấp hiệu suất gần với tối ưu trong các nhiệm vụ suy luận phức tạp, mà không cần phụ thuộc vào các cụm GPU khổng lồ.
Yêu cầu phần cứng thấp hơn
Deepseek R1 được thiết kế để chạy trên ít GPU hơn hoặc thậm chí là các cụm CPU cao cấp, giảm rào cản cho các công ty khởi nghiệp, nhà phát triển cá nhân và cộng đồng mã nguồn mở.
Giấy phép mã nguồn mở
Khác với nhiều mô hình độc quyền, chế độ giấy phép linh hoạt của Deepseek R1 cho phép các doanh nghiệp tích hợp nó trực tiếp vào các sản phẩm của họ, thúc đẩy việc áp dụng nhanh chóng, phát triển plug-in và điều chỉnh chuyên sâu.
Sự chuyển đổi này sang AI có thể tiếp cận được tương tự như các dự án mã nguồn mở sớm như Linux, Apache hoặc MySQL - những dự án cuối cùng đã thúc đẩy sự tăng trưởng theo cấp số nhân của hệ sinh thái công nghệ.
2. AI với chi phí thấp: Thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi
2.1 Tăng tốc áp dụng
Khi các mô hình AI chất lượng cao có thể chạy với mức giá phải chăng:
Các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể triển khai các giải pháp được điều khiển bởi AI mà không cần phụ thuộc vào các dịch vụ độc quyền đắt tiền.
Các nhà phát triển có thể tự do thực hiện các thử nghiệm - từ trợ lý trò chuyện đến trợ lý nghiên cứu tự động hóa, mà không phải lo lắng về việc vượt quá ngân sách.
Tăng trưởng toàn cầu: Các doanh nghiệp ở các thị trường mới nổi có thể dễ dàng hơn trong việc triển khai các giải pháp AI, thu hẹp khoảng cách trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, giáo dục.
2.2 Dân chủ hóa suy luận
Giảm chi phí suy luận không chỉ thúc đẩy việc sử dụng, mà còn thúc đẩy sự dân chủ hóa của suy luận:
Mô hình địa phương hóa: Các cộng đồng nhỏ có thể huấn luyện Deepseek R1 dựa trên các bộ dữ liệu văn bản cụ thể về ngôn ngữ hoặc lĩnh vực (ví dụ: dữ liệu y tế hoặc pháp lý chuyên nghiệp).
Plug-in mô-đun: Các nhà phát triển và nhà nghiên cứu độc lập có thể xây dựng các plug-in nâng cao (ví dụ: phân tích mã, tối ưu hóa chuỗi cung ứng hoặc xác minh giao dịch trên chuỗi) mà không bị hạn chế bởi các rào cản giấy phép.
Tổng thể, việc tiết kiệm chi phí thúc đẩy nhiều thử nghiệm hơn, từ đó thúc đẩy sự đổi mới trong toàn bộ hệ sinh thái AI.
3. Định lý Jevons: Hiệu quả cao hơn, tiêu thụ nhiều hơn
3.1 Định lý Jevons là gì?
Định lý Jevons chỉ ra rằng cải thiện hiệu quả thường dẫn đến tăng tiêu thụ tài nguyên (chứ không phải giảm). Định lý này ban đầu được quan sát trong bối cảnh sử dụng than, có nghĩa là khi một quá trình trở nên rẻ hơn hoặc dễ dàng hơn, con người thường sử dụng nhiều hơn nó, làm trung hòa (và đôi khi vượt quá) các khoản tiết kiệm do cải thiện hiệu quả.
Trong bối cảnh của Deepseek R1:
Mô hình chi phí thấp: Giảm chi phí phần cứng, khiến AI chạy rẻ hơn.
Kết quả: Nhiều doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và người yêu thích khởi động các phiên AI.
Kết luận: Mặc dù chi phí vận hành mỗi phiên thấp hơn, nhưng do sự gia tăng lượng người dùng mới, tổng lượng tính toán (và chi phí) có thể tăng lên.
3.2 Đây có phải là tin xấu không?
Không nhất thiết. Mức sử dụng tổng thể cao hơn của các mô hình AI như Deepseek R1 cho thấy việc áp dụng thành công và sự bùng nổ của các ứng dụng. Điều này thúc đẩy:
Tăng trưởng hệ sinh thái: Nhiều nhà phát triển hơn tối ưu hóa các tính năng mới, sửa lỗi và cải thiện hiệu suất của mã nguồn mở.
Đổi mới phần cứng: Các nhà sản xuất GPU, CPU và chip AI chuyên dụng đáp ứng nhu cầu tăng vọt, cạnh tranh về giá cả và hiệu quả.
Cơ hội kinh doanh: Các nhà xây dựng trong lĩnh vực phân tích, sắp xếp đường ống hoặc tiền xử lý dữ liệu chuyên sâu có thể thu lợi từ sự phát triển của việc sử dụng AI.
Do đó, mặc dù định lý Jevons cho thấy chi phí cơ sở hạ tầng có thể tăng lên, nhưng đây là một tín hiệu tích cực đối với ngành công nghiệp AI, thúc đẩy môi trường đổi mới và kích thích các bước tiến về hiệu quả chi phí (ví dụ: nén nâng cao hoặc giao việc cho các chip chuyên dụng).
4. Tác động đối với DeFAI
4.1 DeFAI: Sự hội tụ của AI và DeFi
DeFAI kết hợp Tài chính phi tập trung (DeFi) với tự động hóa do AI điều khiển, cho phép các đại lý quản lý tài sản trên chuỗi, thực hiện các giao dịch nhiều bước và tương tác với các giao thức DeFi. Lĩnh vực mới nổi này được hưởng lợi trực tiếp từ AI mã nguồn mở, chi phí thấp, vì những lý do sau:
1. Tự động hóa 24/7
Các đại lý có thể liên tục quét thị trường DeFi, cầu nối xuyên chuỗi và cân bằng lại vị thế. Giảm chi phí suy luận AI khiến việc vận hành các đại lý này liên tục trở nên khả thi về mặt kinh tế.
2. Khả năng mở rộng vô hạn
Nếu hàng nghìn đại lý DeFAI cần phục vụ đồng thời cho nhiều người dùng hoặc giao thức khác nhau, các mô hình chi phí thấp như Deepseek R1 có thể duy trì trong phạm vi kiểm soát.
3. Tùy chỉnh
Các nhà phát triển có thể tinh chỉnh AI mã nguồn mở dựa trên dữ liệu cụ thể của DeFi (như thông tin giá, phân tích trên chuỗi, diễn đàn quản trị, v.v.) mà không phải chịu các khoản phí giấy phép đắt đỏ.
4.2 Nhiều AI đại lý, nhiều tự động hóa tài chính
Với Deepseek R1 giảm rào cản đối với AI, DeFAI đang chứng kiến một vòng lặp phản hồi tích cực:
Sự bùng nổ của các đại lý: Các nhà phát triển tạo ra các bot chuyên dụng (ví dụ: săn lùng lợi nhuận, cung cấp thanh khoản, giao dịch NFT, trọng tài xuyên chuỗi).
Cải thiện hiệu quả: Mỗi đại lý tối ưu hóa dòng vốn, có thể thúc đẩy hoạt động DeFi và tổng thể tăng thanh khoản.
Tăng trưởng ngành: Xuất hiện nhiều sản phẩm DeFi phức
Lớp dịch vụ: Tích hợp các tính năng nâng cao (như kiểm tra tuân thủ hoặc trí tuệ nhân tạo thời gian thực) trên nền tảng mã nguồn mở, cung cấp dịch vụ cho các nhà điều hành DeFi.
Thị trường đại lý: Cung cấp các hồ sơ cấu hình đại lý chuyên biệt, mỗi đại lý có chiến lược hoặc cấu hình rủi ro riêng, người dùng có thể truy cập thông qua đăng ký hoặc phí hiệu suất.
Khi công nghệ AI cơ bản có thể mở rộng đến hàng triệu người dùng đồng thời mà không làm cho nhà cung cấp phá sản, mô hình kinh doanh này sẽ phát triển mạnh mẽ.
5.3 Giảm rào cản gia nhập = Nguồn nhân tài lớn hơn
Với việc Deepseek R1 giảm yêu cầu về phần cứng, nhiều nhà phát triển trên toàn cầu hơn có thể thử nghiệm AI.
Sự đa dạng hóa nguồn nhân lực này:
Thúc đẩy các giải pháp sáng tạo nhằm giải quyết các thách thức thực tế và cụ thể của tiền điện tử,
Làm phong phú thêm cộng đồng mã nguồn mở với những ý tưởng và cải tiến mới,
Giải phóng các nhóm dân cư toàn cầu trước đây bị排除do chi phí tính toán cao.
Kết luận
Sự ra đời của Deepseek R1 đánh dấu một chuyển biến then chốt: AI mã nguồn mở không còn cần chi phí tính toán hoặc phí cấp phép cao. Bằng cách cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ với chi phí thấp hơn, nó mở đường cho việc áp dụng rộng rãi hơn, từ các nhóm phát triển quy mô nhỏ đến các doanh nghiệp lớn đều có thể hưởng lợi. Mặc dù Định lý Jevons cho thấy chi phí cơ sở hạ tầng có thể tăng do nhu cầu gia tăng, nhưng hiện tượng này cuối cùng là có lợi cho hệ sinh thái AI - nó thúc đẩy đổi mới phần cứng, đóng góp của cộng đồng và phát triển ứng dụng thế hệ tiếp theo.
Trong lĩnh vực DeFAI, các đại lý AI điều phối các hoạt động tài chính trên mạng lưới phi tập trung, với tác động lan tỏa rất lớn. Chi phí thấp hơn có nghĩa là các đại lý phức tạp hơn, khả năng tiếp cận cao hơn và các chiến lược trên chuỗi không ngừng mở rộng. Từ trình tổng hợp lợi nhuận đến quản lý rủi ro, các giải pháp AI tiên tiến này có thể hoạt động liên tục, mở ra những con đường mới cho việc áp dụng và đổi mới tiền điện tử.
Cuối cùng, Deepseek R1 đã minh chứng cách tiến bộ mã nguồn mở có thể thúc đẩy sự phát triển của toàn bộ ngành - bao gồm cả AI và DeFi. Chúng ta đang đứng trước một tương lai đầy hứa hẹn, nơi AI không còn là công cụ của một số ít mà trở thành yếu tố cơ bản của tài chính hàng ngày, sáng tạo và quyết định toàn cầu - tất cả nhờ vào sự kết hợp của mô hình mã nguồn mở, cơ sở hạ tầng hiệu quả về mặt kinh tế và sức mạnh của cộng đồng không thể cản lại.
Bạn đã sẵn sàng khám phá thêm chưa? Hãy theo dõi diễn biến phát triển của Deepseek R1, các cơ hội hợp tác mã nguồn mở và động thái của nền tảng DeFAI - chúng ta sẽ cùng xây dựng một tương lai trí tuệ nhân tạo bao trùm, thông minh và mạnh mẽ hơn.
