Tác giả: @danielesesta
Biên dịch: Bạch ngữ blockchain
Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhiều lĩnh vực, từ trợ lý đối thoại đến tự động hóa giao dịch nhiều bước trong DeFi (tài chính phi tập trung), phạm vi ứng dụng ngày càng rộng. Tuy nhiên, triển khai quy mô lớn các mô hình này vẫn là một rào cản lớn do chi phí cao và độ phức tạp cao. Trong bối cảnh này, Deepseek R1 ra đời, đây là một mô hình AI mã nguồn mở hoàn toàn mới, với khả năng suy luận mạnh mẽ và chi phí thấp hơn, mở ra cánh cửa cho hàng triệu người dùng và ứng dụng mới.
Bài viết sẽ thảo luận về:
1) Deepseek R1 mang lại những đổi mới gì trong lĩnh vực suy luận AI mã nguồn mở.
2) Cách giảm chi phí suy luận và mô hình cấp phép linh hoạt thúc đẩy ứng dụng rộng rãi hơn.
3) Tại sao định lý Jevons cho thấy, khi hiệu quả tăng, mức sử dụng (và chi phí tương ứng) có thể tăng lên, nhưng vẫn là tín hiệu tích cực cho các nhà phát triển AI.
4) Cách DeFAI được hưởng lợi từ khả năng tiếp cận AI ngày càng tăng trong các ứng dụng tài chính.
1. Deepseek R1: Định nghĩa lại AI mã nguồn mở
Deepseek R1 là một mô hình ngôn ngữ lớn mới được phát hành, được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản rộng lớn, tập trung vào tối ưu hóa khả năng suy luận và hiểu ngữ cảnh. Các đặc điểm cốt lõi của nó bao gồm:
• Kiến trúc hiệu quả
Thông qua việc áp dụng cấu trúc tham số thế hệ tiếp theo, Deepseek R1 cung cấp hiệu suất gần với tối ưu trong các nhiệm vụ suy luận phức tạp, mà không cần phụ thuộc vào cụm GPU khổng lồ.
• Yêu cầu phần cứng thấp hơn
Mô hình này được thiết kế để chạy trên số lượng ít GPU hoặc thậm chí là cụm CPU cao cấp, khiến nó phù hợp hơn với 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, Deepseek R1 sử dụng giấy phép linh hoạt, cho phép các doanh nghiệp tích hợp trực tiếp vào sản phẩm của họ, từ đó thúc đẩy phát triển ứng dụng, plug-in và điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể.
Sự thúc đẩy về tính dễ sử dụng và tính mở này tương tự như quá trình phát triển sớm của các dự án mã nguồn mở như Linux, Apache và MySQL - những dự án này cuối cùng đã thúc đẩy sự tăng trưởng theo cấp số nhân của hệ sinh thái công nghệ.
2. Ý nghĩa của AI chi phí thấp
1) Tăng tốc độ phổ biến
Khi các mô hình AI chất lượng cao có thể chạy với chi phí thấp hơn:
Doanh nghiệp vừa và nhỏ: Có thể triển khai các giải pháp được AI thúc đẩy mà không cần phụ thuộc vào các dịch vụ độc quyền đắt tiền.
Nhà phát triển: Có thể tự do thử nghiệm, từ trợ lý trò chuyện đến trợ lý nghiên cứu tự động hóa, các ứng dụng mới có thể được lặp đi lặp lại nhanh chóng mà không cần lo lắng về vượt quá ngân sách.
Tăng trưởng ở nhiều địa điểm: Các doanh nghiệp ở thị trường mới nổi có thể dễ dàng hơn trong việc áp dụng các giải pháp AI, lấp đầy khoảng cách trong các ngành như tài chính, y tế và giáo dục.
2) Thúc đẩy dân chủ hóa suy luận
Giảm chi phí suy luận không chỉ tăng mức sử dụng mà còn thúc đẩy dân chủ hóa suy luận:
Các mô hình địa phương hóa: Các cộng đồng nhỏ có thể sử dụng Deepseek R1 để tùy chỉnh đào tạo cho các tập dữ liệu ngôn ngữ hoặc lĩnh vực cụ thể (ví dụ: y học hoặc dữ liệu pháp lý).
Các plug-in mô-đun: Nhà phát triển và nhà nghiên cứu độc lập có thể tạo ra 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 giới hạn cấp phép.
Tóm lại, việc tiết kiệm chi phí có thể mang lại nhiều cơ hội thử nghiệm hơn, từ đó thúc đẩy tốc độ đổi mới của toàn bộ hệ sinh thái AI.
3. Định lý Jevons: Khi hiệu quả tăng lại dẫn đến tiêu thụ nhiều hơn
1) Định lý Jevons là gì?
Định lý Jevons chỉ ra rằng, việc cải thiện hiệu quả thường dẫn đến tăng tiêu thụ tài nguyên, chứ không phải giảm. Ban đầu, hiện tượng này được quan sát trong việc sử dụng than: khi một quá trình trở nên rẻ hơn hoặc dễ dàng hơn, con người thường sẽ tăng mức sử dụng, từ đó bù đắp hoặc thậm chí vượt quá mức tiết kiệm do cải thiện hiệu quả.
Trong bối cảnh của Deepseek R1:
Các mô hình có chi phí thấp hơn: Giảm gánh nặng phần cứng, khiến chạy AI trở nên kinh tế hơn.
Kết quả: Nhiều doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và người yêu thích bắt đầu chạy các phiên AI.
Cuối cùng: Mặc dù chi phí chạy mỗi phiên thấp hơn, nhưng do số lượng người dùng mới gia tăng, tổng lượng tài nguyên tính toán (và chi phí tương ứng) có thể tăng lên.
2) Đây có phải là tin xấu không?
Không hẳn. Sự gia tăng đáng kể trong việc sử dụng các mô hình AI như Deepseek R1 phản ánh sự phổ biến thành công của nó và mang lại nhiều ứng dụng hơn. Xu hướng này thúc đẩy:
Tăng trưởng hệ sinh thái: Nhiều nhà phát triển tham gia hoàn thiện chức năng, sửa lỗi và tối ưu hóa hiệu suất của mã nguồn mở.
Đổi mới phần cứng: Các nhà sản xuất GPU, CPU và chip AI chuyên dụng cạnh tranh về giá cả và hiệu quả để đáp ứng nhu cầu tăng vọt.
Cơ hội kinh doanh: Các nhà xây dựng trong lĩnh vực phân tích, xử lý quy trình và tiền xử lý dữ liệu chuyên dụng sẽ được hưởng lợi từ sự gia tăng mạnh mẽ trong việc sử dụng AI.
Do đó, mặc dù định lý Jevons cho thấy chi phí cơ sở hạ tầng có thể tăng lên, nhưng đối với toàn bộ lĩnh vực AI, đây là tín hiệu tích cực, tạo ra môi trường đổi mới và thúc đẩy các bước tiến về triển khai có hiệu quả về chi phí (ví dụ: kỹ thuật nén tiên tiến hơn hoặc chuyển các nhiệm vụ sang chip chuyên dụng).
4. Tác động đối với DeFAI
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 thông minh quản lý tài sản trên chuỗi, thực hiện giao dịch nhiều bước và tương tác với các giao thức DeFi. Lĩnh vực mới nổi này trực tiếp hưởng lợi từ các mô hình AI mã nguồn mở và chi phí thấp, vì:
Hoạt động tự chủ 24/7 Các đại lý thông minh có thể liên tục theo dõi thị trường DeFi, thực hiện các hoạt động liên chuỗi và cân bằng lại vị thế. Chi phí suy luận AI thấp hơn làm cho các đại lý này hoạt động liên tục một cách kinh tế khả thi.
Khả năng mở rộng vô hạn Nếu hàng nghìn đại lý DeFAI cần chạy đồng thời cho nhiều người dùng hoặc giao thức khác nhau, các mô hình chi phí thấp như Deepseek R1 có thể kiểm soát hiệu quả chi phí vận hành.
Khả năng tùy chỉnh Nhà phát triển có thể tinh chỉnh AI mã nguồn mở dựa trên dữ liệu cụ thể của DeFi (như nguồn cấp giá, phân tích trên chuỗi, diễn đàn quản trị) mà không phải chịu chi phí cấp phép đắt đỏ.
2) Nhiều đại lý AI, nhiều tự động hóa tài chính
Với Deepseek R1 làm giảm rào cản AI, lĩnh vực DeFAI đang trải qua vòng lặp phản hồi tích cực:
Số lượng đại lý tăng vọt Các nhà phát triển tạo ra các bot chuyên dụng (ví dụ: khai thác lợi nhuận, cung cấp thanh khoản, giao dịch NFT, trọng tài chéo chuỗi, v.v.).
Tăng hiệu quả Mỗi đại lý đều có thể tối ưu hóa thanh khoản tài chính, có thể thúc đẩy tổng hoạt động và thanh khoản của DeFi.
Tăng trưởng ngành Các sản phẩm DeFi phức tạp hơn liên tục xuất hiện, chẳng hạn như phái sinh nâng cao và các giao thức thanh toán có điều kiện, tất cả đều được thúc đẩy bởi sự sẵn có dễ dàng của AI.
Kết quả cuối cùng: Toàn bộ lĩnh vực DeFAI tạo ra vòng lặp tích cực - sự gia tăng người dùng và sự thông minh hóa của các đại lý tương hỗ, thúc đẩy sự phát triển sôi động của hệ sinh thái DeFi.
6、Kết luận
Sự ra mắt của Deepseek R1 đánh dấu một chuyển biến quan trọng: AI mã nguồn mở không còn cần các nguồn lực tính toán hoặc phí bản quyền đắt đỏ. Bằng cách cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ với chi phí thấp hơn, nó mở đường cho các ứng dụng rộng rãi hơn - từ các nhóm phát triển 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 tăng vọt, nhưng điều này lại là tín hiệu tích cực cho hệ sinh thái AI, 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 tác nhân AI điều phối các hoạt động tài chính trên mạng phi tập trung, tác động của chúng còn sâu rộng hơn. Chi phí thấp hơn có nghĩa là các tác nhân phức tạp hơn, khả năng tiếp cận rộng rãi hơn và các chiến lược trên chuỗi không ngừng mở rộng. Từ việc tích hợp lợi nhuận đến quản lý rủi ro, những giải pháp AI tiên tiến này có thể hoạt động liên tục, mở khóa các con đường mới cho việc áp dụng và đổi mới tiền điện tử.
Cuối cùng, Deepseek R1 đã chứng minh cách công nghệ mã nguồn mở có thể thúc đẩy sự phát triển của toàn bộ ngành - bao gồm cả AI và DeFi. Khi chúng ta tiến về tương lai, AI sẽ không còn chỉ 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, được thúc đẩy bởi các mô hình mã nguồn mở, cơ sở hạ tầng có chi phí hiệu quả và sức mạnh của cộng đồng.
