Tác giả: danielesesta; Nguồn: Coinspire
Lưu ý của biên tập viên: Trong thời đại phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, việc liệu Web3 có thể hưởng lợi từ AI không còn là vấn đề, mà trọng tâm thực sự là: Lĩnh vực Web3 nào có thể nắm bắt lợi thế của AI nhanh nhất, và làm thế nào để tối đa hóa việc sử dụng AI để đạt được bước đột phá - Tài chính phi tập trung (DeFi) chắc chắn là một trong những lĩnh vực tiềm năng nhất, và giao điểm giữa hai lĩnh vực này - DeFAI (DeFi + AI) đang trở thành một trong những lĩnh vực tăng trưởng nhanh nhất trong nền kinh tế tiền mã hóa.
Bản chất của DeFAI là khiến AI trở thành "hệ thống lái tự động" trong thế giới trên chuỗi, vì độ phức tạp hiện tại của DeFi luôn là rào cản cho người dùng phổ thông, và DeFAI hy vọng sẽ đơn giản hóa trải nghiệm người dùng thông qua AI, thu hút thêm nhiều người dùng chính thống: Họ có thể phân tích dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, cũng có thể giúp bạn thực hiện các chiến lược phức tạp như thanh toán liên chuỗi, cầm cố động, khoản vay nhanh, thậm chí tham gia vào nâng cấp giao thức thông qua quản trị DAO, giống như cách công cụ tìm kiếm cho phép người dùng bình thường truy cập internet mà không cần hiểu giao thức TCP, DeFAI sẽ cho phép mọi người dùng mới có khả năng quản lý tài sản như các quỹ phòng hộ.
Hiện tại, một số dự án DeFAI đã nổi lên, tác giả của bài viết này, Daniele, chính là người sáng lập dự án DeFAI hàng đầu Hey Anon ($ANON), với tư cách là một nhà phát triển DeFi nổi tiếng, từng chủ trì phát triển các sản phẩm như stablecoin thuật toán Wonderland, nền tảng vay mượn phi tập trung AbracadabraMoney và sàn giao dịch phi tập trung WAGMI. Hiện tại, dự án Hey Anon do anh sáng lập tập trung vào các công cụ tự động hóa DeFi dựa trên AI, ra mắt giải pháp dựa trên TypeScript nhằm tích hợp vào các giao thức DeFi, cho phép các đại lý quản lý các tương tác trên chuỗi với độ an toàn và tính tiện dụng chưa từng có, xếp hạng thứ ba trong bảng xếp hạng DeFAI trên CoinmarketCap.
Daniele đã lấy cảm hứng từ những bước đột phá trong lĩnh vực suy luận AI mở nguồn của DeepseekR1, sâu sắc khám phá cách thức DeFi có thể hưởng lợi từ công nghệ AI, tin rằng mọi người chắc chắn sẽ có những cảm nhận mới từ những hiểu biết của anh.
Dưới đây là nội dung chính:
Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang mang lại năng lực cho nhiều lĩnh vực, từ trợ lý đối thoại đến tự động hóa các giao dịch nhiều bước trong DeFi. Tuy nhiên, chi phí và độ phức tạp trong triển khai quy mô lớn các mô hình này vẫn là rào cản lớn. DeepseekR1, một mô hình AI mở nguồn mới, ra đời để cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ với chi phí thấp hơn - mở đường cho hàng triệu người dùng và ứng dụng mới.
Bài viết sẽ thảo luận về:
▶ Bước đột phá của DeepseekR1 trong lĩnh vực suy luận AI mở nguồn
▶ Cách thức suy luận với chi phí thấp và giấy phép linh hoạt thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi
▶ Tại sao định lý Jevons lại báo trước rằng cải thiện hiệu quả có thể lại dẫn đến tăng mức tiêu thụ (và chi phí) - nhưng vẫn là lợi ích ròng cho các nhà phát triển AI
▶ Cách thức DeFAI có thể hưởng lợi từ sự phổ biến của AI trong các ứng dụng tài chính
DeepseekR1: Định nghĩa lại AI mã nguồn mở
DeepseekR1 là một LLM mới dựa trên huấn luyện văn bản rộng, được tối ưu hóa cho suy luận và hiểu ngữ cảnh. Các đặc điểm nổi bật của nó bao gồm:
• Kiến trúc hiệu quả: Sử dụng cấu trúc tham số mới thế hệ, không cần cụm GPU khổng lồ vẫn có thể đạt hiệu suất gần với các mô hình hàng đầu trong các nhiệm vụ suy luận phức tạp.
• Yêu cầu phần cứng thấp: Được thiết kế để chạy trên một số lượng nhỏ GPU hoặc thậm chí là cụm CPU cao cấp, giảm rào cản cho các công ty khởi nghiệp, nhà phát triển độc lập và cộng đồng mã nguồn mở.
• Giấy phép mã nguồn mở: Trái ngược với hầu hết các mô hình chuyên quyền, giấy phép linh hoạt của nó cho phép các doanh nghiệp tích hợp trực tiếp vào sản phẩm của họ - thúc đẩy việc áp dụng nhanh chóng, phát triển plugin và tinh chỉnh chuyên nghiệp.
Xu hướng dân chủ hóa AI này gợi nhớ đến các giai đoạn đầu của các dự án mã nguồn mở như Linux, Apache và MySQL - chính những dự án này cuối cùng đã thúc đẩy sự tăng trưởng theo cấp số nhân của hệ sinh thái công nghệ.
Giá trị của AI chi phí thấp
Tăng tốc độ phổ biến
Khi các mô hình AI chất lượng cao trở nên kinh tế để vận hành:
• Doanh nghiệp vừa và nhỏ: Có thể triển khai các giải pháp AI mà không phụ thuộc vào các dịch vụ chuyên quyền đắt tiền.
• Nhà phát triển: Có thể tự do thử nghiệm - từ trợ lý trò chuyện đến trợ lý nghiên cứu tự động, thực hiện các ý tưởng đổi mới trong ngân sách.
• Đa dạng hóa địa lý: Các doanh nghiệp ở thị trường mới nổi có thể tiếp cận các giải pháp AI một cách không cản trở, thu hẹp khoảng cách số trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, giáo dục, v.v.
Dân chủ hóa suy luận
Suy luận với chi phí thấp không chỉ thúc đẩy việc sử dụng, mà còn dân chủ hóa suy luận:
• Mô hình địa phương hóa: Các cộng đồng nhỏ có thể huấn luyện DeepseekR1 với dữ liệu ngôn ngữ hoặc lĩnh vực cụ thể (như y tế/pháp lý).
• Mở rộng theo module: Các nhà phát triển và nhà nghiên cứu độc lập có thể xây dựng các plugin nâng cao (như phân tích mã, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, xác minh giao dịch trên chuỗi), vượt qua rào cản giấy phép.
Tóm lại, việc tiết kiệm chi phí tạo ra nhiều thử nghiệm hơn, từ đó thúc đẩy sự đổi mới tổng thể của hệ sinh thái AI.
Định lý Jevons: Tại sao cải thiện hiệu quả lại tăng tiêu thụ
Định lý Jevons là gì?
Lý thuyết này chỉ ra rằng cải thiện hiệu quả thường dẫn đến tăng tiêu thụ tài nguyên thay vì giảm. Ban đầu được phát hiện trong bối cảnh sử dụng than, có nghĩa là khi quy trình trở nên hiệu quả hơn về mặt kinh tế, con người có xu hướng mở rộng quy mô sử dụng, làm trung hòa (và đôi khi vượt qua) lợi ích về hiệu quả.
Trong bối cảnh DeepseekR1:
• Mô hình chi phí thấp: Giảm nhu cầu phần cứng, khiến việc chạy AI trở nên hiệu quả hơn về mặt kinh tế.
• Kết quả: Nhiều doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và người yêu thích khởi động các phiên AI.
• Tác động: Mặc dù chi phí vận hành mỗi phiên giảm, nhưng tổng lượng tăng vọt có thể dẫn đến tăng tổng mức tiêu thụ tài nguyên (và chi phí).
Đây có phải là tín hiệu tiêu cực?
Không nhất thiết. Việc sử dụng rộng rãi các mô hình như DeepseekR1 cho thấy sự phổ biến và ứng dụng tăng vọt, điều này sẽ thúc đẩy:
• Sự phát triển của hệ sinh thái: Nhiều nhà phát triển hoàn thiện các tính năng mã nguồn mở, sửa lỗi, tối ưu hóa hiệu suất.
• Đổi mới phần cứng: Các nhà sản xuất GPU, CPU và chip AI chuyên dụng sẽ cạnh tranh về giá cả và hiệu quả năng lượng để đáp ứng nhu cầu tăng vọt.
• Cơ hội kinh doanh: Các nhà xây dựng công cụ phân tích, xử lý luồng, tiền xử lý dữ liệu chuyên nghiệp sẽ hưởng lợi từ cơn sốt sử dụng AI.
Do đó, mặc dù định lý Jevons gợi ý rằng chi phí cơ sở hạ tầng có thể tăng lên, nhưng đây vẫn là tín hiệu tích cực cho toàn ngành AI - thúc đẩy sự phát triển của môi trường đổi mới, tạo ra các bước đột phá trong triển khai (như kỹ thuật nén tiên tiến hoặc giao việc cho các chip chuyên dụng).
Tác động đối với DeFAI
Các mô hình kinh doanh mới
Rào cản thấp = mở rộng nguồn nhân lực
Sau khi Deepseek R1 trở thành mã nguồn mở, cộng đồng có thể:
• Nhanh chóng sửa chữa lỗ hổng
• Đề xuất các giải pháp tối ưu hóa suy luận
• Tạo ra các nhánh lĩnh vực (như tài chính, pháp lý, y tế)
Phát triển hợp tác sẽ dẫn đến cải thiện mô hình liên tục và tạo ra các công cụ sinh thái (khung điều chỉnh, cơ sở hạ tầng dịch vụ mô hình, v.v.)
Các nhà phát triển AI trong lĩnh vực DeFAI có thể vượt qua mô hình tính phí theo lệnh gọi API truyền thống:
• Lưu trữ các phiên bản AI: Cung cấp dịch vụ lưu trữ Deepseek R1 cấp doanh nghiệp, kèm theo bảng điều khiển thân thiện
• Xây dựng lớp dịch vụ: Dựa trên mô hình nguồn mở, tích hợp các tính năng nâng cao như kiểm tra tuân thủ, thông tin tình báo thời gian thực cho các nhà khai thác DeFi
• Thị trường tác nhân thông minh: Lưu trữ hồ sơ các tác nhân thông minh có chiến lược hoặc cấu hình rủi ro độc đáo, cung cấp dịch vụ đăng ký hoặc chia sẻ doanh thu
Khi công nghệ AI cơ bản có thể mở rộng lên hàng triệu người dùng đồng thời mà không gây phá sản cho nhà cung cấp, các mô hình kinh doanh như vậy sẽ phát triển mạnh mẽ
Khi nhu cầu về Deepseek R1 giảm, nhiều nhà phát triển trên toàn cầu hơn có thể tham gia vào các thử nghiệm AI. Sự gia nhập của các nhân tài này sẽ:
• Thúc đẩy các giải pháp sáng tạo để giải quyết các vấn đề thực tế và trong lĩnh vực tiền mã hóa;
• Làm phong phú thêm cộng đồng nguồn mở bằng các ý tưởng mới mẻ và cải tiến;
• Giải phóng các tài năng toàn cầu trước đây bị loại trừ do chi phí tính toán cao.
Kết luận
Sự xuất hiện của Deepseek R1 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng: AI nguồn mở không còn cần phải có phần cứng tính toán hoặc phí cấp phép đắt đỏ. Bằng cách cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ với chi phí thấp, nó mở đường cho việc áp dụng rộng rãi từ các nhóm phát triển nhỏ đến các doanh nghiệp lớn. Mặc dù định lý Jevons gợi ý rằng chi phí cơ sở hạ tầng có thể tăng do nhu cầu gia tăng, nhưng hiện tượng này cuối cùng sẽ có lợi cho sinh thái AI - thúc đẩy đổi mới phần cứng, đóng góp của cộng đồng và phát triển ứng dụng nâng cao.
Đối với DeFAI, các tác nhân thông minh AI điều phối các hoạt động tài chính trên mạng lưới phi tập trung sẽ tạo ra những rung chuyển lớn. Chi phí thấp hơn có nghĩa là các tác nhân thông minh phức tạp hơn, khả năng tiếp cận mạnh mẽ hơn và một mảng 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 bền vững, mở ra những con đường mới cho việc áp dụng và đổi mới tiền mã hóa.
Deepseek R1 chứng minh rằng tiến bộ nguồn mở có thể tạo động lực cho toàn bộ ngành - cả AI và DeFi. Chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của tương lai: AI không còn là công cụ của những đặc quyền ít người, mà sẽ 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 nguồn mở, cơ sở hạ tầng hiệu quả về mặt kinh tế và động lực của cộng đồng không thể cản trở.
