ترتيب علاقات التعاون بين الاتفاقيات الصاعدة والهابطة
من خلال تحليل البنية التقنية وتحديد الوظائف والحالات العملية الفعلية، قمت بتقسيم البيئة بأكملها إلى: طبقة البنية التحتية، طبقة الوسيطات، طبقة النماذج، طبقة التطبيق، ومن ثم رتبت علاقات الاعتماد بينها:
الطبقة الأساسية
يوفر طبقة البنية التحتية موارد الطبقة السفلية اللامركزية (القوة الحسابية، التخزين، L1)، بروتوكولات القوة الحسابية تشمل: Render، Akash، io.net، وغيرها؛ بروتوكولات التخزين تشمل: Arweave، Filecoin، Storj، وغيرها؛ L1 تشمل: NEAR، Olas، Fetch.ai، وغيرها.
يدعم بروتوكول طبقة الطاقة تدريب النماذج والاستدلال وتشغيل الإطارات ؛ يحتفظ بروتوكول التخزين بالبيانات التدريبية ومعلمات النموذج وسجلات التفاعل على السلسلة ؛ يقوم L1 بتحسين كفاءة نقل البيانات من خلال العقد المخصصة ، مما يقلل من التأخير.
2、الطبقة الوسيطة
الطبقة الوسيطة هي الجسر الذي يربط البنية التحتية مع التطبيقات العلوية، مما يوفر أدوات تطوير الإطار، وخدمات البيانات وحماية الخصوصية، حيث تتضمن بروتوكولات تسمية البيانات: Grass و Masa و Vana؛ بروتوكولات إطار التطوير: Eliza و ARC و Swarms؛ وبروتوكولات الحوسبة الخصوصية: Phala وغيرها.
طبقة خدمات البيانات توفر الوقود لتدريب النماذج، بينما يعتمد إطار العمل على قدرة الحساب والتخزين في طبقة البنية التحتية، وتحمي طبقة الحساب الخصوصية أمان البيانات أثناء التدريب / التستخدم.
3、طبقة النموذج
الطبقة النمذجة تستخدم في تطوير النماذج وتدريبها وتوزيعها، بمنصة تدريب النماذج مفتوحة المصدر: Bittensor.
تعتمد طبقة النموذج على قوة الحساب في طبقة البنية التحتية والبيانات في طبقة الوسيط؛ يتم نشر النموذج على السلسلة من خلال إطار التطوير؛ يقوم سوق النماذج بنقل نتائج التدريب إلى طبقة التطبيق.
4、طبقة التطبيق
طبقة التطبيق هي منتج الذكاء الاصطناعي الموجه نحو المستخدم النهائي، حيث يشمل العميل: GOAT، AIXBT وغيرها؛ بروتوكول DeFAI يشمل: Griffain، Buzz وغيرها.
طبقة التطبيق تستدعي نموذج التدريب المسبق لطبقة النموذج؛ تعتمد طبقة الوسيط على الحساب الخصوصي؛ وتحتاج التطبيقات المعقدة إلى قدرة حسابية في الوقت الفعلي على طبقة البنية التحتية.
ثانيًا، له تأثير سلبي على القوة الحسابية غير المركزية
وفقًا لاستطلاع عينات، يبلغ حوالي 70٪ من مشاريع Web3 AI استخدام OpenAI أو منصة سحابية مركزية في الواقع، ويستخدم فقط 15٪ من المشاريع GPU غير المركزية (مثل نموذج Bittensor للشبكة الفرعية)، بينما 15٪ الباقية تعتمد على هيكل هجين (معالجة البيانات الحساسة محليًا، وتنفيذ المهام العامة على السحابة).
معدل الاستخدام الفعلي لبروتوكول طاقة الحوسبة اللامركزية أقل بكثير مما كان متوقعا ، ولا يتطابق مع قيمته السوقية الفعلية. هناك ثلاثة أسباب لانخفاض معدل الاستخدام: سيستمر مطورو Web2 الذين يهاجرون إلى Web3 في استخدام سلسلة الأدوات الأصلية ؛ منصات GPU اللامركزية لم تحقق بعد ميزة سعرية ؛ تتحايل بعض المشاريع على مراجعة الامتثال للبيانات باسم "اللامركزية" ، ولا تزال قوة الحوسبة الفعلية تعتمد على السحابة المركزية.
تحتل AWS / GCP حصة سوقية تزيد عن 90 ٪ من قوة الحساب الآلي، بينما تبلغ القوة الحسابية النموذجية لـ Akash فقط 0.2 ٪ من AWS. يحتوي الحوض الأمني للمنصة السحابية المركزية على: إدارة العنقود، شبكة RDMA عالية السرعة، قدرة التوسع والانكماش المرنة؛ بينما الحوض الغير مركزي للمنصة السحابية يحتوي على إصدار محسن من هذه التقنيات المذكورة، لكن العيوب غير القابلة للتنويه تتضمن مشكلات في التأخير: تأخير الاتصال بين العقد الموزعة هو 6 أضعاف للسحابة المركزية؛ وتجزئة سلسلة الأدوات: PyTorch/TensorFlow لا تدعمان الجدولة غير المركزية بشكل أصلي.
DeepSeek يقلل من استهلاك قوة الحساب بنسبة 50% من خلال التدريب القليل الكثافة (Sparse Training) ، ويحقق تدريب نموذج بمئات المليارات من المعلمات على GPU مستهلكين. توقعات سوق الطلب على GPU عالية الأداء في الفترة القصيرة تم تخفيضها بشكل كبير ، وتم إعادة تقييم إمكانات سوق الحوسبة الحافة. كما هو موضح في الشكل أعلاه ، قبل ظهور DeepSeek ، استخدمت معظم بروتوكولات وتطبيقات الصناعة منصات مثل AWS ، وكانت نسبة قليلة جدًا من الحالات الاستثنائية متواجدة في شبكة GPU غير المركزية ، وكانت هذه الحالات الاستثنائية تهتم بميزة السعر للأخيرة في قوة الحساب للمستهلكين ، ولا تهتم بتأثير التأخير.
قد يزداد هذا الوضع سوءًا مع ظهور DeepSeek. يقوم DeepSeek بتحرير القيود على المطورين ذوي الذين يتجهون نحو النهاية، وسينتشر نموذج الاستدلال الفعّال من حيث التكلفة بسرعة غير مسبوقة. في الواقع، بدأت العديد من السحابات المركزية والعديد من البلدان بالفعل في نشر DeepSeek. سيؤدي الانخفاض الكبير في تكلفة الاستدلال إلى ولادة العديد من التطبيقات الأمامية التي تتطلب كميات هائلة من وحدات معالجة الرسومات للمستهلكين. ستبدأ السحابات المركزية في شن حرب جديدة على المستخدمين في سوق ضخم قادم، وهي ليست فقط منافسة مع السحابات الرائدة، ولكن أيضًا مع العديد من السحابات المركزية الصغيرة. وسيلة المنافسة الأكثر مباشرة هي خفض الأسعار. يمكن التنبؤ بأن سعر 4090 سينخفض في السحابة المركزية، وهذا يعتبر كارثة بالنسبة لمنصة القدرة الحسابية Web3. عندما لا يكون السعر هو الحاجز الوحيد بالنسبة لمنصة القدرة الحسابية، تُجبر منصات القدرة الحسابية داخل الصناعة على خفض الأسعار، والنتيجة هي أن io.net و Render و Akash لن تتحمل ذلك. ستؤدي الحرب الأسعار إلى تدمير الحد الأقصى للتقدير الذي تبقى لدى الأخير، وقد يؤدي انخفاض العائدات وتسرب المستخدمين إلى حلقة الهلاك التي تجعل من الصعب على بروتوكولات القدرة الحسابية غير المركزة التحول في اتجاه جديد.
ثالثا، المعنى الذي يأتي من الاتفاقيات الصاعدة والهابطة
كما هو موضح في الصورة، أعتقد أن DeepSeek سيكون له تأثير مختلف على طبقة البنية التحتية وطبقة النموذج وطبقة التطبيق، من الناحية الإيجابية:
ستستفيد طبقة التطبيق من انخفاض كبير في تكلفة الاستدلال، مما يجعل المزيد من التطبيقات قادرة على ضمان وجود تطبيق الوكيل عبر الإنترنت لفترة طويلة بتكلفة منخفضة وإكمال المهام في الوقت الحقيقي.
في الوقت نفسه، يمكن أن يجعل تكاليف نموذج DeepSeek منخفضة مثل هذا SWARM الأكثر تعقيدًا، حيث يتم استخدام آلاف الوكلاء لحالة استخدام واحدة، وستكون مهام كل وكيل دقيقة للغاية وواضحة، مما يمكن أن يزيد بشكل كبير من تجربة المستخدم ويتجنب تقسيم وتنفيذ إدخال المستخدم بشكل خاطئ بواسطة النموذج؛
يمكن لمطوري الطبقة التطبيقية ضبط النموذج بدقة، وتغذية تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الصلة بـ DeFi بالأسعار، وبيانات السلسلة الجانبية والتحليلات، وبيانات حوكمة البروتوكول، دون الحاجة إلى دفع رسوم ترخيص باهظة مرة أخرى.
بعد ظهور طبقة النموذج المفتوح في DeepSeek ، تم إثبات وجود معنى لها ، حيث يُمكن للمطورين ذوي الذيل الطويل الحصول على النماذج الراقية ، مما يمكن أن يحفز موجة واسعة من التطوير؛
خلال السنوات الثلاث الماضية، تم تحطيم جدار قوة الحوسبة العالية المبنية حول وحدة معالجة الرسومات عالية الأداء بشكل كامل، مما يمنح المطورين المزيد من الخيارات ويحدد اتجاه نماذج البرمجيات المفتوحة المصدر. في المستقبل، لن يكون منافسة نماذج الذكاء الاصطناعي هي من قوة الحوسبة بل هي من قوة الخوارزميات، وستكون تحولات المعتقدات أساس ثقة مطوري نماذج البرمجيات المفتوحة المصدر.
ستظهر العديد من الشبكات الفرعية الخاصة بـ DeepSeek ، وسيزداد عدد معلمات النموذج بنفس القوة الحسابية ، وسينضم المزيد من المطورين إلى المجتمع مفتوح المصدر.
من الآثار السلبية:
لا يمكن تحسين التأخير في استخدام بروتوكول قوة الحساب الموجود بشكل موضوعي في البنية التحتية؛
وتتطلب شبكة الهجين المكونة من A100 و 4090 مزيدًا من الطلبات لخوارزمية التنسيق، وهذا ليس ميزة لمنصة اللامركزية.
كسر فقاعة الوكيل، ديفاي يحضر المولود الجديد
الوكيل هو أمل الذكاء الاصطناعي في الصناعة، ومع ظهور DeepSeek، تم تحرير قيود الطاقة الحسابية، مما يصوّر توقعات مستقبل الانفجار التطبيقي. كان من المفترض أن تكون هذه مفيدة بشكل كبير لمسار الوكيل، لكنها فشلت بسبب الارتباط الوثيق بين الصناعة وبورصة الأوراق المالية الأمريكية وسياسة مجلس الاحتياطي الفيدرالي، حيث انهارت قيمة السوق للمسار.
في موجة الدمج بين الذكاء الاصطناعي والصناعة، تبقى الاختراق التقني وصراع السوق دائمًا متلازمين. تسببت التذبذبات في قيمة سوق إنفيديا في ردود فعل متتالية، مثل مرآة تكشف الشياطين، تعكس الوضع الصعب للرواية الخاصة بالذكاء الاصطناعي داخل الصناعة: من وكيل السلسلة إلى محرك ديفاي، تحت رسم بياني للنظام البيئي يبدو كاملا، يختبئ وراءه ضعف في البنية التحتية التقنية وتفريغ في المنطق القيمي وواقع قاس يهيمن عليه رأس المال. البيئة السلسلية الرابحة بشكل سطحي تحمل أمراضًا مستترة: تنافس كبير على القيمة الكلية للتمويل يتراجع بسبب السيولة المحدودة، والأصول القديمة تعتمد على عواطف الخوف من الفومو للنجاة، والمطورون يعانون من استنزاف الطاقة الابتكارية في تنافس نقطة مقابل نقطة. عندما يصل الزيادة في الأموال ونمو العملاء إلى سقفها، تسقط الصناعة بأكملها في "مأزق المبتكر" - رغم رغبتها الشديدة في تحطيم الروايات المبتكرة، فإنها تجد صعوبة في التخلص من قيود المسارات. هذا الانقسام يوفر لوكلاء الذكاء الاصطناعي فرصة تاريخية: فهو ليس فقط ترقية لصندوق الأدوات التقنية، بل إعادة بناء لنمط إنشاء القيم.
خلال العام الماضي، اكتشف المزيد والمزيد من الفرق في الصناعة أن النموذج التقليدي لتمويل رأس المال يفشل - فإن تقديم حصص صغيرة لرؤوس الأموال الاستثمارية، والسيطرة العالية، والتلاعب بالأسهم في البورصة أصبح من الصعب المضي قدمًا فيه. تواجه رؤوس الأموال الاستثمارية ضغوطًا، ويُرفض عليها الشراء بواسطة المستثمرين الأفراد، وترتفع حاجز القبول للدخول إلى البورصة، وفي ظل هذه الضغوط الثلاثة، يظهر نمط جديد يتناسب أكثر مع سوق الدببة: العمل المشترك مع رؤوس الأموال الاستثمارية الكبيرة + كميات صغيرة من رؤوس الأموال الاستثمارية، وإطلاق مجتمع بنسبة كبيرة، وبدء التشغيل البارد بقيمة سوق منخفضة.
يقوم الرواد الذين يتمثلون في Soon و Pump Fun بفتح طريق جديد من خلال "إطلاق المجتمع" - بدعم من KOL الرائدين، وتوزيع 40%-60% من الرموز مباشرة على المجتمع، وتنفيذ مشاريع بتقييم يبلغ حوالي 1000 مليون دولار بتكلفة المركبة النهائية، لجمع مئات الملايين من الدولارات. يعتمد هذا النمط على بناء الإقناع من خلال نفوذ KOL لتشجيع FOMO وحصر أرباح الفريق مسبقًا، بالإضافة إلى تبادل السيولة العالية من أجل عمق السوق، حيث يتخلى عن ميزة السيطرة على الحلقة لفترة قصيرة، ولكن يمكنه شراء رموز مرتبطة بأسعار منخفضة خلال السوق الهابط من خلال آلية التداول المتوافقة. ومن الجوهر أن هذا هو نقل النمط الهرمي للقوى: من لعبة نقر الطبول التي يقودها VC (المؤسسات تقبل - يتخلصون من الأسهم - يشترون المستثمرون الأفراد)، إلى لعبة شفافة لتحديد الأسعار من خلال الإقناع في المجتمع، حيث يشكل المشروع والمجتمع علاقة تعايشية جديدة في فائض السيولة. عندما ينتقل القطاع إلى دورة حياة شفافة، قد تتحول المشاريع التي تتمسك بمنطق السيطرة التقليدية إلى بظلال العصر تحت موجة نقل السلطة.
تؤكد آلام السوق القصيرة المدى بشكل واضح على لا رجوع في موجة التكنولوجيا. عندما يخفض وكيل الذكاء الاصطناعي تكاليف التفاعل عبر السلسلة بمقدارين، عندما يستمر النموذج التكيفي في تحسين كفاءة رأس المال لبروتوكولات DeFi، فإن الصناعة قد تشهد اعتمادًا واسع النطاق ينتظر منذ زمن طويل. هذه الثورة لا تعتمد على التضخيم المفهومي أو تسريع رأس المال، بل تعتمد على قوة الاختراق التكنولوجية المتجذرة في الاحتياجات الحقيقية - تمامًا كما لم تتوقف ثورة الطاقة بسبب إفلاس شركات المصابيح الكهربائية، سيصبح الوكيل في نهاية المطاف مسارًا ذهبيًا حقيقيًا بعد انفجار الفقاعة. وقد تكون DeFAI أرضية خصبة تحضّر لميلاد جديد، عندما يصبح التفكير بتكلفة منخفضة شيئًا يوميًا، قد نرى قريبًا حالات استخدام تكون من مئات الوكلاء مجتمعة في سوارم واحد. في ظل قوة الحساب الكافية، يمكن زيادة معلمات النموذج بشكل كبير لضمان تعديل أكثر شمولًا لوكلاء العصر الافتتاحي، حتى أمام تعقيدات تعليمات المدخلات الخاصة بالمستخدم، يمكن تقسيمها إلى مهام يمكن تنفيذها بالكامل بواسطة وكيل واحد. يحسن كل وكيل العمليات عبر السلسلة، مما قد يعزز زيادة نشاط بروتوكولات DeFi الشاملة وارتفاع السيولة. من خلال DeFAI كقائد، ستظهر المزيد من منتجات DeFi المعقدة، وهذا هو المكان الذي سيظهر فيه الفرص الجديدة بعد انفجار الفقاعة السابقة.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
تأثير DeepSeek على بروتوكولات الطبقة العليا والسفلية في Web3 AI
المؤلف الأصلي: كيفين، بلوكبوستر
نقل: لوك ، نار المالية
ترتيب علاقات التعاون بين الاتفاقيات الصاعدة والهابطة
من خلال تحليل البنية التقنية وتحديد الوظائف والحالات العملية الفعلية، قمت بتقسيم البيئة بأكملها إلى: طبقة البنية التحتية، طبقة الوسيطات، طبقة النماذج، طبقة التطبيق، ومن ثم رتبت علاقات الاعتماد بينها:
الطبقة الأساسية
يوفر طبقة البنية التحتية موارد الطبقة السفلية اللامركزية (القوة الحسابية، التخزين، L1)، بروتوكولات القوة الحسابية تشمل: Render، Akash، io.net، وغيرها؛ بروتوكولات التخزين تشمل: Arweave، Filecoin، Storj، وغيرها؛ L1 تشمل: NEAR، Olas، Fetch.ai، وغيرها.
يدعم بروتوكول طبقة الطاقة تدريب النماذج والاستدلال وتشغيل الإطارات ؛ يحتفظ بروتوكول التخزين بالبيانات التدريبية ومعلمات النموذج وسجلات التفاعل على السلسلة ؛ يقوم L1 بتحسين كفاءة نقل البيانات من خلال العقد المخصصة ، مما يقلل من التأخير.
2、الطبقة الوسيطة
الطبقة الوسيطة هي الجسر الذي يربط البنية التحتية مع التطبيقات العلوية، مما يوفر أدوات تطوير الإطار، وخدمات البيانات وحماية الخصوصية، حيث تتضمن بروتوكولات تسمية البيانات: Grass و Masa و Vana؛ بروتوكولات إطار التطوير: Eliza و ARC و Swarms؛ وبروتوكولات الحوسبة الخصوصية: Phala وغيرها.
طبقة خدمات البيانات توفر الوقود لتدريب النماذج، بينما يعتمد إطار العمل على قدرة الحساب والتخزين في طبقة البنية التحتية، وتحمي طبقة الحساب الخصوصية أمان البيانات أثناء التدريب / التستخدم.
3、طبقة النموذج
الطبقة النمذجة تستخدم في تطوير النماذج وتدريبها وتوزيعها، بمنصة تدريب النماذج مفتوحة المصدر: Bittensor.
تعتمد طبقة النموذج على قوة الحساب في طبقة البنية التحتية والبيانات في طبقة الوسيط؛ يتم نشر النموذج على السلسلة من خلال إطار التطوير؛ يقوم سوق النماذج بنقل نتائج التدريب إلى طبقة التطبيق.
4、طبقة التطبيق
طبقة التطبيق هي منتج الذكاء الاصطناعي الموجه نحو المستخدم النهائي، حيث يشمل العميل: GOAT، AIXBT وغيرها؛ بروتوكول DeFAI يشمل: Griffain، Buzz وغيرها.
طبقة التطبيق تستدعي نموذج التدريب المسبق لطبقة النموذج؛ تعتمد طبقة الوسيط على الحساب الخصوصي؛ وتحتاج التطبيقات المعقدة إلى قدرة حسابية في الوقت الفعلي على طبقة البنية التحتية.
ثانيًا، له تأثير سلبي على القوة الحسابية غير المركزية
وفقًا لاستطلاع عينات، يبلغ حوالي 70٪ من مشاريع Web3 AI استخدام OpenAI أو منصة سحابية مركزية في الواقع، ويستخدم فقط 15٪ من المشاريع GPU غير المركزية (مثل نموذج Bittensor للشبكة الفرعية)، بينما 15٪ الباقية تعتمد على هيكل هجين (معالجة البيانات الحساسة محليًا، وتنفيذ المهام العامة على السحابة).
معدل الاستخدام الفعلي لبروتوكول طاقة الحوسبة اللامركزية أقل بكثير مما كان متوقعا ، ولا يتطابق مع قيمته السوقية الفعلية. هناك ثلاثة أسباب لانخفاض معدل الاستخدام: سيستمر مطورو Web2 الذين يهاجرون إلى Web3 في استخدام سلسلة الأدوات الأصلية ؛ منصات GPU اللامركزية لم تحقق بعد ميزة سعرية ؛ تتحايل بعض المشاريع على مراجعة الامتثال للبيانات باسم "اللامركزية" ، ولا تزال قوة الحوسبة الفعلية تعتمد على السحابة المركزية.
تحتل AWS / GCP حصة سوقية تزيد عن 90 ٪ من قوة الحساب الآلي، بينما تبلغ القوة الحسابية النموذجية لـ Akash فقط 0.2 ٪ من AWS. يحتوي الحوض الأمني للمنصة السحابية المركزية على: إدارة العنقود، شبكة RDMA عالية السرعة، قدرة التوسع والانكماش المرنة؛ بينما الحوض الغير مركزي للمنصة السحابية يحتوي على إصدار محسن من هذه التقنيات المذكورة، لكن العيوب غير القابلة للتنويه تتضمن مشكلات في التأخير: تأخير الاتصال بين العقد الموزعة هو 6 أضعاف للسحابة المركزية؛ وتجزئة سلسلة الأدوات: PyTorch/TensorFlow لا تدعمان الجدولة غير المركزية بشكل أصلي.
DeepSeek يقلل من استهلاك قوة الحساب بنسبة 50% من خلال التدريب القليل الكثافة (Sparse Training) ، ويحقق تدريب نموذج بمئات المليارات من المعلمات على GPU مستهلكين. توقعات سوق الطلب على GPU عالية الأداء في الفترة القصيرة تم تخفيضها بشكل كبير ، وتم إعادة تقييم إمكانات سوق الحوسبة الحافة. كما هو موضح في الشكل أعلاه ، قبل ظهور DeepSeek ، استخدمت معظم بروتوكولات وتطبيقات الصناعة منصات مثل AWS ، وكانت نسبة قليلة جدًا من الحالات الاستثنائية متواجدة في شبكة GPU غير المركزية ، وكانت هذه الحالات الاستثنائية تهتم بميزة السعر للأخيرة في قوة الحساب للمستهلكين ، ولا تهتم بتأثير التأخير.
قد يزداد هذا الوضع سوءًا مع ظهور DeepSeek. يقوم DeepSeek بتحرير القيود على المطورين ذوي الذين يتجهون نحو النهاية، وسينتشر نموذج الاستدلال الفعّال من حيث التكلفة بسرعة غير مسبوقة. في الواقع، بدأت العديد من السحابات المركزية والعديد من البلدان بالفعل في نشر DeepSeek. سيؤدي الانخفاض الكبير في تكلفة الاستدلال إلى ولادة العديد من التطبيقات الأمامية التي تتطلب كميات هائلة من وحدات معالجة الرسومات للمستهلكين. ستبدأ السحابات المركزية في شن حرب جديدة على المستخدمين في سوق ضخم قادم، وهي ليست فقط منافسة مع السحابات الرائدة، ولكن أيضًا مع العديد من السحابات المركزية الصغيرة. وسيلة المنافسة الأكثر مباشرة هي خفض الأسعار. يمكن التنبؤ بأن سعر 4090 سينخفض في السحابة المركزية، وهذا يعتبر كارثة بالنسبة لمنصة القدرة الحسابية Web3. عندما لا يكون السعر هو الحاجز الوحيد بالنسبة لمنصة القدرة الحسابية، تُجبر منصات القدرة الحسابية داخل الصناعة على خفض الأسعار، والنتيجة هي أن io.net و Render و Akash لن تتحمل ذلك. ستؤدي الحرب الأسعار إلى تدمير الحد الأقصى للتقدير الذي تبقى لدى الأخير، وقد يؤدي انخفاض العائدات وتسرب المستخدمين إلى حلقة الهلاك التي تجعل من الصعب على بروتوكولات القدرة الحسابية غير المركزة التحول في اتجاه جديد.
ثالثا، المعنى الذي يأتي من الاتفاقيات الصاعدة والهابطة
كما هو موضح في الصورة، أعتقد أن DeepSeek سيكون له تأثير مختلف على طبقة البنية التحتية وطبقة النموذج وطبقة التطبيق، من الناحية الإيجابية:
ستستفيد طبقة التطبيق من انخفاض كبير في تكلفة الاستدلال، مما يجعل المزيد من التطبيقات قادرة على ضمان وجود تطبيق الوكيل عبر الإنترنت لفترة طويلة بتكلفة منخفضة وإكمال المهام في الوقت الحقيقي.
في الوقت نفسه، يمكن أن يجعل تكاليف نموذج DeepSeek منخفضة مثل هذا SWARM الأكثر تعقيدًا، حيث يتم استخدام آلاف الوكلاء لحالة استخدام واحدة، وستكون مهام كل وكيل دقيقة للغاية وواضحة، مما يمكن أن يزيد بشكل كبير من تجربة المستخدم ويتجنب تقسيم وتنفيذ إدخال المستخدم بشكل خاطئ بواسطة النموذج؛
يمكن لمطوري الطبقة التطبيقية ضبط النموذج بدقة، وتغذية تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الصلة بـ DeFi بالأسعار، وبيانات السلسلة الجانبية والتحليلات، وبيانات حوكمة البروتوكول، دون الحاجة إلى دفع رسوم ترخيص باهظة مرة أخرى.
بعد ظهور طبقة النموذج المفتوح في DeepSeek ، تم إثبات وجود معنى لها ، حيث يُمكن للمطورين ذوي الذيل الطويل الحصول على النماذج الراقية ، مما يمكن أن يحفز موجة واسعة من التطوير؛
خلال السنوات الثلاث الماضية، تم تحطيم جدار قوة الحوسبة العالية المبنية حول وحدة معالجة الرسومات عالية الأداء بشكل كامل، مما يمنح المطورين المزيد من الخيارات ويحدد اتجاه نماذج البرمجيات المفتوحة المصدر. في المستقبل، لن يكون منافسة نماذج الذكاء الاصطناعي هي من قوة الحوسبة بل هي من قوة الخوارزميات، وستكون تحولات المعتقدات أساس ثقة مطوري نماذج البرمجيات المفتوحة المصدر.
ستظهر العديد من الشبكات الفرعية الخاصة بـ DeepSeek ، وسيزداد عدد معلمات النموذج بنفس القوة الحسابية ، وسينضم المزيد من المطورين إلى المجتمع مفتوح المصدر.
من الآثار السلبية:
لا يمكن تحسين التأخير في استخدام بروتوكول قوة الحساب الموجود بشكل موضوعي في البنية التحتية؛
وتتطلب شبكة الهجين المكونة من A100 و 4090 مزيدًا من الطلبات لخوارزمية التنسيق، وهذا ليس ميزة لمنصة اللامركزية.
كسر فقاعة الوكيل، ديفاي يحضر المولود الجديد
الوكيل هو أمل الذكاء الاصطناعي في الصناعة، ومع ظهور DeepSeek، تم تحرير قيود الطاقة الحسابية، مما يصوّر توقعات مستقبل الانفجار التطبيقي. كان من المفترض أن تكون هذه مفيدة بشكل كبير لمسار الوكيل، لكنها فشلت بسبب الارتباط الوثيق بين الصناعة وبورصة الأوراق المالية الأمريكية وسياسة مجلس الاحتياطي الفيدرالي، حيث انهارت قيمة السوق للمسار.
في موجة الدمج بين الذكاء الاصطناعي والصناعة، تبقى الاختراق التقني وصراع السوق دائمًا متلازمين. تسببت التذبذبات في قيمة سوق إنفيديا في ردود فعل متتالية، مثل مرآة تكشف الشياطين، تعكس الوضع الصعب للرواية الخاصة بالذكاء الاصطناعي داخل الصناعة: من وكيل السلسلة إلى محرك ديفاي، تحت رسم بياني للنظام البيئي يبدو كاملا، يختبئ وراءه ضعف في البنية التحتية التقنية وتفريغ في المنطق القيمي وواقع قاس يهيمن عليه رأس المال. البيئة السلسلية الرابحة بشكل سطحي تحمل أمراضًا مستترة: تنافس كبير على القيمة الكلية للتمويل يتراجع بسبب السيولة المحدودة، والأصول القديمة تعتمد على عواطف الخوف من الفومو للنجاة، والمطورون يعانون من استنزاف الطاقة الابتكارية في تنافس نقطة مقابل نقطة. عندما يصل الزيادة في الأموال ونمو العملاء إلى سقفها، تسقط الصناعة بأكملها في "مأزق المبتكر" - رغم رغبتها الشديدة في تحطيم الروايات المبتكرة، فإنها تجد صعوبة في التخلص من قيود المسارات. هذا الانقسام يوفر لوكلاء الذكاء الاصطناعي فرصة تاريخية: فهو ليس فقط ترقية لصندوق الأدوات التقنية، بل إعادة بناء لنمط إنشاء القيم.
خلال العام الماضي، اكتشف المزيد والمزيد من الفرق في الصناعة أن النموذج التقليدي لتمويل رأس المال يفشل - فإن تقديم حصص صغيرة لرؤوس الأموال الاستثمارية، والسيطرة العالية، والتلاعب بالأسهم في البورصة أصبح من الصعب المضي قدمًا فيه. تواجه رؤوس الأموال الاستثمارية ضغوطًا، ويُرفض عليها الشراء بواسطة المستثمرين الأفراد، وترتفع حاجز القبول للدخول إلى البورصة، وفي ظل هذه الضغوط الثلاثة، يظهر نمط جديد يتناسب أكثر مع سوق الدببة: العمل المشترك مع رؤوس الأموال الاستثمارية الكبيرة + كميات صغيرة من رؤوس الأموال الاستثمارية، وإطلاق مجتمع بنسبة كبيرة، وبدء التشغيل البارد بقيمة سوق منخفضة.
يقوم الرواد الذين يتمثلون في Soon و Pump Fun بفتح طريق جديد من خلال "إطلاق المجتمع" - بدعم من KOL الرائدين، وتوزيع 40%-60% من الرموز مباشرة على المجتمع، وتنفيذ مشاريع بتقييم يبلغ حوالي 1000 مليون دولار بتكلفة المركبة النهائية، لجمع مئات الملايين من الدولارات. يعتمد هذا النمط على بناء الإقناع من خلال نفوذ KOL لتشجيع FOMO وحصر أرباح الفريق مسبقًا، بالإضافة إلى تبادل السيولة العالية من أجل عمق السوق، حيث يتخلى عن ميزة السيطرة على الحلقة لفترة قصيرة، ولكن يمكنه شراء رموز مرتبطة بأسعار منخفضة خلال السوق الهابط من خلال آلية التداول المتوافقة. ومن الجوهر أن هذا هو نقل النمط الهرمي للقوى: من لعبة نقر الطبول التي يقودها VC (المؤسسات تقبل - يتخلصون من الأسهم - يشترون المستثمرون الأفراد)، إلى لعبة شفافة لتحديد الأسعار من خلال الإقناع في المجتمع، حيث يشكل المشروع والمجتمع علاقة تعايشية جديدة في فائض السيولة. عندما ينتقل القطاع إلى دورة حياة شفافة، قد تتحول المشاريع التي تتمسك بمنطق السيطرة التقليدية إلى بظلال العصر تحت موجة نقل السلطة.
تؤكد آلام السوق القصيرة المدى بشكل واضح على لا رجوع في موجة التكنولوجيا. عندما يخفض وكيل الذكاء الاصطناعي تكاليف التفاعل عبر السلسلة بمقدارين، عندما يستمر النموذج التكيفي في تحسين كفاءة رأس المال لبروتوكولات DeFi، فإن الصناعة قد تشهد اعتمادًا واسع النطاق ينتظر منذ زمن طويل. هذه الثورة لا تعتمد على التضخيم المفهومي أو تسريع رأس المال، بل تعتمد على قوة الاختراق التكنولوجية المتجذرة في الاحتياجات الحقيقية - تمامًا كما لم تتوقف ثورة الطاقة بسبب إفلاس شركات المصابيح الكهربائية، سيصبح الوكيل في نهاية المطاف مسارًا ذهبيًا حقيقيًا بعد انفجار الفقاعة. وقد تكون DeFAI أرضية خصبة تحضّر لميلاد جديد، عندما يصبح التفكير بتكلفة منخفضة شيئًا يوميًا، قد نرى قريبًا حالات استخدام تكون من مئات الوكلاء مجتمعة في سوارم واحد. في ظل قوة الحساب الكافية، يمكن زيادة معلمات النموذج بشكل كبير لضمان تعديل أكثر شمولًا لوكلاء العصر الافتتاحي، حتى أمام تعقيدات تعليمات المدخلات الخاصة بالمستخدم، يمكن تقسيمها إلى مهام يمكن تنفيذها بالكامل بواسطة وكيل واحد. يحسن كل وكيل العمليات عبر السلسلة، مما قد يعزز زيادة نشاط بروتوكولات DeFi الشاملة وارتفاع السيولة. من خلال DeFAI كقائد، ستظهر المزيد من منتجات DeFi المعقدة، وهذا هو المكان الذي سيظهر فيه الفرص الجديدة بعد انفجار الفقاعة السابقة.