DeepSeekがWeb3 AIの上流および下流プロトコルに与える影響

MarsBitNews

元の記事: Kevin, BlockBooster

転載:ルーク、マーズファイナンス

上流と下流の協定の協力関係を整理する

技術構造、機能定位および実際のユースケースの分析に基づき、私は全生態系を以下のように分類します：基礎インフラ層、ミドルウェア層、モデル層、アプリケーション層、およびその依存関係を整理します：

1、基礎インフラストラクチャ層

基盤層は、分散型の基盤リソース（計算能力、ストレージ、L1）を提供し、その中には、計算能力プロトコルにはRender、Akash、io.netなどがあります。ストレージプロトコルにはArweave、Filecoin、Storjなどがあります。L1にはNEAR、Olas、Fetch.aiなどがあります。

算力層プロトコルは、モデルトレーニング、推論、およびフレームワークの実行をサポートします。ストレージプロトコルは、トレーニングデータ、モデルパラメータ、およびチェーン上の相互作用記録を保存します。L1 は専用ノードを通じてデータ転送効率を最適化し、遅延を低減します。

2、ミドルウェア層

ミドルウェア層は、基盤と上位アプリケーションをつなぐ架け橋であり、フレームワーク開発ツール、データサービス、プライバシー保護を提供します。データラベルプロトコルには、Grass、Masa、Vanaなどがあります。開発フレームワークプロトコルには、Eliza、ARC、Swarmsなどがあります。プライバシー計算プロトコルには、Phalaなどがあります。

データサービス層はモデルトレーニングに燃料を提供し、開発フレームワークは基盤インフラストラクチャ層の計算能力とストレージに依存し、プライバシー計算層はデータのトレーニング/推論中のセキュリティを保護します。

3、モデル層

モデル層は、モデルの開発、トレーニング、および配布に使用され、その中にオープンソースモデルトレーニングプラットフォーム：Bittensor があります。

モデルレイヤーはインフラストラクチャ層の計算能力とミドルウェアレイヤーのデータに依存しています。モデルは開発フレームワークを使用してチェーンに展開されます。モデルマーケットはトレーニング結果をアプリケーション層に送信します。

4、アプリケーション層

アプリケーション層はエンドユーザー向けのAI製品であり、その中にはAgentが含まれています：GOAT、AIXBTなど；DeFAIプロトコルには、Griffain、Buzzなどがあります。

アプリケーションレイヤーはプリトレーニングモデルをモデルレイヤーから呼び出し、ミドルウェアレイヤーにプライバシー計算を依存し、複雑なアプリケーションにはインフラストラクチャレイヤーのリアルタイム計算リソースが必要です。

二、分散化された算力に否定的な影響を与える

サンプリング調査によると、約70%のWeb3 AIプロジェクトは実際にOpenAIまたは中央集権型クラウドプラットフォームを使用し、15%のプロジェクトのみが分散GPU（例：Bittensorサブネットモデル）を使用し、残りの15%はハイブリッドアーキテクチャ（機密データのローカル処理、一般的なタスクのクラウド処理）を採用しています。

分散コンピューティングパワープロトコルの実際の利用率は予想よりもはるかに低く、実際の市場価値とは一致していません。利用率が低い原因は3つあります：Web2の開発者がWeb3に移行する際に、元のツールチェーンを引き継いでいること、分散GPUプラットフォームが価格優位性を実現していないこと、一部のプロジェクトが「分散化」を名乗り、データコンプライアンスを回避しており、実際のコンピューティングパワーは中央集権化されたクラウドに依存していることです。

AWS/GCPはAI計算能力の市場シェアの90%以上を占めており、それに対してAkashの同等の計算能力はAWSの0.2%に過ぎない。中央集権的なクラウドプラットフォームの要塞は、クラスター管理、RDMA高速ネットワーク、弾力的なスケーリングなどがある。一方、分散型クラウドプラットフォームは上記の技術のweb3改良版を持っているが、完全な不備もある。その欠陥には、遅延問題があり、分散ノード間の通信遅延は中央集権的クラウドの6倍である。また、ツールチェーンの切断もあり、PyTorch/TensorFlowはネイティブで分散スケジューリングをサポートしていない。

DeepSeekは、スパーストレーニングにより50%の計算リソースを削減し、動的モデルプルーニングにより消費者向けGPUで数十億のパラメータモデルをトレーニングします。市場は、近い将来に高性能GPUへの需要が大幅に低下すると予想し、エッジコンピューティングの市場潜在性が再評価されています。上図のように、DeepSeekが登場する前、業界のほとんどのプロトコルやアプリケーションはAWSなどのプラットフォームを使用しており、ごく少数のユースケースが分散GPUネットワークに展開されています。これらのユースケースでは、後者の消費者向け計算リソースの価格優位性を重視し、遅延の影響には関心がありません。

この状況は、DeepSeekの登場によりさらに悪化する可能性があります。DeepSeekは、長尾開発者の制限を解除し、低コストで効率的な推論モデルが以前にないスピードで普及することになります。実際、現在、上記の中央集権的なクラウドプラットフォームや多くの国がすでにDeepSeekを展開し始めており、推論コストの大幅な低下により、多くのフロントエンドアプリケーションが生まれることになります。これらのアプリケーションは、消費者向けGPUに大きな需要を生み出します。巨大な市場が間もなく到来するにあたり、中央集権的なクラウドプラットフォームは新たなユーザー獲得競争を展開し、トッププラットフォームだけでなく、数多くの小規模な中央集権的なクラウドプラットフォームとも競争することになります。最も直接的な競争手段は価格引き下げであり、予想される4090の中央集権プラットフォームでの価格引き下げは、Web3の算力プラットフォームにとって壊滅的なものとなるでしょう。価格が後者の唯一の要塞でないとき、業界内の算力プラットフォームが価格引き下げを余儀なくされると、その結果、io.net、Render、Akashたちは耐えられなくなります。価格競争は後者の残存する評価上限を破壊し、収益の減少とユーザーの流出がもたらす死の螺旋は、分散型算力プロトコルを新たな方向に転換させるかもしれません。

上流と下流の契約がもたらす意味

図に示すように、私はDeepSeekが基盤層、モデル層、およびアプリケーション層に異なる影響をもたらすと考えています。肯定的な影響の観点からは：

アプリケーションレイヤーは、推論コストの大幅な削減を受けており、より多くのアプリケーションが低コストでエージェントアプリケーションを長時間オンラインに保ち、タスクをリアルタイムで完了できるようになりました。

同時、DeepSeekのような低コストのモデル経費は、DeFAIプロトコルのより複雑なSWARMを構成することができ、何千ものエージェントが1つのユースケースに使用され、各エージェントの業務は非常に微細で明確になります。これにより、ユーザーの使用体験が大幅に向上し、モデルによる誤った分解と実行を避けることができます。

アプリケーションレイヤーの開発者は、DeFi関連のAIアプリケーションに価格を供給するためにモデルを微調整し、オンチェーンデータと分析、プロトコルガバナンスデータに高額なライセンス料を支払う必要がなくなりました。

DeepSeekの登場後、オープンソースモデル層の存在意義が証明され、ハイエンドモデルがロングテール開発者に開放されると、幅広い開発ブームが生まれる可能性があります。

過去3年間、高度なGPUを中心とした算力の高壁が完全に崩れ、開発者はより多くの選択肢を持ち、オープンソースモデルが方向性を確立し、将来のAIモデルの競争はもはや算力ではなくアルゴリズムとなります。信念の変化がオープンソースモデルの開発者の信頼の礎となるでしょう。

DeepSeekを中心とした特定のサブネットワークは、同じ計算能力の下でモデルのパラメータが増加し、より多くの開発者がオープンソースコミュニティに参加することになります。

消极な影響から言えば：

インフラストラクチャの中で、算力プロトコルの客観的な遅延は最適化できません。

そしてA100と4090で構成されたハイブリッドネットワークは調整アルゴリズムにより高い要求をしており、これは分散型プラットフォームの利点ではありません。

四、エージェントバブルを崩し、DeFAIが新しい生命を育む

エージェントは業界内でAIの最後の希望であり、DeepSeekの登場により、計算能力の制限が解放され、アプリケーションの爆発的な成長が期待されています。エージェントの分野にとっては大きな利益ですが、業界や米国株、連邦準備制度の政策と強く関連しており、残りわずかのバブルが崩壊し、市場価値が谷底に落ちました。

AI と業界の融合の波において、技術の突破と市場の駆け引きは常に影を落としています。ナビディアの時価総額の揺れが引き起こす連鎖反応は、まるで鏡のように、業界内のAIの物語に潜む深刻なジレンマを映し出しています。オンチェーンエージェントからDeFAIエンジンへ、見た目完璧なエコシステムの地図の下には、技術のインフラが脆弱であり、価値の論理が虚ろであり、資本主義が支配する残酷な現実が隠れています。表面的な繁栄を見せるオンチェーンエコシステムには、潜在的な病巣が隠れています：多くの高FDVトークンが限られた流動性を争い、陳腐な資産がFOMO感情に頼り、開発者がPVPの内輪に囚われて革新の勢いを消耗しています。増加する資金とユーザーの成長が天井に達すると、業界全体が「イノベーターの窮地」に陥ります-画期的な物語の突破を切望しつつ、依存パスから抜け出すことが難しい状況です。このような破綻した状況は、AIエージェントに歴史的な機会を提供しています：それは技術ツールボックスのアップグレードだけでなく、価値創造のパラダイムの再構築でもあります。

過去1年、業界では、ますます多くのチームが伝統的な資金調達モデルが失敗していることに気づいています - VCに小さなシェアを提供し、高い制御力を持ち、上場所での操作を続ける手法はもはや持続不能です。 VCの資金が減少し、小売投資家が購入を拒否し、上場所のコイン取引の敷居が高くなる中で、新しい熊市に適したプレイ方法が台頭しています：トップKOLと少数のVCを結集し、大規模なコミュニティを発展させ、低い市場価値でスタートさせることです。

SoonとPump Funを代表とするイノベーターは、コミュニティローンチによって新たな道を切り拓いています。トップKOLの支持を得ながら、40%-60%のトークンをコミュニティに直接分配し、FDVが1000万ドルにも満たない評価水準でプロジェクトを立ち上げ、数百万ドルの資金調達を実現しています。このモデルはKOLの影響力によってFOMOコンセンサスを構築し、チームに収益を事前に確定させながら、高い流動性を市場深度と引き換えにしています。短期間の支配権を放棄する代わりに、熊市で低価格でトークンを買い戻す合法的な市場機構を通じて、プロジェクトは市場価格を支配し続けることができます。本質的には、これは権力構造のパラダイム転換です：VC主導のパッセージャム（機関が買い取り、上場して売却、小売が購入）から、透明なゲーム理論によるコミュニティコンセンサス価格への移行し、プロジェクトチームとコミュニティが流動性プレミアムを通じて新しい共生関係を形成しています。業界は透明性の時代に入り、伝統的な支配論理に固執するプロジェクトは、権力移行の波における時代の残滓となるかもしれません。

市場の短期的な苦境は、技術の長期的な潮流が不可逆的であることを明確に示しています。AIエージェントがオンチェーンの相互作用コストを2桁低下させるとき、適応モデルがDeFiプロトコルの効率を継続的に最適化するとき、業界は長らく待ち望まれていたMassive Adoptionを迎える可能性があります。この変革は、概念の煽りや資本の急成長に依存せず、真の需要に根ざした技術の浸透力に基づいています。まるで電力革命が電球企業の破綻によって停滞することはなかったように、エージェントは最終的にバブルが崩壊した後に真のゴールドラッシュとなるでしょう。そしてDeFAIは、新しい生まれ変わりの肥沃な土壌かもしれません。低コストの推論が日常化すると、数百のエージェントが1つのスワームに組み合わされるユースケースがすぐに現れるかもしれません。同等の計算力の下で、モデルパラメータの大幅な増加により、オープンソースのモデル時代のエージェントがより微調整されることが保証され、ユーザーの複雑な入力指示に対処する場合でも、一つのエージェントが十分に実行できるタスクパイプラインに分割できるでしょう。各エージェントがオンチェーン操作を最適化することで、全体的なDeFiプロトコルの活性化と流動性の増加が促進される可能性があります。DeFAIを先頭に、より多くの複雑なDeFi製品が登場するでしょう。そしてこれが、前回のバブル崩壊後に新たな機会が生まれる場所なのです。