Birinci, yukarı ve aşağı akış protokollerinin işbirliği ilişkilerini düzenlemek
Teknik mimari, işlev konumu ve gerçek kullanım durumlarının analiziyle, tüm ekosistemi alt yapı katmanı, orta yazılım katmanı, model katmanı, uygulama katmanı olarak ayırıyorum ve bağımlılık ilişkilerini düzenliyorum:
1、Altyapı Katmanı
Altyapı katmanı, merkezi olmayan temel kaynakları (hash gücü, depolama, L1) sağlar; hash gücü protokolleri: Render, Akash, io.net vb .; depolama protokolleri: Arweave, Filecoin, Storj vb .; L1: NEAR, Olas, Fetch.ai vb .
Hash gücü katmanı protokolü, model eğitimini, çıkarımını ve çerçevesinin çalışmasını destekler; depolama protokolü eğitim verilerini, model parametrelerini ve zincir üzeri etkileşim kayıtlarını saklar; L1, veri iletim verimliliğini optimize etmek için özel düğümler aracılığıyla gecikmeyi azaltır.
2、Orta Yazılım Katmanı
Orta yazılım katmanı, altyapı ile üst katman uygulamalar arasındaki köprüdür, çerçeve geliştirme araçları, veri hizmetleri ve gizlilik koruması sağlar; veri işaretleme protokolleri şunları içerir: Grass, Masa, Vana vb.; geliştirme çerçevesi protokolleri şunlardır: Eliza, ARC, Swarms vb.; gizlilik hesaplama protokolleri şunları içerir: Phala vb.
Veri hizmet katmanı, model eğitimine yakıt sağlar, geliştirme çerçevesi altyapı katmanının hesaplama gücüne ve depolama alanına bağımlıdır, gizlilik hesaplama katmanı verilerin eğitim / çıkarım sırasında güvenliğini korur.
3、Model Katmanı
Model katmanı, model geliştirme, eğitim ve dağıtım için kullanılır, burada açık kaynaklı model eğitim platformu: Bittensor.
Model katmanı, altyapı katmanının hesaplama gücüne ve ara katmanın verilerine bağımlıdır; model, bir geliştirme çerçevesi aracılığıyla zincir üzerine dağıtılır; model pazarı eğitim sonuçlarını uygulama katmanına iletilir.
4、Uygulama Katmanı
Uygulama katmanı, kullanıcı odaklı AI ürünlerini içerir; Agent içerir: GOAT, AIXBT vb.; DeFAI protokolü şunları içerir: Griffain, Buzz vb.
Uygulama katmanı, önceden eğitilmiş modeli model katmanından çağırır; orta yazılım katmanına gizlilik hesaplaması bağımlılığı; karmaşık uygulamalar için altyapı katmanında gerçek zamanlı hesaplama gücü gereklidir.
İkincisi, merkezi olmayan bilgi işlem gücü üzerinde olumsuz bir etkisi vardır
Örneklem çalışmasına göre, Web3 AI projelerinin yaklaşık %70'inin gerçekte OpenAI veya merkezi bulut platformlarına başvurduğu, projelerin sadece %15'inin merkezi olmayan GPU'ları kullandığı (örneğin Bittensor alt ağı modeli), kalan %15'inin ise karma mimari kullandığı (duyarlı veriler yerel olarak işlenirken, genel görevler bulutta gerçekleştirilir).
Merkezi olmayan güç protokolünün gerçek kullanım oranı, beklenenden çok daha düşük ve gerçek piyasa değeriyle uyuşmamaktadır. Düşük kullanım oranına neden olan üç ana sebep vardır: Web2 geliştiricilerinin Web3'e geçiş yaparken mevcut araç zincirini kullanması; merkezi olmayan GPU platformunun fiyat avantajını henüz gerçekleştirememesi; bazı projeler veri uyumluluk denetiminden kaçınmak için 'merkezi olmayan' adını kullanırken, aslında güç hala merkezi bulutlara dayanmaktadır.
AWS/GCP, AI hesaplama gücünün% 90'ını oluşturur ve Akash'ın eşdeğeri sadece AWS'nin% 0.2'sidir. Merkezi bulut platformunun savunma hattı, küme yönetimi, RDMA yüksek hızlı ağ, esnek ölçeklendirme ve daraltma içerir; merkezi olmayan bulut platformu, yukarıdaki teknolojilerin web3 geliştirilmiş versiyonuna sahiptir, ancak tamamlanmamış kusurlar arasında gecikme sorunu vardır: Dağıtılmış düğüm iletişim gecikmesi merkezi bulutun 6 katıdır; Araç zincirinin parçalanması: PyTorch/TensorFlow, merkezi olmayan planlamayı doğal olarak desteklemez.
DeepSeek, 50% işlem gücü tüketimini Azaltmak İçin Seyrek Eğitim (Sparse Training) Kullanır, Dinamik Model Budama, Tüketici Düzeyi GPU ile Yüz Milyar Parametreli Model Eğitimi Yapar. Kısa Vadeli Yüksek Uçlu GPU Talebinin Büyük Ölçüde Azaltılması Bekleniyor, Kenar Hesaplamanın Pazar Potansiyeli Yeniden Değerlendiriliyor. Yukarıdaki Grafikte Görüldüğü Gibi, DeepSeek Ortaya Çıkmadan Önce, Endüstrideki Çoğu Protokol ve Uygulama AWS Gibi Platformları Kullanıyordu, Sadece Azınlık De Merkezi Olmayan GPU Ağına Uygulama Yerleştiriyordu, Bu Tür Uygulamalar, İkincisinin Tüketici Düzeyinde İşlem Gücündeki Fiyat Avantajını Göz Önünde Bulunduruyor ve Gecikmenin Etkisine Aldırış Etmiyor.
Bu durum, DeepSeek'in ortaya çıkmasıyla daha da kötüleşebilir. DeepSeek, uzun kuyruk geliştiricilerinin kısıtlamalarını kaldırarak, düşük maliyetli ve verimli bir akıl yürütme modelinin önceki hiçbir zaman olmadığı bir hızda yaygınlaşmasına neden olacaktır. Aslında, şu anda söz konusu merkezi bulut platformları ve birçok ülke zaten DeepSeek'i dağıtmaya başladı, akıl yürütme maliyetinin büyük ölçüde düşmesi, çok sayıda ön uç uygulamasının ortaya çıkmasına yol açacaktır, bu uygulamalar tüketici sınıfı GPU'lar için büyük bir talep oluşturacaktır. Yaklaşan büyük pazarın karşısında, merkezi bulut platformları yeni bir kullanıcı rekabeti başlatacaklar, sadece önde gelen platformlarla rekabet etmekle kalmayacaklar, aynı zamanda sayısız küçük merkezi bulut platformuyla da rekabet edeceklerdir. Ve en doğrudan rekabet şekli fiyat indirimi olacaktır, 4090'ın merkezi platformlardaki fiyatının düşeceği öngörülebilir, bu da Web3'ün hash gücü platformları için felaket anlamına gelir. Fiyatın son kalesi olmadığı zaman, sektördeki hash güç platformları fiyatları zorunlu olarak düşürüldüğünde, sonuç io.net, Render, Akash gibi platformların dayanamayacağıdır. Fiyat savaşı, sonuncusunun sadece hayatta kalan değerleme üst sınırını yok edecek, gelir düşüşü ve kullanıcı kaybından kaynaklanan ölüm spiraline neden olabilir, bu da dağıtılmış hash güç protokollerini yeni bir yöne dönüştürebilir.
Üç, yukarı ve aşağı akış protokollerinin getirdiği anlam
Resimde gösterildiği gibi, DeepSeek'in altyapı katmanı, model katmanı ve uygulama katmanı üzerinde farklı etkiler yaratacağını düşünüyorum, olumlu etkilerden bahsedersek:
Uygulama katmanı, çıkarım maliyetinin büyük ölçüde azalmasından faydalanacak ve daha fazla uygulama, düşük maliyetle Ajan uygulamasının uzun süre çevrimiçi kalmasını ve görevleri anlık olarak tamamlamasını sağlayabilir;
Aynı zamanda DeepSeek gibi düşük maliyetli bir modelin giderleri, DeFAI protokolünün daha karmaşık SWARM oluşturmasına izin verebilir, binlerce Ajan bir kullanım durumu için kullanılabilir, her Ajanın görevi çok hassas ve belirgin olacaktır, bu da kullanıcı deneyimini büyük ölçüde artırabilir ve kullanıcı girişinin model yanlış çözümlemesinden ve yürütülmesinden kaçınabilir.
Uygulama katmanı geliştiricileri, DeFi ile ilgili yapay zeka uygulamalarına fiyat besleyebilir, zincir verileri ve analizleri, protokol yönetimi verilerini inceleyebilir ve artık yüksek lisans ücretleri ödemezler.
DeepSeek'in ortaya çıkmasının ardından açık kaynaklı model katmanının varlığının kanıtlandığı ve yüksek uçlu modellerin uzun kuyruk geliştiricilere açık olduğu, geniş kapsamlı bir geliştirme coşkusunu tetikleyebileceği gösterilmiştir;
Son üç yılda yüksek GPU etrafında inşa edilen hesaplama gücü duvarı tamamen yıkıldı, geliştiriciler daha fazla seçeneğe sahip oldu, daha açık kaynaklı modeller yön belirledi, gelecekte AI modellerinin rekabeti artık hesaplama gücü değil, algoritma olacak, inanç değişimi açık kaynak model geliştiricilerinin güven temeli olacak;
DeepSeek'in belirli alt ağları etrafında sürekli olarak ortaya çıkıyor, aynı hesaplama gücüne sahip modellerin parametreleri artıyor ve daha fazla geliştirici açık kaynak topluluğuna katılıyor.
Negatif etkiler açısından:
Altyapı içinde hash gücü protokolüne dayalı olarak var olan kullanım gecikmesi optimize edilemez;
Ayrıca, A100 ve 4090'dan oluşan karma ağ, koordinasyon algoritması için daha yüksek bir gereksinim duyar, bu da merkezi olmayan bir platformun avantajı değildir.
Dördüncü olarak, Ajan balonunu patlatmak, DeFAI'nin yeni hayatını doğurması
Ajan, endüstrideki yapay zekanın son umudu, DeepSeek'in ortaya çıkması, hesaplama gücünün sınırlarını kaldırarak uygulama patlamasının gelecekteki beklentilerini çizdi. Bu, Ajan yarışının büyük bir iyiliği olmalıydı, ancak endüstri ve Amerikan hisse senetleri ile ABD Merkez Bankası politikalarıyla güçlü bir ilişki nedeniyle, sadece kalan köpüğü delecek şekilde patladı ve yarışın piyasa değeri zirveye düştü.
Yapay zeka ve endüstrinin entegrasyon dalgasında, teknolojik atılımlar ve pazar oyunları her zaman takip etti. NVIDIA'nın piyasa değerindeki dalgalanmanın tetiklediği zincirleme reaksiyon, seyahat endüstrisindeki yapay zeka anlatısının derin ikilemini yansıtan bir ayna gibidir: zincir üstü aracıdan DeFAI motoruna kadar, görünüşte eksiksiz ekolojik harita, zayıf teknolojik altyapının, içi boş değer mantığının ve sermaye hakimiyetinin acımasız gerçekliğini gizler. Çok sayıda yüksek FDV'li token sınırlı likidite için rekabet ediyor, eski varlıklar hayatta kalmak için FOMO duyarlılığına güveniyor ve geliştiriciler inovasyon potansiyelini tüketmek için PVP evriminde sıkışıp kalıyor. Artımlı finansman ve kullanıcı büyümesi tavana ulaştığında, tüm endüstri "yenilikçinin ikilemine" düştü - anlatıyı kırmaya hevesli ve yol bağımlılığının prangalarından kurtulamadı. Bu yırtılma durumu, AI Agent için tarihi bir fırsat sunuyor: bu yalnızca teknoloji araç kutusunun yükseltilmesi değil, aynı zamanda değer yaratma paradigmasının yeniden yapılandırılmasıdır.
Geçen yıl, endüstride giderek daha fazla ekip, geleneksel finansman modelinin başarısız olduğunu fark etti - VC'ye küçük paylar vermeyi, yoğun kontrolü ve borsaları ittirmeyi zorlaştıran bir şema artık devam edemiyor. VC'lerin cebi daralıyor, perakende yatırımcılar alım yapmayı reddediyor, büyük borsaların jeton listeleme eşiği yükseliyor, üçlü baskı altında, ayı piyasasına daha uygun yeni bir oyun tarzı yükseliyor: önde gelen KOL'lerle birlikte çalışma + az miktarda VC, büyük oranda topluluk yayını, düşük piyasa değeri soğuk başlatma.
Yeni yollar açan yenilikçiler, Soon ve Pump Fun gibi isimler liderliğinde, 'Topluluk Lansmanı' aracılığıyla hareket ediyorlar - başlıca KOL'lerin onayını alarak, %40-%60 arası tokeni doğrudan topluluğa dağıtarak, 100 milyon dolar FDV'nin altında bir değerleme seviyesinde projeyi başlatarak, milyonlarca dolarlık fon sağlıyorlar. Bu model, KOL etkisiyle FOMO'yu oluşturarak konsensüs sağlıyor, ekiplerin geliri önceden kilitlemelerine izin verirken, yüksek likidite karşılığında piyasa derinliği elde etmelerini sağlıyor. Kısa vadeli kontrol avantajını terk etmelerine rağmen, ayı piyasasında tokenleri düşük fiyattan geri almak için uygun piyasa yapma mekanizması sayesinde, VC'lerin hakim olduğu sıcak patates oyunundan (kurumsal yatırımcılar alış - borsaya açılma - perakende yatırımcılar satın alma) topluluk konsensüsünün şeffaf bir şekilde fiyatlandığı bir oyuna geçiş yapılıyor; projeler ve topluluklar likidite prime dayalı yeni bir simbiyotik ilişki içinde oluşturuyorlar. Endüstri şeffaflık dönemine girdiğinde, geleneksel kontrol mantığına bağlı kalmayı sürdüren projeler, güç transferi dalgasının bir parçası olarak zamanın gölgesinde kalabilirler.
Piyasanın kısa vadeli acıları, teknolojik uzun süreli akıntının geri dönüşü olmadığını kanıtlıyor. AI Ajanı, zincir üstü etkileşim maliyetlerini iki kademede azalttığında, adaptif model DeFi protokollerinin sermaye verimliliğini sürekli olarak optimize ettiğinde, endüstri uzun zamandır beklenen Kapsamlı Kabul'ü karşılamaya hazırlanıyor. Bu dönüşüm, kavramsal spekülasyonlara veya sermayenin olgunlaştırılmasına dayanmaz, ancak gerçek ihtiyaçların teknolojik penetrasyonu temelinde kök salmıştır - elektrik devriminin, ampul şirketlerinin iflası nedeniyle duraklamadığı gibi, Ajan, köpük patladıktan sonra gerçek altın yarış pisti haline gelecektir. Ve DeFAI, belki de yeni doğan toprakları kuluçkaya yatan şeydir, düşük maliyetli çıkarımın günlük yaşam haline gelmesiyle, çok yakında yüzlerce Ajan'ın bir Sürü içinde nasıl birleştirilebileceğini görebiliriz. Eşdeğer hesaplama gücü altında, model parametrelerinin büyük ölçüde artırılması, Ajan'ın açık kaynaklı model çağında daha iyi ayarlanabilmesini sağlayabilir, hatta kullanıcıların karmaşık giriş talimatlarıyla karşı karşıya kaldığında bile, tek bir Ajan'ın tam olarak yürütebileceği görev pipeline'ına ayrılabilir. Her bir Ajan, zincir üstü işlemleri optimize edebilir ve bu, genel DeFi protokol aktivitesinin artmasına ve likiditenin yükselmesine katkıda bulunabilir. DeFAI'nin liderliğinde, daha karmaşık DeFi ürünleri ortaya çıkacaktır ve bu da bir önceki balonun patlamasının ardından yeni fırsatların ortaya çıkma noktası olacaktır.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
DeepSeek'in Web3 AI üst akışı ve alt akışı protokolü üzerindeki etkisi
Orijinal yazar: Kevin, BlockBooster
Yeniden yayımlama: Luke, Mars Finans
Birinci, yukarı ve aşağı akış protokollerinin işbirliği ilişkilerini düzenlemek
Teknik mimari, işlev konumu ve gerçek kullanım durumlarının analiziyle, tüm ekosistemi alt yapı katmanı, orta yazılım katmanı, model katmanı, uygulama katmanı olarak ayırıyorum ve bağımlılık ilişkilerini düzenliyorum:
1、Altyapı Katmanı
Altyapı katmanı, merkezi olmayan temel kaynakları (hash gücü, depolama, L1) sağlar; hash gücü protokolleri: Render, Akash, io.net vb .; depolama protokolleri: Arweave, Filecoin, Storj vb .; L1: NEAR, Olas, Fetch.ai vb .
Hash gücü katmanı protokolü, model eğitimini, çıkarımını ve çerçevesinin çalışmasını destekler; depolama protokolü eğitim verilerini, model parametrelerini ve zincir üzeri etkileşim kayıtlarını saklar; L1, veri iletim verimliliğini optimize etmek için özel düğümler aracılığıyla gecikmeyi azaltır.
2、Orta Yazılım Katmanı
Orta yazılım katmanı, altyapı ile üst katman uygulamalar arasındaki köprüdür, çerçeve geliştirme araçları, veri hizmetleri ve gizlilik koruması sağlar; veri işaretleme protokolleri şunları içerir: Grass, Masa, Vana vb.; geliştirme çerçevesi protokolleri şunlardır: Eliza, ARC, Swarms vb.; gizlilik hesaplama protokolleri şunları içerir: Phala vb.
Veri hizmet katmanı, model eğitimine yakıt sağlar, geliştirme çerçevesi altyapı katmanının hesaplama gücüne ve depolama alanına bağımlıdır, gizlilik hesaplama katmanı verilerin eğitim / çıkarım sırasında güvenliğini korur.
3、Model Katmanı
Model katmanı, model geliştirme, eğitim ve dağıtım için kullanılır, burada açık kaynaklı model eğitim platformu: Bittensor.
Model katmanı, altyapı katmanının hesaplama gücüne ve ara katmanın verilerine bağımlıdır; model, bir geliştirme çerçevesi aracılığıyla zincir üzerine dağıtılır; model pazarı eğitim sonuçlarını uygulama katmanına iletilir.
4、Uygulama Katmanı
Uygulama katmanı, kullanıcı odaklı AI ürünlerini içerir; Agent içerir: GOAT, AIXBT vb.; DeFAI protokolü şunları içerir: Griffain, Buzz vb.
Uygulama katmanı, önceden eğitilmiş modeli model katmanından çağırır; orta yazılım katmanına gizlilik hesaplaması bağımlılığı; karmaşık uygulamalar için altyapı katmanında gerçek zamanlı hesaplama gücü gereklidir.
İkincisi, merkezi olmayan bilgi işlem gücü üzerinde olumsuz bir etkisi vardır
Örneklem çalışmasına göre, Web3 AI projelerinin yaklaşık %70'inin gerçekte OpenAI veya merkezi bulut platformlarına başvurduğu, projelerin sadece %15'inin merkezi olmayan GPU'ları kullandığı (örneğin Bittensor alt ağı modeli), kalan %15'inin ise karma mimari kullandığı (duyarlı veriler yerel olarak işlenirken, genel görevler bulutta gerçekleştirilir).
Merkezi olmayan güç protokolünün gerçek kullanım oranı, beklenenden çok daha düşük ve gerçek piyasa değeriyle uyuşmamaktadır. Düşük kullanım oranına neden olan üç ana sebep vardır: Web2 geliştiricilerinin Web3'e geçiş yaparken mevcut araç zincirini kullanması; merkezi olmayan GPU platformunun fiyat avantajını henüz gerçekleştirememesi; bazı projeler veri uyumluluk denetiminden kaçınmak için 'merkezi olmayan' adını kullanırken, aslında güç hala merkezi bulutlara dayanmaktadır.
AWS/GCP, AI hesaplama gücünün% 90'ını oluşturur ve Akash'ın eşdeğeri sadece AWS'nin% 0.2'sidir. Merkezi bulut platformunun savunma hattı, küme yönetimi, RDMA yüksek hızlı ağ, esnek ölçeklendirme ve daraltma içerir; merkezi olmayan bulut platformu, yukarıdaki teknolojilerin web3 geliştirilmiş versiyonuna sahiptir, ancak tamamlanmamış kusurlar arasında gecikme sorunu vardır: Dağıtılmış düğüm iletişim gecikmesi merkezi bulutun 6 katıdır; Araç zincirinin parçalanması: PyTorch/TensorFlow, merkezi olmayan planlamayı doğal olarak desteklemez.
DeepSeek, 50% işlem gücü tüketimini Azaltmak İçin Seyrek Eğitim (Sparse Training) Kullanır, Dinamik Model Budama, Tüketici Düzeyi GPU ile Yüz Milyar Parametreli Model Eğitimi Yapar. Kısa Vadeli Yüksek Uçlu GPU Talebinin Büyük Ölçüde Azaltılması Bekleniyor, Kenar Hesaplamanın Pazar Potansiyeli Yeniden Değerlendiriliyor. Yukarıdaki Grafikte Görüldüğü Gibi, DeepSeek Ortaya Çıkmadan Önce, Endüstrideki Çoğu Protokol ve Uygulama AWS Gibi Platformları Kullanıyordu, Sadece Azınlık De Merkezi Olmayan GPU Ağına Uygulama Yerleştiriyordu, Bu Tür Uygulamalar, İkincisinin Tüketici Düzeyinde İşlem Gücündeki Fiyat Avantajını Göz Önünde Bulunduruyor ve Gecikmenin Etkisine Aldırış Etmiyor.
Bu durum, DeepSeek'in ortaya çıkmasıyla daha da kötüleşebilir. DeepSeek, uzun kuyruk geliştiricilerinin kısıtlamalarını kaldırarak, düşük maliyetli ve verimli bir akıl yürütme modelinin önceki hiçbir zaman olmadığı bir hızda yaygınlaşmasına neden olacaktır. Aslında, şu anda söz konusu merkezi bulut platformları ve birçok ülke zaten DeepSeek'i dağıtmaya başladı, akıl yürütme maliyetinin büyük ölçüde düşmesi, çok sayıda ön uç uygulamasının ortaya çıkmasına yol açacaktır, bu uygulamalar tüketici sınıfı GPU'lar için büyük bir talep oluşturacaktır. Yaklaşan büyük pazarın karşısında, merkezi bulut platformları yeni bir kullanıcı rekabeti başlatacaklar, sadece önde gelen platformlarla rekabet etmekle kalmayacaklar, aynı zamanda sayısız küçük merkezi bulut platformuyla da rekabet edeceklerdir. Ve en doğrudan rekabet şekli fiyat indirimi olacaktır, 4090'ın merkezi platformlardaki fiyatının düşeceği öngörülebilir, bu da Web3'ün hash gücü platformları için felaket anlamına gelir. Fiyatın son kalesi olmadığı zaman, sektördeki hash güç platformları fiyatları zorunlu olarak düşürüldüğünde, sonuç io.net, Render, Akash gibi platformların dayanamayacağıdır. Fiyat savaşı, sonuncusunun sadece hayatta kalan değerleme üst sınırını yok edecek, gelir düşüşü ve kullanıcı kaybından kaynaklanan ölüm spiraline neden olabilir, bu da dağıtılmış hash güç protokollerini yeni bir yöne dönüştürebilir.
Üç, yukarı ve aşağı akış protokollerinin getirdiği anlam
Resimde gösterildiği gibi, DeepSeek'in altyapı katmanı, model katmanı ve uygulama katmanı üzerinde farklı etkiler yaratacağını düşünüyorum, olumlu etkilerden bahsedersek:
Uygulama katmanı, çıkarım maliyetinin büyük ölçüde azalmasından faydalanacak ve daha fazla uygulama, düşük maliyetle Ajan uygulamasının uzun süre çevrimiçi kalmasını ve görevleri anlık olarak tamamlamasını sağlayabilir;
Aynı zamanda DeepSeek gibi düşük maliyetli bir modelin giderleri, DeFAI protokolünün daha karmaşık SWARM oluşturmasına izin verebilir, binlerce Ajan bir kullanım durumu için kullanılabilir, her Ajanın görevi çok hassas ve belirgin olacaktır, bu da kullanıcı deneyimini büyük ölçüde artırabilir ve kullanıcı girişinin model yanlış çözümlemesinden ve yürütülmesinden kaçınabilir.
Uygulama katmanı geliştiricileri, DeFi ile ilgili yapay zeka uygulamalarına fiyat besleyebilir, zincir verileri ve analizleri, protokol yönetimi verilerini inceleyebilir ve artık yüksek lisans ücretleri ödemezler.
DeepSeek'in ortaya çıkmasının ardından açık kaynaklı model katmanının varlığının kanıtlandığı ve yüksek uçlu modellerin uzun kuyruk geliştiricilere açık olduğu, geniş kapsamlı bir geliştirme coşkusunu tetikleyebileceği gösterilmiştir;
Son üç yılda yüksek GPU etrafında inşa edilen hesaplama gücü duvarı tamamen yıkıldı, geliştiriciler daha fazla seçeneğe sahip oldu, daha açık kaynaklı modeller yön belirledi, gelecekte AI modellerinin rekabeti artık hesaplama gücü değil, algoritma olacak, inanç değişimi açık kaynak model geliştiricilerinin güven temeli olacak;
DeepSeek'in belirli alt ağları etrafında sürekli olarak ortaya çıkıyor, aynı hesaplama gücüne sahip modellerin parametreleri artıyor ve daha fazla geliştirici açık kaynak topluluğuna katılıyor.
Negatif etkiler açısından:
Altyapı içinde hash gücü protokolüne dayalı olarak var olan kullanım gecikmesi optimize edilemez;
Ayrıca, A100 ve 4090'dan oluşan karma ağ, koordinasyon algoritması için daha yüksek bir gereksinim duyar, bu da merkezi olmayan bir platformun avantajı değildir.
Dördüncü olarak, Ajan balonunu patlatmak, DeFAI'nin yeni hayatını doğurması
Ajan, endüstrideki yapay zekanın son umudu, DeepSeek'in ortaya çıkması, hesaplama gücünün sınırlarını kaldırarak uygulama patlamasının gelecekteki beklentilerini çizdi. Bu, Ajan yarışının büyük bir iyiliği olmalıydı, ancak endüstri ve Amerikan hisse senetleri ile ABD Merkez Bankası politikalarıyla güçlü bir ilişki nedeniyle, sadece kalan köpüğü delecek şekilde patladı ve yarışın piyasa değeri zirveye düştü.
Yapay zeka ve endüstrinin entegrasyon dalgasında, teknolojik atılımlar ve pazar oyunları her zaman takip etti. NVIDIA'nın piyasa değerindeki dalgalanmanın tetiklediği zincirleme reaksiyon, seyahat endüstrisindeki yapay zeka anlatısının derin ikilemini yansıtan bir ayna gibidir: zincir üstü aracıdan DeFAI motoruna kadar, görünüşte eksiksiz ekolojik harita, zayıf teknolojik altyapının, içi boş değer mantığının ve sermaye hakimiyetinin acımasız gerçekliğini gizler. Çok sayıda yüksek FDV'li token sınırlı likidite için rekabet ediyor, eski varlıklar hayatta kalmak için FOMO duyarlılığına güveniyor ve geliştiriciler inovasyon potansiyelini tüketmek için PVP evriminde sıkışıp kalıyor. Artımlı finansman ve kullanıcı büyümesi tavana ulaştığında, tüm endüstri "yenilikçinin ikilemine" düştü - anlatıyı kırmaya hevesli ve yol bağımlılığının prangalarından kurtulamadı. Bu yırtılma durumu, AI Agent için tarihi bir fırsat sunuyor: bu yalnızca teknoloji araç kutusunun yükseltilmesi değil, aynı zamanda değer yaratma paradigmasının yeniden yapılandırılmasıdır.
Geçen yıl, endüstride giderek daha fazla ekip, geleneksel finansman modelinin başarısız olduğunu fark etti - VC'ye küçük paylar vermeyi, yoğun kontrolü ve borsaları ittirmeyi zorlaştıran bir şema artık devam edemiyor. VC'lerin cebi daralıyor, perakende yatırımcılar alım yapmayı reddediyor, büyük borsaların jeton listeleme eşiği yükseliyor, üçlü baskı altında, ayı piyasasına daha uygun yeni bir oyun tarzı yükseliyor: önde gelen KOL'lerle birlikte çalışma + az miktarda VC, büyük oranda topluluk yayını, düşük piyasa değeri soğuk başlatma.
Yeni yollar açan yenilikçiler, Soon ve Pump Fun gibi isimler liderliğinde, 'Topluluk Lansmanı' aracılığıyla hareket ediyorlar - başlıca KOL'lerin onayını alarak, %40-%60 arası tokeni doğrudan topluluğa dağıtarak, 100 milyon dolar FDV'nin altında bir değerleme seviyesinde projeyi başlatarak, milyonlarca dolarlık fon sağlıyorlar. Bu model, KOL etkisiyle FOMO'yu oluşturarak konsensüs sağlıyor, ekiplerin geliri önceden kilitlemelerine izin verirken, yüksek likidite karşılığında piyasa derinliği elde etmelerini sağlıyor. Kısa vadeli kontrol avantajını terk etmelerine rağmen, ayı piyasasında tokenleri düşük fiyattan geri almak için uygun piyasa yapma mekanizması sayesinde, VC'lerin hakim olduğu sıcak patates oyunundan (kurumsal yatırımcılar alış - borsaya açılma - perakende yatırımcılar satın alma) topluluk konsensüsünün şeffaf bir şekilde fiyatlandığı bir oyuna geçiş yapılıyor; projeler ve topluluklar likidite prime dayalı yeni bir simbiyotik ilişki içinde oluşturuyorlar. Endüstri şeffaflık dönemine girdiğinde, geleneksel kontrol mantığına bağlı kalmayı sürdüren projeler, güç transferi dalgasının bir parçası olarak zamanın gölgesinde kalabilirler.
Piyasanın kısa vadeli acıları, teknolojik uzun süreli akıntının geri dönüşü olmadığını kanıtlıyor. AI Ajanı, zincir üstü etkileşim maliyetlerini iki kademede azalttığında, adaptif model DeFi protokollerinin sermaye verimliliğini sürekli olarak optimize ettiğinde, endüstri uzun zamandır beklenen Kapsamlı Kabul'ü karşılamaya hazırlanıyor. Bu dönüşüm, kavramsal spekülasyonlara veya sermayenin olgunlaştırılmasına dayanmaz, ancak gerçek ihtiyaçların teknolojik penetrasyonu temelinde kök salmıştır - elektrik devriminin, ampul şirketlerinin iflası nedeniyle duraklamadığı gibi, Ajan, köpük patladıktan sonra gerçek altın yarış pisti haline gelecektir. Ve DeFAI, belki de yeni doğan toprakları kuluçkaya yatan şeydir, düşük maliyetli çıkarımın günlük yaşam haline gelmesiyle, çok yakında yüzlerce Ajan'ın bir Sürü içinde nasıl birleştirilebileceğini görebiliriz. Eşdeğer hesaplama gücü altında, model parametrelerinin büyük ölçüde artırılması, Ajan'ın açık kaynaklı model çağında daha iyi ayarlanabilmesini sağlayabilir, hatta kullanıcıların karmaşık giriş talimatlarıyla karşı karşıya kaldığında bile, tek bir Ajan'ın tam olarak yürütebileceği görev pipeline'ına ayrılabilir. Her bir Ajan, zincir üstü işlemleri optimize edebilir ve bu, genel DeFi protokol aktivitesinin artmasına ve likiditenin yükselmesine katkıda bulunabilir. DeFAI'nin liderliğinde, daha karmaşık DeFi ürünleri ortaya çıkacaktır ve bu da bir önceki balonun patlamasının ardından yeni fırsatların ortaya çıkma noktası olacaktır.