作者：Daniele；編譯：Block unicorn

人工智能正在迅速發展。大型語言模型 (LLM) 正在賦能從對話助手到 DeFi（去中心化金融）等多步驟交易自動化等各種應用。然而，部署這些模型的成本和復雜性仍然是一個顯著的障礙。Deepseek R1?的出現，作為一個新的開源 AI 模型，承諾以更低的成本提供強大的推理能力——為數百萬新用戶和用例鋪平了道路。

在本文中，我們將探討：

Deepseek R1 在開源 AI 推理方面帶來了什么。

低成本推理和靈活許可如何實現更廣泛的采用。

為什么杰文斯悖論表明使用量（以及成本）實際上可能會隨著效率的提高而增加，但對 AI 開發者來說仍然是凈收益。

DeFAI 如何從 AI 在金融應用里日益普及中受益

1. Deepseek R1：重新思考開源 AI

Deepseek R1 是一款新發布的 LLM，在經過大量文本語料庫的訓練，優化了推理和語境理解。其突出特點包括：

高效架構

Deepseek R1利用下一代參數結構，在復雜推理任務中提供接近最先進水平的性能，而無需依賴龐大的 GPU 集群。

較低硬件要求

Deepseek R1 設計可以在較少的 GPU 或甚至高級 CPU 集群上運行，降低了初創公司、個人開發者和開源社區的門檻。

開源許可

與許多專有模型不同，Deepseek R1 的寬松許可制度允許企業將其直接集成到產品中，從而促進快速采用、插件開發和專業化微調。

這種向可訪問 AI 的轉變與 Linux、Apache 或 MySQL 的早期開源項目相似——這些項目最終推動了技術生態系統的指數級增長。

2. 降低成本的 AI：推動廣泛采用

2.1 加速采用

當高質量的 AI 模型可以以負擔得起的價格運行時：

中小企業可以部署 AI 驅動的解決方案，而無需依賴昂貴的專有服務。

開發者可以自由進行實驗——從聊天機器人到自動化研究助手，不用擔心超出預算。

全球化增長：新興市場的企業能夠更輕松地引入 AI 解決方案，彌合金融、醫療、教育等行業的差距。

2.2 民主化推理

降低推理成本不僅推動了使用，還促進了推理的民主化：

本地化模型：小型社區可以基于特定語言或特定領域的語料庫（例如，專業的醫學或法律數據）上訓練 Deepseek R1。

模塊化插件：開發者和獨立研究人員可以構建高級插件（例如，代碼分析、供應鏈優化或鏈上交易驗證），無需受到許可瓶頸的限制。

總體而言，成本節省促使了更多的實驗，從而加速整個 AI 生態系統的創新。

3. 杰文斯悖論：效率越高，消耗越多

3.1 什么是杰文斯悖論？

杰文斯悖論指出，效率的提高往往會導致資源消耗的增加（而不是減少）。該悖論最初是在煤炭使用的背景下觀察到的，它意味著當一個過程變得更便宜或更容易時，人們往往會更多地使用它，從而抵消（有時甚至超過）效率提升帶來的節約。

在 Deepseek R1 的背景下：

低成本模型：減少硬件開銷，使 AI 更便宜地運行。

結果：更多的企業、研究人員和業余愛好者啟動了 AI 實例。

結局：盡管每個實例的運營成本更低，但由于新用戶的大量涌入，總的計算使用量（和成本）可能上升。

3.2 這是否壞消息？

不一定。像 Deepseek R1 這樣的 AI 模型的整體使用率更高表明成功采用和應用程序激增。這推動了：

生態系統增長：更多開發者優化新功能、修復 bug 并改進開源代碼的性能。

硬件創新：GPU、CPU 和專用 AI 芯片制造商應對不斷飆升的需求，在價格和效率上展開競爭。

商業機會：在分析、管道編排或專業數據預處理等領域的建設者，能夠從 AI 使用的繁榮中獲利。

因此，盡管杰文斯悖論表明基礎設施成本可能會上升，但這對 AI 行業而言是一個積極的信號，它推動了創新環境，并刺激了成本效益部署方面的突破（例如，高級壓縮或將任務卸載到專用芯片）。

4. 對 DeFAI 的影響

4.1 DeFAI：人工智能與 DeFi 的的融合

DeFAI 將去中心化金融（DeFi）與 AI 驅動的自動化相結合，使得代理能夠管理鏈上資產、執行多步驟交易并與 DeFi 協議進行交互。這個新興領域直接受益于開源、低成本的 AI，原因如下：

1. 全天候自動化

代理可以持續掃描 DeFi 市場，跨鏈橋接并重新平衡倉位。降低 AI?推理成本使得全天候運行這些代理成為經濟上可行的選擇。

2. 無限可擴展性

如果成千上萬的 DeFAI?代理需要同時為不同的用戶或協議提供服務，像Deepseek R1?這樣的低成本模型能夠保持在可控范圍內。

3.?定制化

開發者可以基于 DeFi 特定的數據（如價格信息、鏈上分析、治理論壇等）對開源 AI 進行微調，而無需承擔高昂的許可費用。

4.2 更多 AI 代理，更多金融自動化

隨著 Deepseek R1?降低了 AI 的門檻，DeFAI 看到了一個積極的反饋循環：

代理爆炸式增長：開發者創造專門的機器人（例如，收益狩獵、流動性提供、NFT交易、跨鏈套利）。

效率提升：每個代理優化資金流，有可能推動 DeFi 活動和流動性整體的增加。

行業增長：越來越多的復雜 DeFi 產品出現，從高級衍生品到有條件支付，所有這些都由隨時可用的 AI 進行編排。

最終結果：整個 DeFAI 領域受益于良性循環——用戶采用和代理的復雜性相互促進。

5. 展望：AI 開發者的利好信號

5.1 蓬勃發展的開源社區

隨著 Deepseek R1 的開源，社區可以：

快速修復 bug，

提出推理優化建議，

創建特定領域的分支（如金融、法律、醫療等）。

協作開發帶來了模型的持續改進，并催生了生態系統工具（如微調框架、模型服務基礎設施等）。

5.2 新的盈利路徑

AI 開發者，特別是在 DeFAI 領域里的，可以超越標準的按 API 調用付費模型進行創新：

托管 AI 實例：提供企業級 Deepseek R1 托管服務，并配備用戶友好的儀表板。

服務層：在開源模型之上集成高級功能（如合規性檢查或實時智能），為 DeFi 運營商提供服務。

代理市場：提供專門的代理配置文件，每個代理都有獨特的策略或風險配置，用戶可以通過訂閱或績效費用獲取。

當底層 AI 技術可以擴展到數百萬并發用戶而不會讓提供商破產時，這種商業模式就會蓬勃發展。

5.3 降低準入門檻 = 更大的人才庫

隨著 Deepseek R1對硬件要求的降低，全球更多的開發者可以嘗試 AI。

這種多元化人才的涌入：

激發了針對現實世界和加密特定挑戰的創造性解決方案，

用新的想法和改進豐富開源社區，

解鎖了之前因高計算成本而被排除在外的全球人口群體。

結論

Deepseek R1 的到來標志著一個關鍵的轉變：開源 AI不再需要高昂的計算或許可費用。通過以更低的成本提供強大的推理能力，它為更廣泛的采用鋪平了道路，從小規模的開發團隊到大型企業都可以受益。盡管杰文斯悖論表明，由于需求激增，基礎設施成本可能會上升，但這一現象最終對 AI 生態系統是利好的——它推動了硬件創新、社區貢獻和下一代應用程序的開發。

在 DeFAI 領域，AI 代理在去中心化網絡上協調金融業務，其波及效應是巨大的。更低的開銷意味著更復雜的代理、更高的可訪問性和不斷擴展的鏈上策略。從收益聚合器到風險管理，這些先進的 AI?解決方案可以持續運行，為加密貨幣的采用和創新開辟新的途徑。

最終，Deepseek R1展示了開源進步如何推動整個行業的發展——包括 AI和 DeFi。我們正站在未來的風口浪尖，AI 不再只是少數特權階層的工具，而是日常金融、創造力和全球決策的基礎元素——這一切都得益于開源模型、經濟高效的基礎設施和不可阻擋的社區動力的協同作用。

準備好探索更多了嗎？請繼續關注 Deepseek R1?的開發進展、開源合作機會以及 DeFAI 平臺的動態——我們將共同構建一個更具包容性、更智能、更強大的人工智能未來。

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