Краткий обзор:

Влияние DeepSeek будет иметь далеко идущие последствия для восходящей и нисходящей части индустрии ИИ в этом году. DeepSeek успешно позволил домашним потребительским видеокартам выполнять большие задачи по обучению моделей, которые изначально выполнялись только большим количеством высокопроизводительных графических процессоров. Первый ров, окружающий развитие ИИ — вычислительная мощность — начал рушиться. Когда эффективность алгоритмов растет со скоростью 68% в год, а производительность оборудования следует линейному росту закона Мура, модель оценки, глубоко укоренившаяся за последние три года, больше не применима. Следующая глава ИИ будет открыта моделью с открытым исходным кодом.

Хотя протокол ИИ Web3 полностью отличается от протокола Web2, он неизбежно подвержен влиянию DeepSeek. Это влияние повлияет на восходящий и нисходящий поток ИИ Web3: уровень инфраструктуры, уровень промежуточного ПО, уровень модели и уровень приложения, порождая новые варианты использования.

Урегулирование отношений сотрудничества между соглашениями о восходящем и нисходящем потоках

Путем анализа технической архитектуры, функционального позиционирования и реальных вариантов использования я разделяю всю экосистему на: уровень инфраструктуры, уровень промежуточного программного обеспечения, уровень модели, уровень приложения и сортирую их зависимости:

Уровень инфраструктуры

Уровень инфраструктуры предоставляет децентрализованные базовые ресурсы (вычислительную мощность, хранилище, L1), включая протоколы вычислительной мощности: Render, Akash, io.net и т. д.; протоколы хранения: Arweave, Filecoin, Storj и т. д.; L1: NEAR, Olas, Fetch.ai и т. д.

Протокол вычислительного уровня поддерживает обучение модели, рассуждения и работу фреймворка; протокол хранения сохраняет данные обучения, параметры модели и записи взаимодействия в цепочке; L1 оптимизирует эффективность передачи данных и сокращает задержку за счет выделенных узлов.

Промежуточный уровень

Уровень промежуточного ПО — это мост, соединяющий инфраструктуру и приложения верхнего уровня, предоставляющий инструменты разработки фреймворка, службы данных и защиту конфиденциальности. Протоколы маркировки данных включают Grass, Masa, Vana и т. д.; протоколы фреймворка разработки включают Eliza, ARC, Swarms и т. д.; протоколы вычислений конфиденциальности включают Phala и т. д.

Уровень обслуживания данных обеспечивает основу для обучения модели, среда разработки опирается на вычислительную мощность и хранилище уровня инфраструктуры, а уровень конфиденциальных вычислений защищает безопасность данных во время обучения/вывода.

Слой модели

Слой модели используется для разработки, обучения и распространения моделей, включая платформу обучения моделей с открытым исходным кодом: Bittensor.

Уровень модели опирается на вычислительную мощность уровня инфраструктуры и данные уровня промежуточного программного обеспечения; модель развертывается в цепочке через фреймворк разработки; а рынок моделей предоставляет результаты обучения на уровень приложений.

Уровень приложений

Слой модели используется для разработки, обучения и распространения моделей, включая платформу обучения моделей с открытым исходным кодом: Bittensor.

Уровень модели опирается на вычислительную мощность уровня инфраструктуры и данные уровня промежуточного программного обеспечения; модель развертывается в цепочке через фреймворк разработки; а рынок моделей предоставляет результаты обучения на уровень приложений.

Уровень приложений

Уровень приложений — это продукты ИИ для конечных пользователей, включая такие агенты, как GOAT и AIXBT, а также протоколы DeFAI, такие как Griffain и Buzz.

Уровень приложений вызывает предварительно обученную модель уровня модели; полагается на вычисления конфиденциальности на уровне промежуточного программного обеспечения; а сложные приложения требуют вычислительной мощности в реальном времени на уровне инфраструктуры.

DeepSeek может оказать негативное влияние на децентрализованную вычислительную мощность

Согласно выборочному опросу, около 70% проектов Web3 AI фактически используют OpenAI или централизованные облачные платформы, только 15% проектов используют децентрализованные графические процессоры (например, модель подсети Bittensor), а оставшиеся 15% представляют собой гибридные архитектуры (конфиденциальные данные обрабатываются локально, а общие задачи отправляются в облако).

Фактический уровень использования протоколов децентрализованных вычислительных мощностей намного ниже ожидаемого и не соответствует их реальной рыночной стоимости. Низкий уровень использования объясняется тремя причинами: разработчики Web2 продолжают использовать исходную цепочку инструментов при переходе на Web3; децентрализованные платформы GPU пока не достигли ценовых преимуществ; некоторые проекты избегают проверок соответствия данных под предлогом «децентрализации», а фактическая вычислительная мощность по-прежнему зависит от централизованных облаков.

На AWS/GCP приходится более 90% доли рынка вычислительной мощности ИИ. Для сравнения, эквивалентная вычислительная мощность Akash составляет всего 0,2% от AWS. К недостаткам централизованных облачных платформ относятся: управление кластерами, высокоскоростная сеть RDMA и эластичное масштабирование; децентрализованные облачные платформы обладают улучшенными версиями вышеуказанных технологий в web3, но к недостаткам, которые невозможно устранить, относятся: проблемы с задержкой: задержка связи распределенных узлов в 6 раз больше, чем у централизованных облаков; фрагментация цепочки инструментов: PyTorch/TensorFlow изначально не поддерживает децентрализованное планирование.

DeepSeek снижает потребление вычислительной мощности на 50% за счет разреженного обучения, а динамическое сокращение моделей позволяет графическим процессорам потребительского уровня обучать модели с десятками миллиардов параметров. Ожидания рынка относительно спроса на высокопроизводительные графические процессоры в краткосрочной перспективе существенно снизились, а рыночный потенциал периферийных вычислений был переоценен. Как показано на рисунке выше, до появления DeepSeek подавляющее большинство протоколов и приложений в отрасли использовали такие платформы, как AWS, и только очень небольшое количество вариантов использования было развернуто в децентрализованных сетях GPU. Эти варианты использования использовали ценовое преимущество последних в вычислительной мощности потребительского уровня и не обращали внимания на влияние задержки.

Эта ситуация может еще больше усугубиться с появлением DeepSeek. DeepSeek освободил разработчиков long-tail от ограничений. Недорогие и эффективные модели вывода станут популярными с беспрецедентной скоростью. Фактически, вышеупомянутые централизованные облачные платформы и многие страны уже начали развертывать DeepSeek. Значительное снижение затрат на вывод породит большое количество front-end приложений, которые имеют огромный спрос на потребительские графические процессоры. Столкнувшись с грядущим огромным рынком, централизованные облачные платформы откроют новый виток конкуренции за пользователей, конкурируя не только с ведущими платформами, но и с бесчисленными небольшими централизованными облачными платформами. Самый прямой способ конкурировать — снизить цены. Можно предвидеть, что цена 4090 на централизованных платформах будет снижена, что является катастрофой для вычислительной мощности платформы Web3. Когда цена — не единственный ров последнего, а вычислительные платформы в отрасли также вынуждены снижать цены, в результате получается то, что io.net , Render и Akash не могут себе позволить. Ценовая война разрушит оставшийся потолок оценки последнего, а смертельная спираль, вызванная снижением доходов и потерей пользователей, может заставить протокол децентрализованных вычислительных мощностей трансформироваться в новом направлении.

Особое значение DeepSeek для соглашений по добыче и переработке нефти в отрасли

Как показано на рисунке, я думаю, что DeepSeek будет иметь разное влияние на уровень инфраструктуры, уровень модели и уровень приложения. С положительной точки зрения:

Уровень приложений выиграет от значительного сокращения затрат на вывод. Больше приложений могут гарантировать, что приложения-агенты будут находиться в сети в течение длительного времени и выполнять задачи в режиме реального времени при низких затратах.

В то же время, недорогие накладные расходы модели DeepSeek позволяют протоколу DeFAI формировать более сложный SWARM. Тысячи агентов используются для одного варианта использования, и разделение труда каждого агента будет очень тонким и понятным, что может значительно улучшить пользовательский опыт и предотвратить некорректную разборку и выполнение моделью пользовательского ввода;

Разработчики на уровне приложений могут настраивать модели и предоставлять приложениям ИИ, связанным с DeFi, данные о ценах, данные и анализ внутри сети, а также данные об управлении протоколами без необходимости платить высокие лицензионные сборы.

После запуска DeepSeek слой моделей с открытым исходным кодом доказал свою значимость. Открытие высококлассных моделей для разработчиков с длинным хвостом может стимулировать широкий спектр энтузиазма в разработке.

Стена высокой вычислительной мощности, возведенная вокруг высокопроизводительных графических процессоров за последние три года, была полностью разрушена, предоставив разработчикам больше выбора и задав направление для моделей с открытым исходным кодом. В будущем модели ИИ будут конкурировать не по вычислительной мощности, а по алгоритмам. Это изменение убеждений станет краеугольным камнем уверенности для разработчиков моделей с открытым исходным кодом.

Конкретные подсети вокруг DeepSeek будут появляться одна за другой, параметры модели будут увеличиваться при той же вычислительной мощности, и к сообществу разработчиков ПО с открытым исходным кодом присоединится больше разработчиков.

С точки зрения негативного воздействия:

Объективная задержка использования протокола вычислительной мощности в инфраструктуре не может быть оптимизирована;

Кроме того, гибридная сеть, состоящая из A100 и 4090, предъявляет более высокие требования к алгоритмам координации, что не является преимуществом децентрализованных платформ.

DeepSeek лопнет последний пузырь в треке Agent, DeFAI может дать новую жизнь, а метод финансирования отрасли изменится

Агент — последняя надежда для ИИ в отрасли. Появление DeepSeek освободило ограничения вычислительной мощности и обрисовало будущие ожидания для взрывных приложений. Первоначально это было огромным благом для трека Agent, но из-за сильной корреляции между отраслью, акциями США и политикой Федеральной резервной системы оставшийся пузырь лопнул, и рыночная стоимость трека упала до самого дна.

На волне интеграции ИИ и промышленности технологические прорывы и рыночная конкуренция всегда идут рука об руку. Цепная реакция, вызванная колебаниями рыночной стоимости Nvidia, подобна волшебному зеркалу, отражающему глубокую дилемму повествования об ИИ в отрасли: от On-chain Agent до движка DeFAI, кажущаяся полной экологическая карта скрывает жестокую реальность слабой технической инфраструктуры, пустой логики ценностей и доминирования капитала. Кажущаяся процветающей ончейн-экосистема скрывает скрытые проблемы: большое количество токенов с высоким FDV конкурируют за ограниченную ликвидность, устаревшие активы полагаются на эмоции FOMO, чтобы выжить, а разработчики застряли в инволюции PVP, поглощая инновационный потенциал. Когда прирост финансирования и рост числа пользователей достигают своего предела, вся отрасль сталкивается с «дилеммой новатора»: она жаждет революционного сюжета, чтобы прорваться вперед, но ей трудно освободиться от оков зависимости от предыдущего пути. Такое разделение открывает историческую возможность для AI Agent: это не только обновление технического инструментария, но и реконструкция парадигмы создания ценности.

За последний год все больше команд в отрасли обнаружили, что традиционная модель финансирования терпит неудачу: стратегия предоставления венчурным капиталистам небольшой доли, сохранения высокой степени контроля, а затем ожидания, когда биржа нажмет на курок, больше не является устойчивой. Карманы венчурных капиталистов сжимаются, розничные инвесторы отказываются брать на себя управление, а порог для листинга монет на основных биржах высок. Под тройным давлением появляется новый способ игры, который более приспособлен к медвежьему рынку: объединение топовых KOL + небольшого числа венчурных капиталистов, масштабные запуски сообщества и холодные старты с низкой рыночной стоимостью.

Такие новаторы, как Soon и Pump Fun, прокладывают новый путь через «запуск сообщества» — при поддержке ведущих KOL, распределяя 40–60 % токенов напрямую среди сообщества, запуская проекты с оценкой всего в 10 миллионов долларов США FDV и привлекая миллионы долларов финансирования. Эта модель создает консенсус FOMO через влияние KOL, позволяя команде заранее фиксировать прибыль, одновременно обменивая высокую ликвидность на глубину рынка. Хотя она отказывается от краткосрочного преимущества контроля, она может выкупать токены по низким ценам на медвежьем рынке через совместимый механизм создания рынка. По сути, это смена парадигмы в структуре власти: от игры с доминированием венчурного капитала по передаче пакета (институты захватывают — биржи продают — розничные инвесторы платят) к прозрачной игре ценообразования на основе консенсуса сообщества, где владельцы проектов и сообщества формируют новые симбиотические отношения в премии за ликвидность. Поскольку отрасль вступает в цикл революции прозрачности, проекты, цепляющиеся за традиционную логику контроля, могут стать всего лишь пережитками прошлого на фоне волны передачи власти.

Краткосрочные трудности на рынке лишь доказывают, что долгосрочная тенденция развития технологий необратима. Когда AI Agent снизит стоимость взаимодействия в цепочке на два порядка, а адаптивная модель продолжит оптимизировать эффективность капитала протокола DeFi, ожидается, что отрасль вступит в фазу долгожданного массового внедрения. Эта трансформация не основана на концептуальной шумихе или ускорении капитала, а коренится в технологическом проникновении в реальные потребности — так же, как революция в электричестве не замерла из-за банкротства компаний, производящих лампочки, Agent в конечном итоге станет настоящей золотой трассой после того, как пузырь лопнет. DeFAI может стать плодородной почвой для новой жизни. Когда низкозатратное рассуждение станет повседневной рутиной, мы вскоре можем увидеть рождение вариантов использования, в которых сотни агентов объединяются в Swarm. При эквивалентной вычислительной мощности значительное увеличение параметров модели может гарантировать, что Агент в эпоху моделей с открытым исходным кодом может быть более точно настроен. Даже в условиях сложных инструкций пользовательского ввода его можно разделить на конвейер задач, который может быть полностью выполнен одним Агентом. Каждый агент, оптимизирующий операции в цепочке, может способствовать повышению активности и ликвидности во всем протоколе DeFi. Появятся более сложные продукты DeFi во главе с DeFAI, и именно здесь откроются новые возможности после того, как лопнет последний виток бума.

О BlockBooster: BlockBooster — азиатская венчурная студия Web3, поддерживаемая OKX Ventures и другими ведущими учреждениями, стремящаяся стать надежным партнером для выдающихся предпринимателей. Благодаря стратегическим инвестициям и глубокому инкубированию мы связываем проекты Web3 с реальным миром и помогаем развиваться высококачественным предпринимательским проектам.

Отказ от ответственности: данная статья/блог носит исключительно информационный характер и представляет собой личное мнение автора, которое не обязательно отражает позицию BlockBooster. Данная статья не предназначена для предоставления: (i) инвестиционного совета или рекомендации по инвестированию; (ii) предложения или призыва купить, продать или удерживать цифровые активы; или (iii) финансовых, бухгалтерских, юридических или налоговых консультаций. Владение цифровыми активами, включая стейблкоины и NFT, чрезвычайно рискованно из-за больших колебаний цен и возможности обесценивания. Вам следует тщательно обдумать, подходит ли вам торговля или хранение цифровых активов, исходя из вашего финансового положения. Если у вас возникли вопросы относительно вашей конкретной ситуации, обратитесь к своему юридическому, налоговому или инвестиционному консультанту. Представленная здесь информация, включая рыночные данные и статистические данные, если таковые имеются, предназначена исключительно для общих информационных целей. При подготовке этих данных и графиков была проявлена ​​разумная осторожность, однако мы не несем ответственности за любые фактические ошибки или упущения, содержащиеся в них.