تأثير DeepSeek على بروتوكولات Web3 AI في الاتجاهين العلوي والسفلي

kevin ، blockbooster

tldr:

• >

• من المتوقع أن تنتهي لعبة تمويل المشروع الصفرية ، وقد تصبح طريقة التمويل الجديدة لإطلاق المجتمع + كمية صغيرة من VC هي القاعدة.

سيكون للتأثير الذي أحدثته DeepSeek تأثير بعيد المدى على المنبع والمصب لصناعة الذكاء الاصطناعي هذا العام. نجح DeepSeek في تمكين بطاقات الرسومات الاستهلاكية المنزلية من إكمال مهام تدريب النماذج الكبيرة التي كانت في الأصل تتم بواسطة عدد كبير من وحدات معالجة الرسومات المتطورة فقط. لقد بدأ الخندق الأول المحيط بتطوير الذكاء الاصطناعي ــ قوة الحوسبة ــ في الانهيار. فعندما ترتفع كفاءة الخوارزميات بمعدل 68% سنويا ويتبع أداء الأجهزة الصعود الخطي لقانون مور، فإن نموذج التقييم الذي ترسخت جذوره بعمق على مدى السنوات الثلاث الماضية لم يعد قابلا للتطبيق. وسوف يفتح نموذج المصدر المفتوح الفصل التالي من الذكاء الاصطناعي.

على الرغم من أن بروتوكول الذكاء الاصطناعي في Web3 مختلف تمامًا عن بروتوكول Web2، إلا أنه يتأثر حتمًا بـ DeepSeek. وسوف يؤثر هذا التأثير على المستوى الأعلى والأسفل للذكاء الاصطناعي في Web3: طبقة البنية الأساسية، وطبقة البرامج الوسيطة، وطبقة النموذج، وطبقة التطبيق، مما يؤدي إلى ولادة حالات استخدام جديدة.

1 التبعيات:

طبقة التطبيق هي منتجات الذكاء الاصطناعي للمستخدمين النهائيين، ومن بين الوكلاء ما يلي: GOAT، وAIXBT، وما إلى ذلك؛ وتتضمن بروتوكولات DeFAI ما يلي: Griffain، وBuzz، وما إلى ذلك. تستدعي طبقة التطبيق النموذج المدرب مسبقًا لطبقة النموذج؛ وتعتمد على الحوسبة الخاصة في طبقة البرامج الوسيطة؛ وتتطلب التطبيقات المعقدة قوة حوسبة في الوقت الفعلي في طبقة البنية الأساسية. 2. التأثير السلبي على قوة الحوسبة اللامركزية: وفقًا لمسح عينة، فإن حوالي 70% من مشاريع Web3 AI تستدعي بالفعل OpenAI أو منصات السحابة المركزية، و15% فقط من المشاريع تستخدم وحدات معالجة الرسوميات اللامركزية (مثل نموذج الشبكة الفرعية Bittensor)، والـ 15% المتبقية عبارة عن هياكل هجينة (يتم معالجة البيانات الحساسة محليًا، والمهام العامة موجودة على السحابة). إن معدل الاستخدام الفعلي لبروتوكول قوة الحوسبة اللامركزية أقل بكثير من المتوقع ولا يتطابق مع قيمته السوقية الفعلية. هناك ثلاثة أسباب وراء معدل الاستخدام المنخفض: يواصل مطورو Web2 استخدام سلسلة الأدوات الأصلية عند الانتقال إلى Web3؛ ولم تحقق منصات وحدة معالجة الرسومات اللامركزية مزايا سعرية بعد؛ وتتجنب بعض المشاريع مراجعات امتثال البيانات باسم "اللامركزية"، ولا تزال قوة الحوسبة الفعلية تعتمد على السحابات المركزية.

تمثل AWS/GCP أكثر من 90% من حصة السوق من قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي. وبالمقارنة، فإن قوة الحوسبة المكافئة لـ Akash لا تتجاوز 0.2% من AWS. تشمل خنادق منصات السحابة المركزية ما يلي: إدارة المجموعة، وشبكة RDMA عالية السرعة، والتوسع المرن؛ وقد حسنت منصات السحابة اللامركزية إصدارات من التقنيات المذكورة أعلاه في web3، ولكن العيوب التي لا يمكن تحسينها تشمل: مشكلات زمن الوصول: يبلغ زمن وصول الاتصالات للعقد الموزعة 6 أضعاف زمن وصول الاتصالات في السحابات المركزية؛ تجزئة سلسلة الأدوات: لا يدعم PyTorch/TensorFlow الجدولة اللامركزية بشكل أصلي. يقلل DeepSeek من استهلاك طاقة الحوسبة بنسبة 50% من خلال التدريب المتناثر، كما يتيح التقليم الديناميكي للنموذج لوحدات معالجة الرسومات المخصصة للمستهلك تدريب النماذج باستخدام عشرات المليارات من المعلمات. لقد انخفضت توقعات السوق للطلب على وحدات معالجة الرسوميات المتطورة على المدى القصير بشكل كبير، وتم إعادة تقييم إمكانات سوق الحوسبة الحافة. كما هو موضح في الشكل أعلاه، قبل ظهور DeepSeek، كانت الغالبية العظمى من البروتوكولات والتطبيقات في الصناعة تستخدم منصات مثل AWS، ولم يتم نشر سوى عدد قليل جدًا من حالات الاستخدام في شبكات GPU اللامركزية. استفادت حالات الاستخدام هذه من ميزة السعر الأخيرة في قوة الحوسبة المخصصة للمستهلك ولم تنتبه إلى تأثير زمن الوصول. وقد يتفاقم هذا الوضع مع ظهور DeepSeek. لقد حررت DeepSeek مطوري البرامج طويلة المدى من قيودهم. وسوف تصبح نماذج الاستدلال منخفضة التكلفة والفعّالة شائعة بمعدل غير مسبوق. والواقع أن منصات الحوسبة السحابية المركزية المذكورة أعلاه والعديد من البلدان بدأت بالفعل في نشر DeepSeek. وسوف يؤدي الانخفاض الكبير في تكاليف الاستدلال إلى ظهور عدد كبير من تطبيقات الواجهة الأمامية، التي تتطلب كميات هائلة من وحدات معالجة الرسوميات المخصصة للمستهلكين. في مواجهة السوق الضخمة القادمة، ستطلق منصات السحابة المركزية جولة جديدة من المنافسة للمستخدمين، ليس فقط التنافس مع المنصات الرائدة، بل أيضًا التنافس مع عدد لا يحصى من منصات السحابة المركزية الصغيرة. الطريقة الأكثر مباشرة للتنافس هي خفض الأسعار. ومن المتوقع أن ينخفض ​​سعر 4090 على المنصات المركزية، وهو ما يشكل كارثة بالنسبة لمنصة الحوسبة Web3. عندما لا يكون السعر هو الخندق الوحيد للأخير وتضطر منصات قوة الحوسبة في الصناعة أيضًا إلى خفض الأسعار، فإن النتيجة هي شيء لا تستطيع io.net وRender وAkash تحمله. وستؤدي حرب الأسعار إلى تدمير سقف التقييم المتبقي للأخير، وقد تجبر دوامة الموت الناجمة عن انخفاض الإيرادات وخسارة المستخدمين بروتوكول قوة الحوسبة اللامركزية على التحول في اتجاه جديد.

iii. > كما هو موضح في الشكل ، أعتقد أن Deepseek سيكون له تأثيرات مختلفة على طبقة البنية التحتية وطبقة النموذج وطبقة التطبيق.

ستظهر شبكات فرعية محددة حول DeepSeek في تيار لا نهاية له، وستزداد معلمات النموذج تحت نفس قوة الحوسبة، وسينضم المزيد من المطورين إلى مجتمع المصدر المفتوح.

من منظور سلبي:

• لا يمكن تحسين تأخير الاستخدام الموضوعي لبروتوكول قوة الحوسبة في البنية التحتية؛

• والشبكة الهجينة المكونة من A100 و4090 لديها متطلبات أعلى لخوارزمية التنسيق، وهي ليست ميزة لمنصة لامركزية.

رابعًا،تفجير فقاعة العميل، يولد DeFAI حياة جديدة

العميل هو الأمل الأخير للذكاء الاصطناعي في الصناعة. وقد أدى ظهور DeepSeek إلى تحرير قيود قوة الحوسبة ورسم الخطوط العريضة للتوقعات المستقبلية لتفجر التطبيقات. كان هذا في الأصل بمثابة نعمة كبيرة لمسار العميل، ولكن بسبب الارتباط القوي بين الصناعة والأسهم الأمريكية وسياسات بنك الاحتياطي الفيدرالي، انفجرت الفقاعة المتبقية وانخفضت القيمة السوقية للمسار إلى القاع. في موجة تكامل الذكاء الاصطناعي والصناعة، فإن الاختراقات التكنولوجية والمنافسة في السوق تسير دائمًا جنبًا إلى جنب. إن التفاعل المتسلسل الناجم عن تقلبات القيمة السوقية لشركة Nvidia يشبه المرآة السحرية التي تعكس المعضلة العميقة التي تواجه سرد الذكاء الاصطناعي في الصناعة: من وكيل السلسلة إلى محرك DeFAI، تخفي الخريطة البيئية الكاملة على ما يبدو الواقع القاسي للبنية التحتية التقنية الضعيفة، ومنطق القيمة الجوفاء، وهيمنة رأس المال. يخفي النظام البيئي المزدهر على السلسلة مشاكل خفية: يتنافس عدد كبير من رموز FDV العالية على السيولة المحدودة، وتعتمد الأصول القديمة على مشاعر FOMO للبقاء على قيد الحياة، والمطورون محاصرون في تراجع PVP ويستهلكون إمكانات الابتكار لديهم. عندما يصل التمويل التدريجي ونمو المستخدمين إلى السقف، تقع الصناعة بأكملها في "معضلة المبتكر" - فهي ترغب في تحقيق اختراق، ولكنها تجد صعوبة في التحرر من قيود الاعتماد على المسار. توفر حالة الانقسام هذه فرصة تاريخية لـ AI Agent: فهي ليست مجرد ترقية لمجموعة الأدوات التقنية، بل أيضًا إعادة بناء لنموذج خلق القيمة. على مدار العام الماضي، اكتشف عدد متزايد من الفرق في الصناعة أن نموذج التمويل التقليدي قد فشل - حيث لم تعد استراتيجية إعطاء شركات رأس المال الاستثماري حصة صغيرة، والسيطرة بشكل كبير على السوق، وانتظار البورصة العليا لسحب السعر مستدامة. إن جيوب رأس المال الاستثماري تضيق، ويرفض المستثمرون الأفراد الاستحواذ، كما أن عتبة الإدراج في البورصات الكبرى مرتفعة. وفي ظل الضغوط الثلاثية، تنشأ طريقة جديدة للعب أكثر قدرة على التكيف مع سوق الهبوط: الجمع بين كبار القادة السياسيين وعدد صغير من رأس المال الاستثماري، وإطلاق مجتمعات واسعة النطاق، وبدء عمليات باردة ذات قيمة سوقية منخفضة. يفتح المبتكرون الممثلون من قبل Soon و Pump Fun مسارًا جديدًا من خلال "الإطلاق المجتمعي" - بالاشتراك مع كبار KOLs للتأييد، وتوزيع 40٪ -60٪ من الرموز مباشرة على المجتمع، وإطلاق مشاريع بتقييم منخفض يصل إلى 10 ملايين دولار FDV، وتحقيق ملايين الدولارات في التمويل. يبني هذا النموذج إجماعًا حول الخوف من تفويت الفرص من خلال تأثير قادة الرأي الرئيسيين، مما يسمح للفريق بتأمين الأرباح مقدمًا، مع استبدال السيولة العالية بعمق السوق. وعلى الرغم من أنه يتخلى عن ميزة التحكم في الأمد القريب، فإنه يمكنه إعادة شراء الرموز بأسعار منخفضة في سوق هبوطية من خلال آلية صناعة السوق المتوافقة. في جوهره، هذا تحول نموذجي في هيكل القوة: من لعبة تمرير الطرود التي تهيمن عليها رأس المال الاستثماري (المؤسسات تتولى - البورصات تبيع - المستثمرون الأفراد يدفعون)، إلى لعبة شفافة لتسعير الإجماع المجتمعي، حيث يشكل أصحاب المشاريع والمجتمعات علاقة تكافلية جديدة في علاوة السيولة. ومع دخول الصناعة في دورة ثورة الشفافية، فإن المشاريع التي تتمسك بمنطق التحكم التقليدي قد تصبح مجرد بقايا من العصر الحالي وسط موجة نقل السلطة. إن الألم قصير الأمد في السوق يثبت عدم إمكانية الرجوع في الاتجاه التكنولوجي طويل الأمد. عندما يقلل AI Agent من تكلفة التفاعل على السلسلة بمقدار ضعفين من حيث الحجم، وعندما يستمر النموذج التكيفي في تحسين كفاءة رأس المال لبروتوكول DeFi، فمن المتوقع أن تدخل الصناعة مرحلة التبني الهائل الذي طال انتظاره. لا يعتمد هذا التحول على الضجيج المفاهيمي أو تسريع رأس المال، بل إنه متجذر في الاختراق التكنولوجي للاحتياجات الحقيقية - فكما لم تتوقف ثورة الكهرباء بسبب إفلاس شركات المصابيح الكهربائية، فإن العميل سوف يصبح في نهاية المطاف مسارًا ذهبيًا حقيقيًا بعد انفجار الفقاعة. قد تكون DeFAI بمثابة أرض خصبة لحياة جديدة. عندما يصبح التفكير منخفض التكلفة روتينًا يوميًا، فقد نشهد قريبًا ولادة حالات استخدام يتم فيها دمج مئات الوكلاء في Swarm. في ظل قوة الحوسبة المكافئة، يمكن أن تضمن الزيادة الكبيرة في معلمات النموذج إمكانية ضبط العميل في عصر النموذج مفتوح المصدر بشكل أكثر دقة. وحتى عند مواجهة تعليمات إدخال معقدة من المستخدم، يمكن تقسيمها إلى خطوط أنابيب مهام يمكن تنفيذها بالكامل بواسطة عميل واحد. قد يعمل كل وكيل يعمل على تحسين العمليات على السلسلة على تعزيز النشاط المتزايد والسيولة لبروتوكول DeFi الإجمالي. سوف تظهر منتجات DeFi أكثر تعقيدًا، بقيادة DeFAI، وهنا تظهر الفرص الجديدة بعد الجولة الأخيرة من انفجار الفقاعة.