المؤلف: danielesesta؛ المصدر: Coinspire
ملاحظة المحرر: مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، أصبح الناس يعتقدون أن إن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لم تعد مشكلة. إن التركيز الحقيقي هو: أي مسار من مسارات Web3 يمكنه الاستفادة من أرباح الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع، وكيفية تعظيم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيق اختراقات - التمويل اللامركزي (DeFi) هو بلا شك الأكثر وعدًا أصبح تقاطع الاثنين - DeFAI (DeFi+AI) أحد أسرع المسارات نموًا في اقتصاد العملات المشفرة.
يتلخص جوهر DeFAI في جعل الذكاء الاصطناعي "الطيار الآلي" لعالم السلسلة. لطالما كان التعقيد الحالي لـ DeFi هو العتبة بالنسبة للمستخدمين العاديين للدخول، في حين من المتوقع أن يعمل DeFAI على تبسيط تجربة المستخدم من خلال الذكاء الاصطناعي وجذب المزيد من المستخدمين الرئيسيين: يمكنهم تحليل البيانات الموجودة على السلسلة في الوقت الفعلي، ويمكنهم أيضًا مساعدتك في إكمال استراتيجيات معقدة مثل السلاسل المتقاطعة التحكيم، والمراهنة الديناميكية، ومجموعات القروض السريعة، وحتى المشاركة في ترقيات البروتوكول من خلال حوكمة DAO. تمامًا كما تسمح محركات البحث للأشخاص العاديين بالوصول إلى الإنترنت دون فهم بروتوكول TCP، فإن DeFAI ستسمح لكل مستخدم مبتدئ بالحصول على تحوطات قدرات إدارة الأصول على مستوى الصندوق.
في الوقت الحالي، ظهرت بعض مشاريع DeFAI. مؤلف هذه المقالة، دانييل، هو مؤسس مشروع Hey Anon ($ANON) الرئيسي في DeFAI. بصفته مطور DeFi الشهير، قاد تطوير العملة المستقرة الخوارزمية Wonderland، والإقراض اللامركزي AbracadabraMoney و DEX WAGMI. اليوم، تركز شركة Hey Anon، التي أسسها، على أدوات أتمتة DeFi المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تم تصميم الحل القائم على TypeScript الذي أطلقه ليتم دمجه في بروتوكولات DeFi، مما يتيح للوكلاء إدارة المعاملات على السلسلة بأمان وبساطة غير مسبوقة. Interactive، التي تحتل المرتبة الثالثة في قطاع CoinmarketCap DeFAI من حيث القيمة السوقية.
لقد استلهم دانييل الإلهام من الاختراق الذي حققه DeepseekR1 في مجال التفكير بالذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر واستكشف بعمق كيف يمكن لـ DeFi الاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي. أعتقد أن الجميع سيكونون قادرين على التعلم من تجربته. رؤى. اكتسب بعض الرؤى الجديدة.
النص التالي هو:
يتطور الذكاء الاصطناعي بوتيرة متسارعة. تعمل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على تمكين كل شيء بدءًا من المساعدين المحادثة وحتى أتمتة المعاملات متعددة الخطوات في DeFi. ومع ذلك، فإن التكلفة وتعقيد نشر هذه النماذج على نطاق واسع تظل تشكل عقبات كبيرة. النتيجة هي نموذج ذكاء اصطناعي جديد مفتوح المصدر، Deepseek R1، والذي يوفر قدرات استدلال قوية بتكلفة أقل - مما يمهد الطريق لملايين المستخدمين الجدد وسيناريوهات التطبيق.
ستناقش هذه المقالة:
< strong>▶ اختراق Deepseek R1 في مجال التفكير بالذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
▶ كيف يعمل التفكير منخفض التكلفة والترخيص المرن على دفع التبني الواسع النطاق
▶ لماذا تشير مفارقة جيفونز إلى أن مكاسب الكفاءة قد تؤدي في الواقع إلى زيادة الاستخدام (والتكاليف) - ولكن لا يزال هناك الكثير من الأدلة على أن هذه المفارقة لا تزال قائمة. صافي إيجابي لمطوري الذكاء الاصطناعي
▶ كيف تستفيد DeFAI من شعبية الذكاء الاصطناعي في التطبيقات المالية< /p >
Deepseek R1: إعادة تعريف الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
Deepseek R1 هو نوع جديد من الذكاء الاصطناعي يعتمد على النصوص المكثفة تمرين. ماجستير في القانون، مُحسّن للمنطق وفهم السياق. تتضمن ميزاته البارزة ما يلي:
• هندسة فعّالة: اعتماد جيل جديد من بنية المعلمات، لا حاجة إلى يمكن لمجموعة كبيرة من وحدات معالجة الرسوميات تحقيق أداء قريب من القمة في مهام التفكير المعقدة.
• متطلبات أجهزة منخفضة: مصممة للعمل على عدد صغير من وحدات معالجة الرسومات أو حتى مجموعات وحدات المعالجة المركزية المتطورة، مما يقلل من التكلفة بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين المستقلين ومطوري البرامج مفتوحة المصدر. حد استخدام المجتمع. • ترخيص مفتوح المصدر: على عكس معظم النماذج الملكية، يسمح ترخيصه المتساهل للشركات بالاندماج مباشرة في المنتجات - مما يعزز التبني السريع ، تطوير المكونات الإضافية، والضبط الدقيق الاحترافي.
إن إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي يذكرنا بالأيام الأولى لمشاريع مفتوحة المصدر مثل Linux وApache وMySQL - وهي المشاريع التي قادت في نهاية المطاف النظام البيئي التكنولوجي. نمو هائل.
قيمة اقتراح الذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة
عندما تحقق نماذج الذكاء الاصطناعي عالية الجودة التشغيل الاقتصادي • الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم: نشر حلول الذكاء الاصطناعي دون الاعتماد على الخدمات الملكية باهظة الثمن. • المطورون: حرية التجربة - من برامج المحادثة الآلية إلى مساعدي البحث الآليين، والابتكار والتكرار ضمن الميزانية. • التنمية المتنوعة جغرافيًا: يمكن لشركات الأسواق الناشئة الوصول بسلاسة إلى حلول الذكاء الاصطناعي لسد الفجوة بين التمويل والرعاية الصحية والتعليم الخ. الفجوة الرقمية في الصناعة.
إن التفكير منخفض التكلفة لا يؤدي إلى تعزيز التبني فحسب، بل إنه يعمل أيضًا على إضفاء الطابع الديمقراطي على التفكير:
• النماذج المحلية: يمكن للمجتمعات الصغيرة تدريب Deepseek R1 باستخدام مجموعات بيانات خاصة باللغة أو المجال (على سبيل المثال، البيانات الطبية/القانونية المهنية). • الإضافات المعيارية: يمكن للمطورين والباحثين المستقلين إنشاء مكونات إضافية متقدمة (مثل تحليل التعليمات البرمجية، وتحسين سلسلة التوريد، والتكامل على الإنترنت). التحقق من المعاملات المتسلسلة، وكسر عنق الزجاجة في الترخيص. وبشكل عام، تؤدي وفورات التكلفة إلى إجراء المزيد من التجارب، وبالتالي تسريع الابتكار الشامل في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي.
مفارقة جيفونز: لماذا يؤدي تحسين الكفاءة إلى زيادة الاستهلاك
قوية>. وقد وجد هذا في البداية في سيناريوهات استخدام الفحم، وهو يعني أنه عندما تصبح العملية أكثر اقتصادية، يميل الناس إلى توسيع نطاق استخدامها، مما يعوض (وأحيانًا يتجاوز) مكاسب الكفاءة.
في سياق Deepseek R1:
• منخفض التكلفة النموذج : تقليل متطلبات الأجهزة وجعل الذكاء الاصطناعي أكثر اقتصادية في التشغيل. • النتائج: المزيد من الشركات والباحثين والمتحمسين يطلقون نماذج الذكاء الاصطناعي.
• التأثير: على الرغم من انخفاض تكلفة تشغيل مثيل واحد، فإن الزيادة في الحجم الإجمالي قد تزيد من الحوسبة الكلية استهلاك الطاقة (والتكلفة) .
ليس بالضرورة. يشير الاستخدام الواسع النطاق للنماذج مثل Deepseek R1 إلى زيادة في التبني والتطبيقات، مما سيؤدي إلى:
• ازدهار النظام البيئي: المزيد من المطورين يتحسنون وظيفة الكود مفتوح المصدر، وإصلاح الأخطاء، وتحسين الأداء. • الابتكار في مجال الأجهزة: يستجيب مصنعو وحدات معالجة الرسوميات ووحدات المعالجة المركزية وشرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة للطلب المتزايد من خلال التنافس على السعر وكفاءة الطاقة . • فرص العمل: سيستفيد منشئو الأدوات التحليلية، وتنظيم العمليات، والمعالجة المسبقة للبيانات الاحترافية، وغيرها من المجالات من استخدام الذكاء الاصطناعي في الارتفاع.
لذلك، على الرغم من أن مفارقة جيفونز تشير إلى أن تكاليف البنية التحتية قد ترتفع، إلا أنها إشارة إيجابية لصناعة الذكاء الاصطناعي ككل - مما يعزز تطوير بيئة مبتكرة تمكن من نشر الابتكارات المبتكرة اقتصاديًا (مثل تقنيات الضغط المتقدمة أو تفريغ المهام إلى شرائح متخصصة).
التأثير على DeFAI
يجمع DeFAI بين التمويل اللامركزي وأتمتة الذكاء الاصطناعي، ويمكّن هذا المزيج وكلاء لإدارة الأصول الموجودة على السلسلة، وإجراء معاملات متعددة الخطوات، والتفاعل مع بروتوكولات DeFi. يستفيد هذا المجال الناشئ بشكل مباشر من الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ومنخفض التكلفة لأنه:
• الاستقلالية على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع
يمكن للوكيل مسح سوق DeFi بشكل مستمر، وربط الأصول بين السلاسل وضبط المواقف. تجعل تكاليف الاستدلال المنخفضة التشغيل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع أمرًا ممكنًا ماليًا.
• التوسع غير المحدود
عندما يتم إنشاء الآلاف من DeFAI عندما يحتاج الوكيل إلى خدمة مستخدمين أو بروتوكولات مختلفة في وقت واحد، يمكن للنماذج منخفضة التكلفة مثل Deepseek R1 التحكم في نفقات التشغيل.
• التخصيص
يمكن للمطورين استخدام DeFi Fine - ضبط الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر باستخدام البيانات المتخصصة (موجزات الأسعار، وتحليلات السلسلة، ومنتديات الحوكمة) دون رسوم ترخيص عالية.
مع خفض Deepseek R1 لعتبة الذكاء الاصطناعي، يشكل DeFAI دورة إيجابية:
.
الآفاق: إشارات إيجابية من مطوري الذكاء الاصطناعي
بعد أن أصبح Deepseek R1 مفتوح المصدر، المجتمع يمكنه:
• إصلاح الثغرات الأمنية بسرعة
• اقتراح حلول لتحسين الاستدلال < • إنشاء فروع المجال (مثل التمويل والقانون والرعاية الصحية) من أجل التطوير التعاوني تحقيق تحسين مستمر للنموذج وإيجاد أدوات بيئية (إطار الضبط الدقيق، والبنية الأساسية لخدمة النموذج، وما إلى ذلك)
• حالات الذكاء الاصطناعي المُدارة: توفير خدمات استضافة Deepseek R1 على مستوى المؤسسة مع لوحة معلومات سهلة الاستخدام
• بناء طبقة الخدمات: استنادًا إلى نموذج المصدر المفتوح، قم بدمج وظائف متقدمة مثل مراجعة الامتثال والاستخبارات في الوقت الفعلي لمشغلي DeFi. • سوق الوكلاء: استضافة ملفات تعريف الوكلاء باستراتيجيات فريدة أو ملفات تعريف مخاطر، وتوفير خدمات الاشتراك أو مشاركة الأداء. ستزدهر مثل هذه النماذج التجارية عندما يكون هناك ملايين المستخدمين المتزامنين دون إفلاس البائع
مع انخفاض الطلب على Deepseek R1، يمكن لعدد أكبر من المطورين المشاركة في تجارب الذكاء الاصطناعي. هذا التدفق من المواهب:
• يحفز الحلول المبتكرة للتحديات الواقعية والعملات المشفرة؛
• إطلاق العنان للمواهب العالمية.
الخلاصة
يمثل ظهور Deepseek R1 نقطة تحول رئيسية: الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر ليس مجرد أداة. لم يعد الأمر يتطلب قوة حوسبة باهظة الثمن أو رسوم ترخيص. من خلال توفير قدرات استدلال قوية بتكلفة منخفضة، فإنه يمهد الطريق للتبني الواسع النطاق من فرق التطوير الصغيرة إلى الشركات الكبيرة. وفي حين تشير مفارقة جيفونز إلى أن تكاليف البنية التحتية قد ترتفع بسبب الطلب المتزايد، فإن هذه الظاهرة مفيدة في نهاية المطاف لنظام الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى تحفيز الابتكار في الأجهزة، ومساهمات المجتمع، وتطوير التطبيقات المتقدمة. بالنسبة لـ DeFAI، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يقومون بتنسيق العمليات المالية على شبكة لامركزية سيكون لهم تأثير متموج كبير. إن انخفاض التكاليف يعني وكلاء أكثر تعقيدًا، وإمكانية وصول أكبر، ومجموعة متزايدة من الاستراتيجيات على السلسلة. من مجمعي العائدات إلى إدارة المخاطر، تعمل حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة هذه بشكل مستدام، مما يفتح مسارات جديدة لتبني العملات المشفرة والابتكار.
يُظهر Deepseek R1 كيف يمكن للتقدم في مجال المصدر المفتوح تحفيز الصناعات بأكملها - سواء الذكاء الاصطناعي أو التمويل اللامركزي. نحن نقف على أعتاب مستقبل حيث لن تكون الذكاء الاصطناعي مجرد أداة لقلة من المتميزين، بل ستصبح عنصرًا أساسيًا في التمويل اليومي والإبداع وصنع القرار العالمي - مدفوعًا بنماذج مفتوحة وبنية أساسية اقتصادية وقوة لا يمكن إيقافها. زخم المجتمعات.
Jasper
Catherine
Hui Xin
Alex
Clement
Brian
Kikyo
Aaron