Kehadiran Deepseek R1, sebagai model AI Sumber Terbuka baru, berjanji untuk menyediakan kemampuan penalaran yang kuat dengan biaya yang lebih rendah, membuka jalan untuk adopsi yang lebih luas dan memberikan manfaat bagi Keuangan Desentralisasi juga. Artikel ini berasal dari penulisan Daniele, diterjemahkan, disusun, dan ditulis oleh Block unicorn. (Latar belakang: DeepSeek meluncurkan model AI multi-mode Sumber Terbuka 'Janus-Pro', menghancurkan generasi gambar DALL-E 3, Stable Diffusion) (Latar belakang tambahan: DeepSeek menekan persaingan enkripsi AI, proyek mana yang patut diikuti saat pasar merosot?) Kecerdasan buatan berkembang pesat. Model bahasa besar seperti (LLM) semakin memberdayakan berbagai aplikasi, mulai dari asisten percakapan hingga otomatisasi transaksi multi-langkah Keuangan Desentralisasi. Namun, biaya dan kompleksitas penerapan model ini masih menjadi hambatan yang signifikan. Kehadiran Deepseek R1, sebagai model AI Sumber Terbuka baru, berjanji untuk menyediakan kemampuan penalaran yang kuat dengan biaya yang lebih rendah - membuka jalan untuk jutaan pengguna dan kasus penggunaan baru. Dalam artikel ini, kita akan membahas: Apa yang ditawarkan Deepseek R1 dalam penalaran AI Sumber Terbuka. Bagaimana penalaran biaya rendah dan izin fleksibel dapat mendorong adopsi yang lebih luas. Mengapa paradoks Jevons menunjukkan bahwa penggunaan (dan biaya) sebenarnya dapat naik seiring peningkatan efisiensi, namun tetap menguntungkan bagi pengembang AI. Bagaimana Keuangan Desentralisasi dapat diuntungkan dari peningkatan penggunaan AI dalam aplikasi keuangan. Deepseek R1: Mengubah Paradigma AI Sumber Terbuka Deepseek R1 adalah model LLM yang baru dirilis, dioptimalkan untuk penalaran dan pemahaman konteks setelah melalui pelatihan pada korpus teks yang luas. Fitur unggulannya meliputi: Arsitektur efisien: Deepseek R1 menggunakan struktur parameter generasi berikutnya, memberikan kinerja mendekati tingkat terdepan dalam tugas penalaran yang kompleks tanpa bergantung pada klaster GPU besar. Persyaratan perangkat keras yang lebih rendah: Deepseek R1 dirancang untuk dijalankan pada klaster GPU yang lebih sedikit atau bahkan CPU kelas atas, menurunkan ambang bagi perusahaan rintisan, pengembang individu, dan komunitas Sumber Terbuka. Izin Sumber Terbuka: Berbeda dengan banyak model properti, izin longgar Deepseek R1 memungkinkan perusahaan untuk langsung mengintegrasikannya ke dalam produk, mempromosikan adopsi cepat, pengembangan plug-in, dan penyetelan profesional. Perubahan ini dalam aksesibilitas AI mirip dengan proyek Sumber Terbuka awal seperti Linux, Apache, atau MySQL - proyek-proyek ini pada akhirnya mendorong pertumbuhan ekosistem teknologi secara eksponensial. AI biaya rendah: Mendorong adopsi luas Mendorong adopsi Mengakselerasi adopsi Ketika model AI berkualitas tinggi dapat dijalankan dengan harga terjangkau: Bisnis kecil dan menengah dapat menerapkan solusi yang didorong AI tanpa harus bergantung pada layanan properti mahal. Pengembang dapat melakukan eksperimen secara bebas - mulai dari bot obrolan hingga asisten penelitian otomatis, tanpa khawatir melebihi anggaran. Globalisasi naik: Perusahaan di pasar berkembang dapat dengan mudah memperkenalkan solusi AI, menyamakan kesenjangan dalam industri keuangan, kesehatan, pendidikan, dan lainnya. Penurunan biaya penalaran tidak hanya mendorong penggunaan, tetapi juga mempromosikan demokratisasi penalaran: Model lokal: Komunitas kecil dapat melatih Deepseek R1 berdasarkan korpus teks spesifik bahasa atau domain (misalnya, data medis atau hukum profesional). Plug-in modular: Pengembang dan peneliti independen dapat membangun plug-in tingkat tinggi (misalnya, analisis kode, optimasi rantai pasokan, atau verifikasi transaksi on-chain) tanpa terbatas oleh hambatan izin. Secara keseluruhan, penghematan biaya mendorong lebih banyak eksperimen, mempercepat inovasi seluruh ekosistem AI. Paradoks Jevons: Semakin efisien, semakin banyak konsumsi Apa itu paradoks Jevons? Paradoks Jevons menunjukkan bahwa peningkatan efisiensi seringkali mengakibatkan peningkatan konsumsi sumber daya (bukan pengurangan). Paradoks ini awalnya diamati dalam konteks penggunaan batubara, yang mengindikasikan bahwa ketika suatu proses menjadi lebih murah atau lebih mudah, orang cenderung menggunakannya lebih banyak, sehingga mengimbangi (bahkan kadang melebihi) penghematan yang dihasilkan oleh peningkatan efisiensi. Dalam konteks Deepseek R1: Model biaya rendah: Mengurangi pengeluaran perangkat keras, membuat AI lebih murah untuk dijalankan. Hasil: Lebih banyak perusahaan, peneliti, dan penggemar amatir mulai menggunakan AI. Akhir: Meskipun biaya operasional per instance lebih rendah, namun dengan masuknya pengguna baru dalam jumlah besar, total penggunaan (dan biaya) komputasi mungkin naik. Apakah ini berita buruk? Tidak selalu. Tingkat penggunaan yang lebih tinggi dari model AI seperti Deepseek R1 menunjukkan adopsi yang sukses dan lonjakan aplikasi. Ini mendorong: Pertumbuhan ekosistem: Lebih banyak pengembang mengoptimalkan fitur baru, memperbaiki bug, dan meningkatkan kinerja kode sumber Sumber Terbuka. Inovasi perangkat keras: Produsen GPU, CPU, dan chip AI khusus merespons peningkatan permintaan dengan bersaing dalam harga dan efisiensi. Peluang bisnis: Pembangun dalam bidang analisis, penataan pipa, atau pra-pemrosesan data spesialis dapat mengambil keuntungan dari ledakan penggunaan AI. Oleh karena itu, meskipun paradoks Jevons menunjukkan bahwa biaya infrastruktur mungkin naik, namun ini merupakan sinyal positif bagi industri AI, mendorong lingkungan inovasi, dan merangsang terobosan dalam penerapan yang efisien biaya (misalnya, kompresi tingkat tinggi atau penempatan tugas di chip khusus). Pengaruh pada Keuangan Desentralisasi Keuangan Desentralisasi: Penggabungan keuangan Desentralisasi dengan kecerdasan buatan DeFAI menggabungkan Keuangan Desentralisasi dengan otomatisasi yang didorong AI, memungkinkan agen untuk mengelola aset on-chain, menjalankan transaksi multi-langkah, dan berinteraksi dengan protokol Keuangan Desentralisasi. Domain baru ini langsung diuntungkan dari AI biaya rendah Sumber Terbuka, dengan alasan sebagai berikut: 1. Otomatisasi sepanjang waktu Agen dapat terus memindai pasar Keuangan Desentralisasi, berinteraksi dengan cross-chain bridges, dan menyeimbangkan posisi. Penurunan biaya penalaran AI membuat eksekusi sepanjang waktu menjadi pilihan yang ekonomis. 2. Skalabilitas tanpa batas Jika ribuan agen DeFAI perlu melayani pengguna atau protokol yang berbeda secara bersamaan, model biaya rendah seperti Deepseek R1 dapat tetap terjangkau. 3. Penyesuaian Pengembang dapat menyesuaikan model AI Sumber Terbuka berdasarkan data Keuangan Desentralisasi spesifik (seperti informasi harga, analisis on-chain, forum tata kelola, dll.) tanpa harus mengeluarkan biaya izin yang tinggi. Lebih banyak agen AI, lebih banyak otomatisasi keuangan Dengan penurunan ambang AI oleh Deepseek R1, DeFAI melihat siklus umpan balik positif: Ledakan agen: Pengembang menciptakan robot khusus (misalnya, pengumpulan pendapatan, penyediaan Likuiditas, perdagangan token non-fungible, arbitrase cross-chain). Peningkatan efisiensi: Setiap agen mengoptimalkan aliran dana, berpotensi mendorong aktivitas Keuangan Desentralisasi dan likuiditas secara keseluruhan. Pertumbuhan industri: Produk Keuangan Desentralisasi yang semakin kompleks muncul, mulai dari derivatif tingkat tinggi hingga pembayaran bersyarat, semuanya ditata oleh AI yang selalu siap. Akhirnya: Seluruh ranah DeFAI diuntungkan dari siklus positif ini - adopsi pengguna dan kompleksitas agen saling mendorong. Prospek: Sinyal menguntungkan bagi pengembang AI Komunitas Sumber Terbuka yang berkembang Seiring dengan Sumber Terbuka Deepseek R1, komunitas dapat: Memperbaiki bug dengan cepat; Menyajikan saran optimasi penalaran; Membangun cabang-cabang...
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Deepseek R1 menghubungkan 'Era Baru DeFAI', Sumber Terbuka dan AI Agen, menghadirkan jalur baru apa?
Kehadiran Deepseek R1, sebagai model AI Sumber Terbuka baru, berjanji untuk menyediakan kemampuan penalaran yang kuat dengan biaya yang lebih rendah, membuka jalan untuk adopsi yang lebih luas dan memberikan manfaat bagi Keuangan Desentralisasi juga. Artikel ini berasal dari penulisan Daniele, diterjemahkan, disusun, dan ditulis oleh Block unicorn. (Latar belakang: DeepSeek meluncurkan model AI multi-mode Sumber Terbuka 'Janus-Pro', menghancurkan generasi gambar DALL-E 3, Stable Diffusion) (Latar belakang tambahan: DeepSeek menekan persaingan enkripsi AI, proyek mana yang patut diikuti saat pasar merosot?) Kecerdasan buatan berkembang pesat. Model bahasa besar seperti (LLM) semakin memberdayakan berbagai aplikasi, mulai dari asisten percakapan hingga otomatisasi transaksi multi-langkah Keuangan Desentralisasi. Namun, biaya dan kompleksitas penerapan model ini masih menjadi hambatan yang signifikan. Kehadiran Deepseek R1, sebagai model AI Sumber Terbuka baru, berjanji untuk menyediakan kemampuan penalaran yang kuat dengan biaya yang lebih rendah - membuka jalan untuk jutaan pengguna dan kasus penggunaan baru. Dalam artikel ini, kita akan membahas: Apa yang ditawarkan Deepseek R1 dalam penalaran AI Sumber Terbuka. Bagaimana penalaran biaya rendah dan izin fleksibel dapat mendorong adopsi yang lebih luas. Mengapa paradoks Jevons menunjukkan bahwa penggunaan (dan biaya) sebenarnya dapat naik seiring peningkatan efisiensi, namun tetap menguntungkan bagi pengembang AI. Bagaimana Keuangan Desentralisasi dapat diuntungkan dari peningkatan penggunaan AI dalam aplikasi keuangan. Deepseek R1: Mengubah Paradigma AI Sumber Terbuka Deepseek R1 adalah model LLM yang baru dirilis, dioptimalkan untuk penalaran dan pemahaman konteks setelah melalui pelatihan pada korpus teks yang luas. Fitur unggulannya meliputi: Arsitektur efisien: Deepseek R1 menggunakan struktur parameter generasi berikutnya, memberikan kinerja mendekati tingkat terdepan dalam tugas penalaran yang kompleks tanpa bergantung pada klaster GPU besar. Persyaratan perangkat keras yang lebih rendah: Deepseek R1 dirancang untuk dijalankan pada klaster GPU yang lebih sedikit atau bahkan CPU kelas atas, menurunkan ambang bagi perusahaan rintisan, pengembang individu, dan komunitas Sumber Terbuka. Izin Sumber Terbuka: Berbeda dengan banyak model properti, izin longgar Deepseek R1 memungkinkan perusahaan untuk langsung mengintegrasikannya ke dalam produk, mempromosikan adopsi cepat, pengembangan plug-in, dan penyetelan profesional. Perubahan ini dalam aksesibilitas AI mirip dengan proyek Sumber Terbuka awal seperti Linux, Apache, atau MySQL - proyek-proyek ini pada akhirnya mendorong pertumbuhan ekosistem teknologi secara eksponensial. AI biaya rendah: Mendorong adopsi luas Mendorong adopsi Mengakselerasi adopsi Ketika model AI berkualitas tinggi dapat dijalankan dengan harga terjangkau: Bisnis kecil dan menengah dapat menerapkan solusi yang didorong AI tanpa harus bergantung pada layanan properti mahal. Pengembang dapat melakukan eksperimen secara bebas - mulai dari bot obrolan hingga asisten penelitian otomatis, tanpa khawatir melebihi anggaran. Globalisasi naik: Perusahaan di pasar berkembang dapat dengan mudah memperkenalkan solusi AI, menyamakan kesenjangan dalam industri keuangan, kesehatan, pendidikan, dan lainnya. Penurunan biaya penalaran tidak hanya mendorong penggunaan, tetapi juga mempromosikan demokratisasi penalaran: Model lokal: Komunitas kecil dapat melatih Deepseek R1 berdasarkan korpus teks spesifik bahasa atau domain (misalnya, data medis atau hukum profesional). Plug-in modular: Pengembang dan peneliti independen dapat membangun plug-in tingkat tinggi (misalnya, analisis kode, optimasi rantai pasokan, atau verifikasi transaksi on-chain) tanpa terbatas oleh hambatan izin. Secara keseluruhan, penghematan biaya mendorong lebih banyak eksperimen, mempercepat inovasi seluruh ekosistem AI. Paradoks Jevons: Semakin efisien, semakin banyak konsumsi Apa itu paradoks Jevons? Paradoks Jevons menunjukkan bahwa peningkatan efisiensi seringkali mengakibatkan peningkatan konsumsi sumber daya (bukan pengurangan). Paradoks ini awalnya diamati dalam konteks penggunaan batubara, yang mengindikasikan bahwa ketika suatu proses menjadi lebih murah atau lebih mudah, orang cenderung menggunakannya lebih banyak, sehingga mengimbangi (bahkan kadang melebihi) penghematan yang dihasilkan oleh peningkatan efisiensi. Dalam konteks Deepseek R1: Model biaya rendah: Mengurangi pengeluaran perangkat keras, membuat AI lebih murah untuk dijalankan. Hasil: Lebih banyak perusahaan, peneliti, dan penggemar amatir mulai menggunakan AI. Akhir: Meskipun biaya operasional per instance lebih rendah, namun dengan masuknya pengguna baru dalam jumlah besar, total penggunaan (dan biaya) komputasi mungkin naik. Apakah ini berita buruk? Tidak selalu. Tingkat penggunaan yang lebih tinggi dari model AI seperti Deepseek R1 menunjukkan adopsi yang sukses dan lonjakan aplikasi. Ini mendorong: Pertumbuhan ekosistem: Lebih banyak pengembang mengoptimalkan fitur baru, memperbaiki bug, dan meningkatkan kinerja kode sumber Sumber Terbuka. Inovasi perangkat keras: Produsen GPU, CPU, dan chip AI khusus merespons peningkatan permintaan dengan bersaing dalam harga dan efisiensi. Peluang bisnis: Pembangun dalam bidang analisis, penataan pipa, atau pra-pemrosesan data spesialis dapat mengambil keuntungan dari ledakan penggunaan AI. Oleh karena itu, meskipun paradoks Jevons menunjukkan bahwa biaya infrastruktur mungkin naik, namun ini merupakan sinyal positif bagi industri AI, mendorong lingkungan inovasi, dan merangsang terobosan dalam penerapan yang efisien biaya (misalnya, kompresi tingkat tinggi atau penempatan tugas di chip khusus). Pengaruh pada Keuangan Desentralisasi Keuangan Desentralisasi: Penggabungan keuangan Desentralisasi dengan kecerdasan buatan DeFAI menggabungkan Keuangan Desentralisasi dengan otomatisasi yang didorong AI, memungkinkan agen untuk mengelola aset on-chain, menjalankan transaksi multi-langkah, dan berinteraksi dengan protokol Keuangan Desentralisasi. Domain baru ini langsung diuntungkan dari AI biaya rendah Sumber Terbuka, dengan alasan sebagai berikut: 1. Otomatisasi sepanjang waktu Agen dapat terus memindai pasar Keuangan Desentralisasi, berinteraksi dengan cross-chain bridges, dan menyeimbangkan posisi. Penurunan biaya penalaran AI membuat eksekusi sepanjang waktu menjadi pilihan yang ekonomis. 2. Skalabilitas tanpa batas Jika ribuan agen DeFAI perlu melayani pengguna atau protokol yang berbeda secara bersamaan, model biaya rendah seperti Deepseek R1 dapat tetap terjangkau. 3. Penyesuaian Pengembang dapat menyesuaikan model AI Sumber Terbuka berdasarkan data Keuangan Desentralisasi spesifik (seperti informasi harga, analisis on-chain, forum tata kelola, dll.) tanpa harus mengeluarkan biaya izin yang tinggi. Lebih banyak agen AI, lebih banyak otomatisasi keuangan Dengan penurunan ambang AI oleh Deepseek R1, DeFAI melihat siklus umpan balik positif: Ledakan agen: Pengembang menciptakan robot khusus (misalnya, pengumpulan pendapatan, penyediaan Likuiditas, perdagangan token non-fungible, arbitrase cross-chain). Peningkatan efisiensi: Setiap agen mengoptimalkan aliran dana, berpotensi mendorong aktivitas Keuangan Desentralisasi dan likuiditas secara keseluruhan. Pertumbuhan industri: Produk Keuangan Desentralisasi yang semakin kompleks muncul, mulai dari derivatif tingkat tinggi hingga pembayaran bersyarat, semuanya ditata oleh AI yang selalu siap. Akhirnya: Seluruh ranah DeFAI diuntungkan dari siklus positif ini - adopsi pengguna dan kompleksitas agen saling mendorong. Prospek: Sinyal menguntungkan bagi pengembang AI Komunitas Sumber Terbuka yang berkembang Seiring dengan Sumber Terbuka Deepseek R1, komunitas dapat: Memperbaiki bug dengan cepat; Menyajikan saran optimasi penalaran; Membangun cabang-cabang...