DeepSeek爆紅啓示錄：AI如何讓DeFi走向主流-灰度官网

編者按

AI 技術飛速發展的今天，讓大家相信 Web3 能否從 AI 中受益已不再是問題，真正的焦點在於：哪個 Web3 賽道能最快抓住 AI 的紅利，以及如何最大化利用 AI 實現突破——去中心化金融（DeFi）無疑是最具潛力的領域之一，而兩者的交匯點——DeFAI（DeFi+AI），正成為加密經濟中增長最快的賽道之一。

DeFAI 的本質是讓 AI 成為鏈上世界的“自動駕駛儀”，當前 DeFi 的複雜性一直是普通使用者進入的門檻，而 DeFAI 則有望透過 AI 簡化使用者體驗，吸引更多主流使用者：它們能實時解析鏈上資料，也能幫你完成跨鏈套利、動態質押、閃電貸組合等複雜策略，甚至透過 DAO 治理參與協議升級，就像搜索引擎讓普通人無需懂 TCP 協議也能上網，DeFAI 將讓每個小白使用者擁有對衝基金級的資產管理能力。

目前，一些 DeFAI 專案已經嶄露頭角，本文的作者 Daniele 正是 DeFAI 頭部專案 Hey Anon（$ANON)的創始人，作為知名 DeFi 開發者，曾主導了包括演算法穩定幣 Wonderland、去中心化借貸 AbracadabraMoney 和 DEX WAGMI 的開發。如今，他創始的 Hey Anon 則是專注於 AI 驅動的 DeFi 自動化工具，推出的基於 TypeScript 的解決方案旨在整合到 DeFi 協議中，使代理能夠以前所未有的安全性和簡便性管理鏈上互動，其市值在 CoinmarketCap DeFAI 板塊中排名第三。

Daniele 從 DeepseekR 1 在開源 AI 推理方面的突破獲得靈感，深入探討了 DeFi 如何從 AI 技術中受益，相信大家一定能從他的見解中獲得一些新的感悟。

正文

人工智慧正在加速發展。大型語言模型（LLMs）正在為從對話助手到 DeFi 多步驟交易自動化等各個領域賦能。然而，大規模部署這些模型的成本和複雜性仍然是重大障礙。Deepseek R 1 這一新型開源 AI 模型應運而生，它以更低成本提供強大的推理能力——為數百萬新使用者和應用場景鋪平道路。

本文將探討

▶ Deepseek R 1 在開源 AI 推理方面的突破

▶ 低成本推理和靈活許可如何推動廣泛採用

▶ 傑文斯悖論為何預示效率提升可能反而推高使用量（及成本）——但對 AI 開發者仍是淨利好

▶ DeFAI 如何受益於金融應用中 AI 的普及

Part.1 Deepseek R 1 ：重新定義開源 AI

Deepseek R 1 是基於廣泛文字訓練的新型 LLM，專為推理和語境理解最佳化。其突出特性包括：

• 高效架構：採用新一代引數結構，無需龐大 GPU 叢集即可在複雜推理任務中實現接近頂尖效能。

• 低硬體需求：設計支援少量 GPU 甚至高階 CPU 叢集執行，降低初創企業、獨立開發者和開源社羣使用門檻。

• 開源許可：不同於多數專有模型，其寬鬆許可允許企業直接整合到產品中——推動快速採用、外掛開發和專業微調。

這種 AI 民主化趨勢令人聯想到 Linux、Apache 和 MySQL 等開源專案的早期階段——正是這些專案最終推動了科技生態的指數級增長。

Part.2 低成本 AI 的價值主張

加速普及

當高質量 AI 模型實現經濟執行時：

• 中小企業：無需依賴昂貴專有服務即可部署 AI 解決方案。

• 開發者：可自由試驗——從聊天機器人到自動化研究助手，預算內實現創新迭代。

• 地理多元化發展：新興市場企業可無縫接入 AI 方案，彌合金融、醫療、教育等行業的數字鴻溝。

推理民主化

低成本推理不僅推動使用，更實現民主化推理：

• 本地化模型：小型社羣可用特定語言或領域語料（如專業醫療/法律資料）訓練 Deepseek R 1 。

• 模組化擴充套件：開發者和獨立研究者可構建高階外掛（如程式碼分析、供應鏈最佳化、鏈上交易驗證），突破許可瓶頸。

總體而言，成本節約催生更多實驗，從而加速 AI 生態的整體創新。

Part.3 傑文斯悖論：效率提升爲何推高消費

何為傑文斯悖論？

該理論指出效率提升常導致資源消耗增加而非減少。最初在煤炭使用場景中發現，意味著當流程變得更經濟時，人們傾向於擴大使用規模，抵消（有時超過）效率收益。

在 Deepseek R 1 語境下：

• 低成本模型：降低硬體需求，使 AI 執行更經濟。

• 結果：更多企業、研究者和愛好者啟動 AI 例項。

• 效應：儘管單例項運營成本下降，但總量激增可能推高整體算力消耗（及成本）。

這是利空嗎？

未必。Deepseek R 1 等模型的廣泛使用標誌着成功普及和應用激增，這將推動：

• 生態繁榮：更多開發者完善開原始碼功能、修復漏洞、最佳化效能。

• 硬體革新：GPU、CPU 及專用 AI 晶片製造商響應激增需求，在價格和能效方面展開競爭。

• 商業機遇：分析工具、流程編排、專業資料預處理等領域的建設者將受益於 AI 使用熱潮。

因此，儘管傑文斯悖論暗示基礎設施成本可能攀升，但對 AI 行業整體是積極訊號——推動創新環境發展，催生經濟部署突破（如先進壓縮技術或任務解除安裝至專用晶片）。

Part.4 對 DeFAI 的影響

DeFAI：當 AI 邂逅 DeFi

DeFAI 將去中心化金融與 AI 自動化結合，使智慧體能夠管理鏈上資產、執行多步驟交易、與 DeFi 協議互動。這個新興領域直接受益於開源低成本 AI，因為：

• 全天候自治

智慧體可持續掃描 DeFi 市場，橋接鏈間資產並調整頭寸。低推理成本使 24/7 執行具備財務可行性。

• 無限擴充套件

當數千 DeFAI 智慧體需同時服務不同使用者或協議時，Deepseek R 1 等低成本模型可控制運營開支。

• 定製化

開發者可用 DeFi 專用資料（價格饋送、鏈上分析、治理論壇）微調開源 AI，無需支付高額許可費。

Part.5 展望：AI 開發者的積極訊號

蓬勃發展的開源社羣

Deepseek R 1 開源後，社羣可以：

• 快速修復漏洞

• 提出推理最佳化方案

• 建立領域分叉（如金融、法律、醫療）

協作開發帶來持續模型改進，並催生生態工具（微調框架、模型服務基礎設施等）

新型盈利路徑

DeFAI 等領域的 AI 開發者可突破傳統 API 呼叫收費模式：

• 託管 AI 例項：提供企業級 Deepseek R 1 託管服務，配備友好儀表盤

• 服務層建設：在開源模型基礎上，為 DeFi 運營商整合合規審查、實時情報等高階功能

• 智慧體市場：託管具有獨特策略或風險配置的智慧體檔案，提供訂閱或績效分成服務

當底層 AI 技術能擴充套件至百萬級併發使用者而不導致供應商破產時，此類商業模式將蓬勃發展。

低門檻=人才池擴容

隨著 Deepseek R 1 需求降低，全球更多開發者可參與 AI 實驗。這種人才涌入：

• 激發解決現實世界和加密領域難題的創新方案；

• 以新鮮創意和改進豐富開源社羣；

• 釋放曾被高算力成本拒之門外的全球人才。

結語

Deepseek R 1 的出現標誌着關鍵轉折：開源 AI 不再需要昂貴算力或許可費。透過低成本提供強大推理能力，它為從小型開發團隊到大型企業的廣泛採用鋪路。儘管傑文斯悖論暗示基礎設施成本可能因需求激增而上升，但這種現象最終利好 AI 生態——驅動硬體創新、社羣貢獻和高階應用開發。

對 DeFAI 而言，在去中心化網路上協調金融操作的 AI 智慧體將產生重大漣漪效應。更低成本意味著更復雜的智慧體、更強的可及性，以及不斷擴充套件的鏈上策略陣列。從收益聚合器到風險管理，這些先進 AI 解決方案可持續執行，為加密採用和創新開闢新路徑。

Deepseek R 1 證明開源進步如何催化整個行業——AI 與 DeFi 皆然。我們正站在未來的門檻：AI 不再是少數特權者的工具，而將成為日常金融、創造力和全球決策的基礎要素——由開放模型、經濟型基礎設施和不可阻擋的社羣動能共同驅動。

原文連結：

https://x.com/danielesesta/status/1883867695470313719?t=ibCexR2OmF1MSS3h60fhmQ&s=09

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