كيف تدفع الذكاء الاصطناعي التمويل اللامركزي نحو التيار الرئيسي: من خلال إنجازات DeepSeek إلى مستقبل DeFAI

تتسارع وتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي، حيث توفر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تمكينًا لمجالات متعددة، بدءًا من مساعدات المحادثة إلى أتمتة التداولات متعددة الخطوات في التمويل اللامركزي . ومع ذلك، تظل تكلفة وتعقيد نشر هذه النماذج على نطاق واسع عقبة كبيرة. وقد أُطلق نموذج الذكاء الاصطناعي المفتوح الجديد DeepSeek R1، الذي يقدم قدرات استدلال قوية بتكلفة أقل، مما يمهد الطريق لملايين المستخدمين الجدد وسيناريوهات التطبيق.

ستناقش هذه المقالة:

• DeepSeek R1 حقق تقدمًا في استنتاج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر
• كيف تقوم التكاليف المنخفضة للتفسير والتراخيص المرنة بدفع التبني الواسع
• تشير مفارقة جيفنس إلى أن زيادة الكفاءة قد تؤدي في الواقع إلى زيادة الاستخدام (والتكلفة) - لكن لا يزال الأمر إيجابياً لصالح مطوري الذكاء الاصطناعي.
• كيف يمكن لـ DeFAI الاستفادة من انتشار الذكاء الاصطناعي في التطبيقات المالية

DeepSeek R1: إعادة تعريف الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر

DeepSeek R1 هو نموذج LLM جديد مبني على تدريب نصوص واسعة، مصمم لتحسين الاستدلال وفهم السياق. تشمل ميزاته البارزة:

• بنية فعالة: تعتمد على بنية معلمات من الجيل الجديد، مما يسمح بتحقيق أداء قريب من المستوى الأعلى في مهام الاستدلال المعقدة دون الحاجة إلى تجمعات GPU ضخمة.

• متطلبات منخفضة للأجهزة: تم تصميمها لدعم عدد قليل من وحدات معالجة الرسومات أو حتى مجموعات المعالجات المركزية المتطورة، مما يقلل من الحواجز أمام دخول الشركات الناشئة والمطورين المستقلين والمجتمعات المفتوحة.

• ترخيص مفتوح المصدر: على عكس معظم النماذج المملوكة، فإن الترخيص المرن يسمح للشركات بالتكامل مباشرة في المنتجات - مما يعزز الاعتماد السريع، وتطوير المكونات الإضافية، والتخصيص المتخصص.

إن اتجاه الديمقراطية في الذكاء الاصطناعي يذكرنا بالمراحل المبكرة لمشاريع البرمجيات المفتوحة المصدر مثل Linux وApache وMySQL - وهذه هي المشاريع التي أدت في النهاية إلى نمو بيئة التكنولوجيا بشكل أسي.

القيمة المقترحة للذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة

تسريع الانتشار

عندما تحقق نماذج الذكاء الاصطناعي عالية الجودة التشغيل الاقتصادي:

• الشركات الصغيرة والمتوسطة: لا حاجة للاعتماد على خدمات مملوكة باهظة الثمن لنشر حلول الذكاء الاصطناعي.

• المطورون: يمكنهم التجربة بحرية - من روبوتات الدردشة إلى مساعدي البحث الآلي، تحقيق الابتكار والتكرار ضمن الميزانية.

• التنمية الجغرافية المتنوعة: يمكن للشركات في الأسواق الناشئة الوصول بسلاسة إلى حلول الذكاء الاصطناعي، مما يسد الفجوة الرقمية في قطاعات مثل المالية والرعاية الصحية والتعليم.

الديمقراطية الاستدلالية

تساعد الاستدلال منخفض التكلفة ليس فقط على تعزيز الاستخدام، ولكن أيضًا على تحقيق ديمقراطية الاستدلال:

• نموذج محلي: يمكن للمجتمعات الصغيرة استخدام بيانات لغة أو مجال محددة (مثل البيانات الطبية/القانونية المتخصصة) لتدريب DeepSeek R1.
• التوسع المعياري: يمكن للمطورين والباحثين المستقلين بناء ملحقات متقدمة (مثل تحليل الشيفرة، تحسين سلسلة التوريد، التحقق من المعاملات على السلسلة)، لتجاوز قيود الترخيص.

بشكل عام، يؤدي توفير التكاليف إلى زيادة التجارب، مما يسرع من الابتكار الكلي في بيئة الذكاء الاصطناعي.

مفارقة جيفنس: لماذا يؤدي تحسين الكفاءة إلى زيادة الاستهلاك

ما هو تناقض جيفن؟

تشير النظرية إلى أن تحسين الكفاءة غالبًا ما يؤدي إلى زيادة استهلاك الموارد بدلاً من تقليله. تم اكتشاف ذلك في البداية في سياقات استخدام الفحم، مما يعني أنه عندما تصبح العمليات أكثر اقتصادية، يميل الناس إلى توسيع نطاق الاستخدام، مما يعوض (أحيانًا يتجاوز) فوائد الكفاءة.

في سياق DeepSeek R1:

• نموذج منخفض التكلفة: تقليل متطلبات الأجهزة، مما يجعل تشغيل الذكاء الاصطناعي أكثر اقتصادية.

• النتائج: المزيد من الشركات والباحثين والهواة يبدأون في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.

• التأثير: على الرغم من انخفاض تكلفة تشغيل الحالة الفردية، إلا أن الزيادة الكبيرة في الكمية قد ترفع من إجمالي استهلاك الطاقة (والتكلفة).

هل هذه أخبار سلبية؟

ليس بالضرورة. تشير الاستخدام الواسع لنماذج مثل DeepSeek R1 إلى نجاح الانتشار وزيادة التطبيقات، مما سيدفع:

• الازدهار البيئي: المزيد من المطورين يقومون بتحسين ميزات الكود المفتوح، وإصلاح الثغرات، وتحسين الأداء.

• الابتكار في الأجهزة: استجابت شركات تصنيع وحدات معالجة الرسوميات، والمعالجات المركزية، ورقائق الذكاء الاصطناعي المتخصصة للطلب المتزايد، وتتنافس في الأسعار وكفاءة الطاقة.

• الفرص التجارية: سيستفيد بناة في مجالات أدوات التحليل، وتنظيم العمليات، والمعالجة المسبقة للبيانات المتخصصة من موجة استخدام الذكاء الاصطناعي.

لذلك، على الرغم من أن مفارقة جيوفينس تشير إلى أن تكاليف البنية التحتية قد ترتفع، إلا أنها علامة إيجابية لصناعة الذكاء الاصطناعي بشكل عام - مما يعزز تطوير بيئة الابتكار، ويولد اختراقات في النشر الاقتصادي (مثل تقنيات الضغط المتقدمة أو تفريغ المهام إلى شرائح مخصصة).

تأثير DeFAI

DeFAI: عندما يلتقي الذكاء الاصطناعي بالتمويل اللامركزي

التمويل اللامركزي AI يجمع بين التمويل اللامركزي والأتمتة الذكية، مما يمكّن الوكلاء من إدارة الأصول على السلسلة، وتنفيذ المعاملات متعددة الخطوات، والتفاعل مع بروتوكولات التمويل اللامركزي. هذا المجال الناشئ يستفيد مباشرة من الذكاء الاصطناعي منخفض التكلفة مفتوح المصدر، لأن:

• الحكم الذاتي على مدار الساعة

يمكن للوكيل الذكي مسح سوق التمويل اللامركزي بشكل مستدام، وجسر الأصول بين السلاسل وتعديل المراكز. تجعل التكلفة المنخفضة للاستدلال التشغيل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع قابلاً للتطبيق من الناحية المالية.

• توسيع غير محدود

عندما تحتاج آلاف الكيانات الذكية DeFAI إلى خدمة مستخدمين أو بروتوكولات مختلفة في نفس الوقت، يمكن لنماذج التكلفة المنخفضة مثل DeepSeek R1 التحكم في نفقات التشغيل.

• مخصص

يمكن للمطورين استخدام بيانات مخصصة لـ DeFi (تغذية الأسعار، التحليل على السلسلة، منتدى الحوكمة) لضبط الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر دون الحاجة لدفع رسوم ترخيص مرتفعة.

المزيد من الكيانات الذكية AI، مزيد من الأتمتة المالية الأقوى

مع تخفيض DeepSeek R1 لعقبة الذكاء الاصطناعي، يتشكل دورة إيجابية للتمويل اللامركزي DeFAI:

• انفجار الذكاء الاصطناعي: يقوم المطورون بإنشاء روبوتات متخصصة (مثل صيد العوائد، توفير السيولة، تداول NFT، التحكيم عبر السلاسل)

• تحسين الكفاءة: كل كيان ذكي يقوم بتحسين تدفق الأموال، مما قد يعزز النشاط العام والسيولة في التمويل اللامركزي

• نمو الصناعة: ظهور منتجات DeFi أكثر تعقيدًا، من المشتقات المتقدمة إلى المدفوعات المشروطة، جميعها منسقة بواسطة AI المتاح بسهولة.

النتيجة النهائية - يستفيد مجال DeFAI بأكمله من "نمو المستخدمين - تطور الوكلاء" في حلقة إيجابية.

! DeepSeek Viral Apocalypse: كيف يجلب الذكاء الاصطناعي DeFi السائد

آفاق: إشارات إيجابية لمطوري الذكاء الاصطناعي

مجتمع مفتوح المصدر المزدهر

بعد أن أصبح DeepSeek R1 مفتوح المصدر، يمكن للمجتمع:

• إصلاح الثغرات بسرعة
• اقتراح خطة تحسين الاستدلال
• إنشاء تفرع للمجالات (مثل المالية، القانونية، الطبية)

تساهم التطوير التعاوني في تحسين النماذج المستمر، وتوليد أدوات بيئية (إطارات ضبط، بنية تحتية لخدمات النماذج، إلخ)

مسار الربح الجديد

يمكن لمطوري الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل DeFAI تجاوز نموذج رسوم استدعاء API التقليدي:

• استضافة مثيل AI: تقديم خدمات استضافة من المستوى المؤسسي لـ DeepSeek R1 مزودة بلوحة معلومات سهلة الاستخدام

• بناء طبقة الخدمة: على أساس نموذج المصدر المفتوح، دمج مراجعة الامتثال، المعلومات في الوقت الحقيقي وغيرها من الميزات المتقدمة لمشغلي التمويل اللامركزي

• سوق الوكلاء: استضافة ملفات الوكلاء ذات الاستراتيجيات الفريدة أو تكوين المخاطر، وتقديم خدمات الاشتراك أو توزيع الأداء

عندما تتمكن تقنية الذكاء الاصطناعي الأساسية من التوسع لتلبية ملايين المستخدمين المتزامنين دون أن تؤدي إلى إفلاس الموردين، ستزدهر نماذج الأعمال من هذا النوع.

عتبة منخفضة = توسيع بركة المواهب

مع انخفاض الطلب على DeepSeek R1، يمكن لمزيد من المطورين في جميع أنحاء العالم المشاركة في تجارب الذكاء الاصطناعي. هذا التدفق من المواهب:

• تحفيز الحلول الابتكارية لمشكلات العالم الحقيقي ومجال التشفير؛

• تعزيز المجتمع المفتوح المصدر بأفكار جديدة وتحسينات؛

• تحرير المواهب العالمية التي تم رفضها بسبب تكاليف الحوسبة العالية.

الخاتمة

يُعَد ظهور DeepSeek R1 علامة على تحول رئيسي: لم تعد الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر بحاجة إلى قوة حسابية باهظة الثمن أو رسوم ترخيص. من خلال تقديم قدرات استدلال قوية بتكلفة منخفضة، تمهد الطريق لاعتماد واسع النطاق من الفرق الصغيرة إلى الشركات الكبيرة. على الرغم من أن مفارقة جافنز تشير إلى أن تكاليف البنية التحتية قد ترتفع بسبب الزيادة الكبيرة في الطلب، إلا أن هذه الظاهرة تعود بالنفع في النهاية على بيئة الذكاء الاصطناعي - مما يدفع الابتكار في الأجهزة، والمساهمات المجتمعية، وتطوير التطبيقات المتقدمة.

بالنسبة لـ DeFAI ، ستؤدي الكيانات الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تنسق العمليات المالية على الشبكات اللامركزية إلى آثار كبيرة. تعني التكاليف المنخفضة كيانات أكثر تعقيدًا ، وإمكانية وصول أقوى ، ومجموعة متزايدة من الاستراتيجيات على السلسلة. من مجمعات العائدات إلى إدارة المخاطر ، يمكن أن تعمل هذه الحلول المتقدمة للذكاء الاصطناعي بشكل مستدام ، مما يفتح طرقًا جديدة لتبني الابتكار في مجال التشفير.

ديب سيك R1 تثبت كيف أن التقدم المفتوح يمكن أن يحفز الصناعة بأكملها - سواء في الذكاء الاصطناعي أو التمويل اللامركزي. نحن نقف على عتبة المستقبل: لم يعد الذكاء الاصطناعي أداة لقلة محظوظة، بل سيصبح عنصراً أساسياً في التمويل اليومي، والإبداع، والقرارات العالمية - مدفوعاً بالنماذج المفتوحة، والبنية التحتية الاقتصادية، والديناميكية المجتمعية القوية.