AI làm thế nào để thúc đẩy Tài chính phi tập trung đi vào dòng chính: Từ những đột phá của DeepSeek nhìn về tương lai của DeFAI

Trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang cung cấp năng lực cho nhiều lĩnh vực, từ trợ lý đối thoại đến tự động hóa giao dịch nhiều bước trong Tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, chi phí và độ phức tạp của việc triển khai quy mô lớn các mô hình này vẫn là những trở ngại lớn. Mô hình AI mã nguồn mở mới DeepSeek R1 đã ra đời, cung cấp khả năng suy diễn mạnh mẽ với chi phí thấp hơn, mở đường cho hàng triệu người dùng và ứng dụng mới.

Bài viết này sẽ khám phá:

• DeepSeek R1 trong việc đột phá AI mở trong lĩnh vực suy luận
• Chi phí thấp cho việc suy diễn và giấy phép linh hoạt thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi
• Định lý Jevons cho thấy việc nâng cao hiệu suất có thể ngược lại làm tăng mức sử dụng (và chi phí) - nhưng vẫn là lợi ích ròng cho các nhà phát triển AI.
• DeFAI sẽ hưởng lợi như thế nào từ sự phổ biến của AI trong các ứng dụng tài chính

DeepSeek R1: Định nghĩa lại AI mã nguồn mở

DeepSeek R1 là một LLM mới dựa trên đào tạo văn bản rộng rãi, được tối ưu hóa cho lý luận và hiểu ngữ cảnh. Những đặc điểm nổi bật của nó bao gồm:

• Kiến trúc hiệu quả: Sử dụng cấu trúc tham số thế hệ mới, không cần cụm GPU lớn để đạt được hiệu suất gần đỉnh cao trong các tác vụ suy diễn phức tạp.

• Nhu cầu phần cứng thấp: Thiết kế hỗ trợ một lượng nhỏ GPU thậm chí là các cụm CPU cao cấp, giảm bớt rào cản sử dụng cho các công ty khởi nghiệp, lập trình viên độc lập và cộng đồng mã nguồn mở.

• Giấy phép mã nguồn mở: Khác với hầu hết các mô hình độc quyền, giấy phép lỏng lẻo của nó cho phép doanh nghiệp tích hợp trực tiếp vào sản phẩm - thúc đẩy việc áp dụng nhanh chóng, phát triển plugin và tinh chỉnh chuyên nghiệp.

Xu hướng dân chủ hóa AI này gợi nhớ đến giai đoạn đầu của các dự án mã nguồn mở như Linux, Apache và MySQL - chính những dự án này cuối cùng đã thúc đẩy sự tăng trưởng theo cấp số nhân của hệ sinh thái công nghệ.

Giá trị đề xuất của AI chi phí thấp

Tăng tốc phổ cập

Khi các mô hình AI chất lượng cao thực hiện hoạt động kinh tế:

• Doanh nghiệp vừa và nhỏ: Không cần phụ thuộc vào dịch vụ sở hữu đắt đỏ để triển khai giải pháp AI.

• Nhà phát triển: Tự do thử nghiệm — từ chatbot đến trợ lý nghiên cứu tự động, thực hiện đổi mới trong ngân sách.

• Phát triển đa dạng địa lý: Các doanh nghiệp thị trường mới nổi có thể kết nối liền mạch với các giải pháp AI, thu hẹp khoảng cách số trong các ngành tài chính, y tế, giáo dục.

Dân chủ hóa sự suy luận

Lý do chi phí thấp không chỉ thúc đẩy việc sử dụng mà còn thực hiện hóa lý do dân chủ:

• Mô hình địa phương hóa: Các cộng đồng nhỏ có thể sử dụng dữ liệu ngôn ngữ hoặc lĩnh vực cụ thể (như dữ liệu y tế/pháp lý chuyên môn) để đào tạo DeepSeek R1.
• Mở rộng mô-đun: Các nhà phát triển và nhà nghiên cứu độc lập có thể xây dựng các plugin cao cấp (như phân tích mã, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, xác minh giao dịch trên chuỗi), vượt qua rào cản cấp phép.

Nói chung, việc tiết kiệm chi phí đã thúc đẩy nhiều thử nghiệm hơn, từ đó tăng tốc đổi mới tổng thể của hệ sinh thái AI.

Nghịch lý Jevons: Tại sao việc nâng cao hiệu suất lại làm tăng tiêu thụ

Thế nào là nghịch lý Jevons?

Lý thuyết này chỉ ra rằng việc nâng cao hiệu quả thường dẫn đến việc tiêu thụ tài nguyên tăng lên thay vì giảm. Ban đầu được phát hiện trong bối cảnh sử dụng than, điều này có nghĩa là khi quy trình trở nên kinh tế hơn, con người có xu hướng mở rộng quy mô sử dụng, bù đắp (đôi khi vượt qua) lợi ích về hiệu quả.

Trong bối cảnh DeepSeek R1:

• Mô hình chi phí thấp: Giảm yêu cầu phần cứng, làm cho AI hoạt động kinh tế hơn.

• Kết quả: Nhiều doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và người đam mê khởi động các phiên bản AI.

• Hiệu ứng: Mặc dù chi phí vận hành cho một phiên bản giảm, nhưng sự gia tăng tổng thể có thể làm tăng tiêu thụ công suất tính toán (và chi phí) tổng thể.

Đây có phải là tin xấu không?

Chưa chắc. Việc sử dụng rộng rãi các mô hình như DeepSeek R1 đánh dấu sự thành công trong việc phổ biến và ứng dụng gia tăng, điều này sẽ thúc đẩy:

• Hệ sinh thái phát triển: Nhiều nhà phát triển hoàn thiện chức năng mã nguồn mở, sửa lỗi, tối ưu hiệu suất.

• Đổi mới phần cứng: Các nhà sản xuất GPU, CPU và chip AI chuyên dụng đang đáp ứng nhu cầu tăng vọt, cạnh tranh về giá cả và hiệu suất năng lượng.

• Cơ hội thương mại: Những người xây dựng trong các lĩnh vực công cụ phân tích, quy trình lập trình, xử lý dữ liệu chuyên nghiệp sẽ được hưởng lợi từ cơn sốt sử dụng AI.

Do đó, mặc dù nghịch lý Jevons gợi ý rằng chi phí cơ sở hạ tầng có thể gia tăng, nhưng đây là tín hiệu tích cực đối với toàn ngành AI - thúc đẩy sự phát triển của môi trường đổi mới, tạo ra những đột phá trong triển khai kinh tế (chẳng hạn như công nghệ nén tiên tiến hoặc phân bổ nhiệm vụ sang chip chuyên dụng).

Ảnh hưởng đến Tài chính phi tập trung

DeFAI：Khi AI gặp gỡ Tài chính phi tập trung

Tài chính phi tập trung AI sẽ kết hợp tài chính phi tập trung với tự động hóa AI, cho phép các tác nhân quản lý tài sản trên chuỗi, thực hiện giao dịch nhiều bước và tương tác với các giao thức DeFi. Lĩnh vực mới nổi này hưởng lợi trực tiếp từ AI mã nguồn mở chi phí thấp, vì:

• Tự trị suốt ngày đêm

Các tác nhân thông minh có thể quét bền vững thị trường Tài chính phi tập trung, cầu nối tài sản giữa các chuỗi và điều chỉnh vị thế. Chi phí suy luận thấp giúp hoạt động 24/7 có tính khả thi tài chính.

• Mở rộng vô hạn

Khi hàng nghìn DeFAI thông minh cần phục vụ đồng thời nhiều người dùng hoặc giao thức khác nhau, các mô hình chi phí thấp như DeepSeek R1 có thể kiểm soát chi phí hoạt động.

• Tùy chỉnh

Các nhà phát triển có thể sử dụng dữ liệu chuyên dụng DeFi (cung cấp giá, phân tích trên chuỗi, diễn đàn quản trị) để tinh chỉnh AI mã nguồn mở mà không cần phải trả chi phí bản quyền cao.

Nhiều AI thông minh hơn, tự động hóa tài chính mạnh mẽ hơn

Với việc DeepSeek R1 hạ thấp rào cản AI, DeFAI hình thành chu trình tích cực:

• Bùng nổ trí tuệ nhân tạo: Các nhà phát triển tạo ra robot chuyên nghiệp (như săn tìm lợi nhuận, cung cấp tính thanh khoản, giao dịch NFT, chênh lệch giá đa chuỗi)

• Nâng cao hiệu suất: Mỗi tác nhân tối ưu hóa dòng vốn, có thể nâng cao tổng thể hoạt động và tính thanh khoản của Tài chính phi tập trung

• Tăng trưởng ngành: Các sản phẩm DeFi phức tạp hơn xuất hiện, từ các công cụ phái sinh cao cấp đến thanh toán theo điều kiện, tất cả đều được phối hợp bởi AI dễ tiếp cận.

Kết quả cuối cùng - toàn bộ lĩnh vực DeFAI được hưởng lợi từ "tăng trưởng người dùng - tiến hóa tác nhân" trong vòng lặp tích cực.

Triển vọng: Tín hiệu tích cực từ các nhà phát triển AI

cộng đồng mã nguồn mở phát triển mạnh mẽ

Sau khi DeepSeek R1 được mã nguồn mở, cộng đồng có thể:

• Sửa lỗi nhanh chóng
• Đề xuất phương án tối ưu hóa suy luận
• Tạo phân nhánh lĩnh vực (như tài chính, pháp luật, y tế)

Phát triển hợp tác mang lại cải tiến mô hình liên tục và thúc đẩy các công cụ sinh thái (khung tinh chỉnh, cơ sở hạ tầng dịch vụ mô hình, v.v.)

Đường đi đến lợi nhuận mới

Các nhà phát triển AI trong các lĩnh vực như DeFAI có thể vượt qua mô hình tính phí gọi API truyền thống:

• Dịch vụ AI được quản lý: Cung cấp dịch vụ quản lý DeepSeek R1 cấp doanh nghiệp, được trang bị bảng điều khiển thân thiện.

• Xây dựng lớp dịch vụ: Dựa trên mô hình mã nguồn mở, tích hợp các chức năng cao cấp như kiểm tra tuân thủ, thông tin thời gian thực cho các nhà khai thác DeFi.

• Thị trường trí tuệ nhân tạo: Quản lý hồ sơ trí tuệ nhân tạo với các chiến lược hoặc cấu hình rủi ro độc đáo, cung cấp dịch vụ đăng ký hoặc chia sẻ hiệu suất

Khi công nghệ AI nền tảng có thể mở rộng đến hàng triệu người dùng đồng thời mà không dẫn đến sự phá sản của nhà cung cấp, mô hình kinh doanh như vậy sẽ phát triển mạnh mẽ.

Rào cản thấp = Mở rộng nguồn nhân lực

Với nhu cầu giảm của DeepSeek R1, ngày càng nhiều nhà phát triển trên toàn cầu có thể tham gia vào các thử nghiệm AI. Sự tràn ngập tài năng này:

• Khơi dậy các giải pháp đổi mới để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực và lĩnh vực tiền mã hóa;

• Làm phong phú cộng đồng mã nguồn mở bằng những ý tưởng sáng tạo và cải tiến mới mẻ;

• Giải phóng những nhân tài toàn cầu từng bị từ chối bởi chi phí tính toán cao.

Kết luận

Sự xuất hiện của DeepSeek R1 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng: AI mã nguồn mở không còn cần sức mạnh tính toán đắt đỏ hoặc phí cấp phép. Bằng cách cung cấp khả năng suy luận mạnh mẽ với chi phí thấp, nó mở đường cho sự áp dụng rộng rãi từ các nhóm phát triển nhỏ đến các doanh nghiệp lớn. Mặc dù nghịch lý Jevons gợi ý rằng chi phí cơ sở hạ tầng có thể tăng lên do sự gia tăng nhu cầu, nhưng hiện tượng này cuối cùng lại có lợi cho hệ sinh thái AI - thúc đẩy đổi mới phần cứng, đóng góp của cộng đồng và phát triển ứng dụng nâng cao.

Đối với DeFAI, các thực thể AI phối hợp các hoạt động tài chính trên mạng phi tập trung sẽ tạo ra hiệu ứng gợn sóng đáng kể. Chi phí thấp hơn có nghĩa là các thực thể phức tạp hơn, khả năng tiếp cận mạnh mẽ hơn, và một loạt các chiến lược trên chuỗi đang mở rộng. Từ các nhà tổng hợp lợi nhuận đến quản lý rủi ro, các giải pháp AI tiên tiến này hoạt động bền vững, mở ra những con đường mới cho việc áp dụng và đổi mới trong lĩnh vực tiền điện tử.

DeepSeek R1 chứng minh sự tiến bộ mã nguồn mở đã thúc đẩy toàn ngành - AI và Tài chính phi tập trung đều như vậy. Chúng ta đang đứng trên ngưỡng cửa của tương lai: AI không còn là công cụ của một thiểu số đặc quyền, mà sẽ trở thành yếu tố cơ bản trong tài chính hàng ngày, sáng tạo và quyết định toàn cầu - được thúc đẩy bởi các mô hình mở, cơ sở hạ tầng kinh tế và động lực cộng đồng không thể ngăn cản.