DeepSeek爆红启示录：AI如何让DeFi走向主流

Odaily星球日报Publié le 2025-02-04Dernière mise à jour le 2025-02-04

Résumé

AI是链上世界的“自动驾驶仪”。

DeepSeek爆红启示录：AI如何让DeFi走向主流

编者按

AI 技术飞速发展的今天，让大家相信 Web3 能否从 AI 中受益已不再是问题，真正的焦点在于：哪个 Web3 赛道能最快抓住 AI 的红利，以及如何最大化利用 AI 实现突破——去中心化金融（DeFi）无疑是最具潜力的领域之一，而两者的交汇点——DeFAI（DeFi+AI），正成为加密经济中增长最快的赛道之一。

DeFAI 的本质是让 AI 成为链上世界的“自动驾驶仪”，当前 DeFi 的复杂性一直是普通用户进入的门槛，而 DeFAI 则有望通过 AI 简化用户体验，吸引更多主流用户：它们能实时解析链上数据，也能帮你完成跨链套利、动态质押、闪电贷组合等复杂策略，甚至通过 DAO 治理参与协议升级，就像搜索引擎让普通人无需懂 TCP 协议也能上网，DeFAI 将让每个小白用户拥有对冲基金级的资产管理能力。

目前，一些 DeFAI 项目已经崭露头角，本文的作者 Daniele 正是 DeFAI 头部项目 Hey Anon（$ANON)的创始人，作为知名 DeFi 开发者，曾主导了包括算法稳定币 Wonderland、去中心化借贷 AbracadabraMoney 和 DEX WAGMI 的开发。如今，他创始的 Hey Anon 则是专注于 AI 驱动的 DeFi 自动化工具，推出的基于 TypeScript 的解决方案旨在集成到 DeFi 协议中，使代理能够以前所未有的安全性和简便性管理链上交互，其市值在 CoinmarketCap DeFAI 板块中排名第三。

Daniele 从 DeepseekR 1 在开源 AI 推理方面的突破获得灵感，深入探讨了 DeFi 如何从 AI 技术中受益，相信大家一定能从他的见解中获得一些新的感悟。

正文

人工智能正在加速发展。大型语言模型（LLMs）正在为从对话助手到 DeFi 多步骤交易自动化等各个领域赋能。然而，大规模部署这些模型的成本和复杂性仍然是重大障碍。Deepseek R 1 这一新型开源 AI 模型应运而生，它以更低成本提供强大的推理能力——为数百万新用户和应用场景铺平道路。

本文将探讨

▶ Deepseek R 1 在开源 AI 推理方面的突破

▶ 低成本推理和灵活许可如何推动广泛采用

▶ 杰文斯悖论为何预示效率提升可能反而推高使用量（及成本）——但对 AI 开发者仍是净利好

▶ DeFAI 如何受益于金融应用中 AI 的普及

Part.1 Deepseek R 1 ：重新定义开源 AI

Deepseek R 1 是基于广泛文本训练的新型 LLM，专为推理和语境理解优化。其突出特性包括：

• 高效架构：采用新一代参数结构，无需庞大 GPU 集群即可在复杂推理任务中实现接近顶尖性能。

• 低硬件需求：设计支持少量 GPU 甚至高端 CPU 集群运行，降低初创企业、独立开发者和开源社区使用门槛。

• 开源许可：不同于多数专有模型，其宽松许可允许企业直接集成到产品中——推动快速采用、插件开发和专业微调。

这种 AI 民主化趋势令人联想到 Linux、Apache 和 MySQL 等开源项目的早期阶段——正是这些项目最终推动了科技生态的指数级增长。

Part.2 低成本 AI 的价值主张

加速普及

当高质量 AI 模型实现经济运行时：

• 中小企业：无需依赖昂贵专有服务即可部署 AI 解决方案。

• 开发者：可自由试验——从聊天机器人到自动化研究助手，预算内实现创新迭代。

• 地理多元化发展：新兴市场企业可无缝接入 AI 方案，弥合金融、医疗、教育等行业的数字鸿沟。

推理民主化

低成本推理不仅推动使用，更实现民主化推理：

• 本地化模型：小型社区可用特定语言或领域语料（如专业医疗/法律数据）训练 Deepseek R 1 。

• 模块化扩展：开发者和独立研究者可构建高级插件（如代码分析、供应链优化、链上交易验证），突破许可瓶颈。

总体而言，成本节约催生更多实验，从而加速 AI 生态的整体创新。

Part.3 杰文斯悖论：效率提升为何推高消费

何为杰文斯悖论？

该理论指出效率提升常导致资源消耗增加而非减少。最初在煤炭使用场景中发现，意味着当流程变得更经济时，人们倾向于扩大使用规模，抵消（有时超过）效率收益。

在 Deepseek R 1 语境下：

• 低成本模型：降低硬件需求，使 AI 运行更经济。

• 结果：更多企业、研究者和爱好者启动 AI 实例。

• 效应：尽管单实例运营成本下降，但总量激增可能推高整体算力消耗（及成本）。

这是利空吗？

未必。Deepseek R 1 等模型的广泛使用标志着成功普及和应用激增，这将推动：

• 生态繁荣：更多开发者完善开源代码功能、修复漏洞、优化性能。

• 硬件革新：GPU、CPU 及专用 AI 芯片制造商响应激增需求，在价格和能效方面展开竞争。

• 商业机遇：分析工具、流程编排、专业数据预处理等领域的建设者将受益于 AI 使用热潮。

因此，尽管杰文斯悖论暗示基础设施成本可能攀升，但对 AI 行业整体是积极信号——推动创新环境发展，催生经济部署突破（如先进压缩技术或任务卸载至专用芯片）。

Part.4 对 DeFAI 的影响

DeFAI：当 AI 邂逅 DeFi

DeFAI 将去中心化金融与 AI 自动化结合，使智能体能够管理链上资产、执行多步骤交易、与 DeFi 协议交互。这个新兴领域直接受益于开源低成本 AI，因为：

• 全天候自治

智能体可持续扫描 DeFi 市场，桥接链间资产并调整头寸。低推理成本使 24/7 运行具备财务可行性。

• 无限扩展

当数千 DeFAI 智能体需同时服务不同用户或协议时，Deepseek R 1 等低成本模型可控制运营开支。

• 定制化

开发者可用 DeFi 专用数据（价格馈送、链上分析、治理论坛）微调开源 AI，无需支付高额许可费。

更多 AI 智能体，更强金融自动化

随着 Deepseek R 1 降低 AI 门槛，DeFAI 形成正向循环：

• 智能体爆发：开发者创建专业机器人（如收益狩猎、流动性供给、NFT 交易、跨链套利）

• 效率提升：每个智能体优化资金流，可能提升 DeFi 整体活跃度和流动性

• 行业成长：更复杂的 DeFi 产品涌现，从高级衍生品到条件支付，全部由易获取的 AI 协调

最终结果---整个 DeFAI 领域受益于"用户增长-智能体进化"的良性循环。

Part.5 展望：AI 开发者的积极信号

蓬勃发展的开源社区

Deepseek R 1 开源后，社区可以：

• 快速修复漏洞

• 提出推理优化方案

• 创建领域分叉（如金融、法律、医疗）

协作开发带来持续模型改进，并催生生态工具（微调框架、模型服务基础设施等）

新型盈利路径

DeFAI 等领域的 AI 开发者可突破传统 API 调用收费模式：

• 托管 AI 实例：提供企业级 Deepseek R 1 托管服务，配备友好仪表盘

• 服务层建设：在开源模型基础上，为 DeFi 运营商集成合规审查、实时情报等高级功能

• 智能体市场：托管具有独特策略或风险配置的智能体档案，提供订阅或绩效分成服务

当底层 AI 技术能扩展至百万级并发用户而不导致供应商破产时，此类商业模式将蓬勃发展。

低门槛=人才池扩容

随着 Deepseek R 1 需求降低，全球更多开发者可参与 AI 实验。这种人才涌入：

• 激发解决现实世界和加密领域难题的创新方案；

• 以新鲜创意和改进丰富开源社区；

• 释放曾被高算力成本拒之门外的全球人才。

结语

Deepseek R 1 的出现标志着关键转折：开源 AI 不再需要昂贵算力或许可费。通过低成本提供强大推理能力，它为从小型开发团队到大型企业的广泛采用铺路。尽管杰文斯悖论暗示基础设施成本可能因需求激增而上升，但这种现象最终利好 AI 生态——驱动硬件创新、社区贡献和高级应用开发。

对 DeFAI 而言，在去中心化网络上协调金融操作的 AI 智能体将产生重大涟漪效应。更低成本意味着更复杂的智能体、更强的可及性，以及不断扩展的链上策略阵列。从收益聚合器到风险管理，这些先进 AI 解决方案可持续运行，为加密采用和创新开辟新路径。

Deepseek R 1 证明开源进步如何催化整个行业——AI 与 DeFi 皆然。我们正站在未来的门槛：AI 不再是少数特权者的工具，而将成为日常金融、创造力和全球决策的基础要素——由开放模型、经济型基础设施和不可阻挡的社区动能共同驱动。

原文链接：

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

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Contrairement à de nombreux systèmes d'IA traditionnels, Grok AI embrasse une gamme plus large de questions, y compris celles généralement jugées inappropriées ou en dehors des réponses standard. Les objectifs principaux du projet incluent : Raisonnement fiable : Grok AI met l'accent sur le raisonnement de bon sens pour fournir des réponses logiques basées sur une compréhension contextuelle. Surveillance évolutive : L'intégration de l'assistance par outils garantit que les interactions des utilisateurs sont à la fois surveillées et optimisées pour la qualité. Vérification formelle : La sécurité est primordiale ; Grok AI intègre des méthodes de vérification formelle pour améliorer la fiabilité de ses résultats. Compréhension à long terme : Le modèle IA excelle dans la rétention et le rappel d'une vaste histoire de conversation, facilitant des discussions significatives et conscientes du contexte. Robustesse face aux adversaires : En se concentrant sur l'amélioration de ses défenses contre les entrées manipulées ou malveillantes, Grok AI vise à maintenir l'intégrité des interactions des utilisateurs. En essence, Grok AI n'est pas seulement un dispositif de récupération d'informations ; c'est un partenaire conversationnel immersif qui encourage un dialogue dynamique. Créateur de Grok AI Le cerveau derrière Grok AI n'est autre qu'Elon Musk, une personne synonyme d'innovation dans divers domaines, y compris l'automobile, le voyage spatial et la technologie. Sous l'égide de xAI, une entreprise axée sur l'avancement de la technologie IA de manière bénéfique, la vision de Musk vise à remodeler la compréhension des interactions avec l'IA. Le leadership et l'éthique fondatrice sont profondément influencés par l'engagement de Musk à repousser les limites technologiques. 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Le projet intègre plusieurs technologies de pointe qui facilitent ses fonctionnalités uniques : Infrastructure robuste : Grok AI est construit en utilisant Kubernetes pour l'orchestration de conteneurs, Rust pour la performance et la sécurité, et JAX pour le calcul numérique haute performance. Ce trio garantit que le chatbot fonctionne efficacement, évolue efficacement et sert les utilisateurs rapidement. Accès aux connaissances en temps réel : L'une des caractéristiques distinctives de Grok AI est sa capacité à puiser dans des données en temps réel via la plateforme X—anciennement connue sous le nom de Twitter. Cette capacité permet à l'IA d'accéder aux dernières informations, lui permettant de fournir des réponses et des recommandations opportunes que d'autres modèles d'IA pourraient manquer. Deux modes d'interaction : Grok AI offre aux utilisateurs un choix entre le « Mode Amusant » et le « Mode Régulier ». Le Mode Amusant permet un style d'interaction plus ludique et humoristique, tandis que le Mode Régulier se concentre sur la fourniture de réponses précises et exactes. Cette polyvalence garantit une expérience sur mesure qui répond à diverses préférences des utilisateurs. En essence, Grok AI marie performance et engagement, créant une expérience à la fois enrichissante et divertissante. Chronologie de Grok AI Le parcours de Grok AI est marqué par des jalons clés qui reflètent ses étapes de développement et de déploiement : Développement initial : La phase fondamentale de Grok AI a eu lieu sur une période d'environ deux mois, au cours de laquelle l'entraînement initial et le réglage du modèle ont été réalisés. Lancement de la version bêta de Grok-2 : Dans une avancée significative, la bêta de Grok-2 a été annoncée. Ce lancement a introduit deux versions du chatbot—Grok-2 et Grok-2 mini—chacune équipée des capacités de discussion, de codage et de raisonnement. 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533 vues totalesPublié le 2024.12.26Mis à jour le 2024.12.26

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Cette chronologie, généralement inestimable pour tracer l'évolution d'un projet et comprendre sa trajectoire de croissance, n'est pas actuellement disponible. À mesure que des informations sur des événements notables, des partenariats ou des ajouts fonctionnels deviennent évidentes, des mises à jour amélioreront sûrement la visibilité d'Euruka Tech dans la sphère crypto. Clarification sur d'autres projets “Eureka” Il est à noter que plusieurs projets et entreprises partagent une nomenclature similaire avec “Eureka”. Des recherches ont identifié des initiatives comme un agent IA de NVIDIA Research, qui se concentre sur l'enseignement de tâches complexes aux robots en utilisant des méthodes génératives, ainsi que Eureka Labs et Eureka AI, qui améliorent l'expérience utilisateur dans l'éducation et l'analyse du service client, respectivement. Cependant, ces projets sont distincts d'Euruka Tech et ne doivent pas être confondus avec ses objectifs ou ses fonctionnalités. 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560 vues totalesPublié le 2025.01.02Mis à jour le 2025.01.02

Qu'est ce que ERC AI

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DUOLINGO AI : Intégration de l'apprentissage des langues avec l'innovation Web3 et IA À une époque où la technologie redéfinit l'éducation, l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et des réseaux blockchain annonce une nouvelle frontière pour l'apprentissage des langues. Entrez dans DUOLINGO AI et sa cryptomonnaie associée, $DUOLINGO AI. Ce projet aspire à fusionner la puissance éducative des principales plateformes d'apprentissage des langues avec les avantages de la technologie décentralisée Web3. Cet article explore les aspects clés de DUOLINGO AI, en examinant ses objectifs, son cadre technologique, son développement historique et son potentiel futur tout en maintenant une clarté entre la ressource éducative originale et cette initiative de cryptomonnaie indépendante. 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Parmi les objectifs notables de DUOLINGO AI, on trouve : Apprentissage ludique : Le projet intègre des réalisations basées sur la blockchain et des jetons non fongibles (NFT) pour représenter les niveaux de compétence linguistique, favorisant la motivation grâce à des récompenses numériques engageantes. Création de contenu décentralisée : Il ouvre des voies pour que les éducateurs et les passionnés de langues contribuent à leurs cours, facilitant un modèle de partage des revenus qui bénéficie à tous les contributeurs. Personnalisation alimentée par l'IA : En utilisant des modèles d'apprentissage automatique avancés, DUOLINGO AI personnalise les leçons pour s'adapter aux progrès d'apprentissage individuels, semblable aux fonctionnalités adaptatives trouvées dans les plateformes établies. Créateurs du projet et gouvernance À partir d'avril 2025, l'équipe derrière $DUOLINGO AI reste pseudonyme, une pratique fréquente dans le paysage décentralisé des cryptomonnaies. Cette anonymat est destiné à promouvoir la croissance collective et l'engagement des parties prenantes plutôt qu'à se concentrer sur des développeurs individuels. Le contrat intelligent déployé sur la blockchain Solana note l'adresse du portefeuille du développeur, ce qui signifie l'engagement envers la transparence concernant les transactions malgré l'identité inconnue des créateurs. Selon sa feuille de route, DUOLINGO AI vise à évoluer vers une Organisation Autonome Décentralisée (DAO). Cette structure de gouvernance permet aux détenteurs de jetons de voter sur des questions critiques telles que les mises en œuvre de fonctionnalités et les allocations de trésorerie. Ce modèle s'aligne avec l'éthique de l'autonomisation communautaire que l'on trouve dans diverses applications décentralisées, soulignant l'importance de la prise de décision collective. Investisseurs et partenariats stratégiques Actuellement, il n'y a pas d'investisseurs institutionnels ou de capital-risqueurs identifiables publiquement liés à $DUOLINGO AI. Au lieu de cela, la liquidité du projet provient principalement des échanges décentralisés (DEX), marquant un contraste frappant avec les stratégies de financement des entreprises de technologie éducative traditionnelles. Ce modèle de base indique une approche pilotée par la communauté, reflétant l'engagement du projet envers la décentralisation. Dans son livre blanc, DUOLINGO AI mentionne la formation de collaborations avec des “plateformes d'éducation blockchain” non spécifiées visant à enrichir ses offres de cours. Bien que des partenariats spécifiques n'aient pas encore été divulgués, ces efforts collaboratifs laissent entrevoir une stratégie visant à mélanger l'innovation blockchain avec des initiatives éducatives, élargissant l'accès et l'engagement des utilisateurs à travers diverses voies d'apprentissage. Architecture technologique Intégration de l'IA DUOLINGO AI intègre deux composants majeurs alimentés par l'IA pour améliorer ses offres éducatives : Moteur d'apprentissage adaptatif : Ce moteur sophistiqué apprend des interactions des utilisateurs, similaire aux modèles propriétaires des grandes plateformes éducatives. Il ajuste dynamiquement la difficulté des leçons pour répondre aux défis spécifiques des apprenants, renforçant les points faibles par des exercices ciblés. Agents conversationnels : En utilisant des chatbots alimentés par GPT-4, DUOLINGO AI offre une plateforme permettant aux utilisateurs de s'engager dans des conversations simulées, favorisant une expérience d'apprentissage des langues plus interactive et pratique. Infrastructure blockchain Construit sur la blockchain Solana, $DUOLINGO AI utilise un cadre technologique complet qui comprend : Contrats intelligents de vérification des compétences : Cette fonctionnalité attribue automatiquement des jetons aux utilisateurs qui réussissent des tests de compétence, renforçant la structure d'incitation pour des résultats d'apprentissage authentiques. Badges NFT : Ces jetons numériques signifient divers jalons que les apprenants atteignent, tels que la complétion d'une section de leur cours ou la maîtrise de compétences spécifiques, leur permettant d'échanger ou de montrer leurs réalisations numériquement. Gouvernance DAO : Les membres de la communauté dotés de jetons peuvent participer à la gouvernance en votant sur des propositions clés, facilitant une culture participative qui encourage l'innovation dans les offres de cours et les fonctionnalités de la plateforme. Chronologie historique 2022–2023 : Conceptualisation Les bases de DUOLINGO AI commencent avec la création d'un livre blanc, mettant en avant la synergie entre les avancées de l'IA dans l'apprentissage des langues et le potentiel décentralisé de la technologie blockchain. 2024 : Lancement Beta Un lancement beta limité introduit des offres dans des langues populaires, récompensant les premiers utilisateurs avec des incitations en jetons dans le cadre de la stratégie d'engagement communautaire du projet. 2025 : Transition vers la DAO En avril, un lancement complet sur le mainnet a lieu avec la circulation de jetons, suscitant des discussions communautaires concernant d'éventuelles expansions vers les langues asiatiques et d'autres développements de cours. Défis et orientations futures Obstacles techniques Malgré ses objectifs ambitieux, DUOLINGO AI fait face à des défis significatifs. La scalabilité reste une préoccupation constante, en particulier pour équilibrer les coûts associés au traitement de l'IA et le maintien d'un réseau décentralisé réactif. De plus, garantir la qualité de la création et de la modération de contenu au sein d'une offre décentralisée pose des complexités pour maintenir des normes éducatives. Opportunités stratégiques En regardant vers l'avenir, DUOLINGO AI a le potentiel de tirer parti de partenariats de micro-certification avec des institutions académiques, fournissant des validations vérifiées par blockchain des compétences linguistiques. De plus, une expansion inter-chaînes pourrait permettre au projet de toucher des bases d'utilisateurs plus larges et d'autres écosystèmes blockchain, améliorant son interopérabilité et sa portée. Conclusion DUOLINGO AI représente une fusion innovante de l'intelligence artificielle et de la technologie blockchain, présentant une alternative axée sur la communauté aux systèmes d'apprentissage des langues traditionnels. Bien que son développement pseudonyme et son modèle économique émergent présentent certains risques, l'engagement du projet envers l'apprentissage ludique, l'éducation personnalisée et la gouvernance décentralisée éclaire une voie à suivre pour la technologie éducative dans le domaine de Web3. Alors que l'IA continue d'avancer et que l'écosystème blockchain évolue, des initiatives comme DUOLINGO AI pourraient redéfinir la manière dont les utilisateurs s'engagent dans l'éducation linguistique, autonomisant les communautés et récompensant l'engagement grâce à des mécanismes d'apprentissage innovants.

594 vues totalesPublié le 2025.04.11Mis à jour le 2025.04.11

Qu'est ce que DUOLINGO AI

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