딥시크 R1: DeFAI의 새로운 시대를 여는 오픈 소스 혁신

저자: Daniele; 블록 유니콘에서 편집

인공 지능은 빠르게 진화하고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 대화형 비서부터 (탈중앙화 금융)과 같은 다단계 거래 자동화에 이르기까지 다양한 애플리케이션의 역량을 강화하고 있습니다. 그러나 이러한 모델을 배포하는 데 드는 비용과 복잡성은 여전히 큰 장벽으로 남아 있습니다. 새로운 오픈소스 AI 모델인 Deepseek R1의 등장은 더 낮은 비용으로 강력한 추론을 제공할 것을 약속하며. -- 수백만 명의 새로운 사용자와 사용 사례를 위한 기반을 마련합니다.

이 문서에서는 다음 내용을 살펴봅니다.

1. Deepseek. 오픈 소스 AI 추론 측면에서 R1이 제공하는 기능.

2. 저렴한 추론과 유연한 라이선스로 어떻게 더 폭넓은 채택을 가능하게 하는가.

3. 왜 제본스 역설인가는 효율성이 높아지면 사용량(및 비용)이 실제로 증가할 수 있지만 여전히 AI 개발자에게는 순이익이 될 수 있음을 시사합니다.

4. 금융 애플리케이션에서 증가하는 AI의 인기로 인해 DeFAI가 이득을 얻는 방법

1. strong>1. Deepseek R1: 오픈 소스 AI에 대한 재고

Deepseek R1은 추론과 문맥 이해를 최적화하기 위해 대규모 텍스트 코퍼스에서 학습된 새로 출시된 LLM입니다. 이해력. 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 효율적인 아키텍처

Deepseek R1는 대규모 텍스트 코퍼스에서 학습한 후 추론 및 맥락 이해에 최적화된 새로 출시되는 LLM입니다. 왼쪽;">Deepseek R1은 차세대 파라미터 구조를 활용하여 대규모 GPU 클러스터에 의존하지 않고도 복잡한 추론 작업에서 최신 기술에 가까운 성능을 제공합니다.

• 낮은 하드웨어 요구 사항

Deepseek R1은 대규모 GPU 클러스터에 의존하지 않고 복잡한 추론 작업에서 최신 기술에 가까운 성능을 제공하도록 설계되었습니다. Deepseek R1은 더 적은 수의 GPU 또는 고급 CPU 클러스터에서도 실행되도록 설계되어 스타트업, 개인 개발자, 오픈 소스 커뮤니티의 눈높이를 낮췄습니다.

• 오픈 소스 라이선스

많은 다른 독점 모델과 달리, Deepseek R1의 완화된 라이선스 체계는 기업이 제품에 직접 통합할 수 있도록 하여 신속한 도입, 플러그인 개발 및 전문화된 미세 조정을 용이하게 합니다.

액세스 가능한 AI로의 이러한 전환은 궁극적으로 기술 생태계의 기하급수적인 성장을 촉진한 초기 오픈 소스 프로젝트인 Linux, Apache 또는 MySQL 프로젝트와 유사합니다. 기술 생태계의 기하급수적인 성장.

2. 비용 절감형 AI: 광범위한 채택 추진

2.1 채택 가속화

2.1 채택 가속화

고품질 AI 모델을 합리적인 가격으로 실행할 수 있는 경우:

1. SMB는 값비싼 자체 솔루션에 의존하지 않고도 AI 기반 솔루션을 배포할 수 있습니다.

2. 개발자는 예산 초과에 대한 걱정 없이 챗봇부터 자동화된 연구 보조 기능까지 자유롭게 실험할 수 있습니다.

3. 글로벌 성장: 신흥 시장의 기업은 금융, 의료, 교육과 같은 산업 분야의 격차를 해소하기 위해 보다 쉽게 AI 솔루션을 도입할 수 있습니다.

2.2 추론의 민주화

추론의 비용을 줄이는 것은 사용률을 높일 뿐만 아니라 추론의 민주화에도 기여하고 있습니다. strong>민주화:

• 지역화된 모델: 소규모 커뮤니티는 언어별 또는 도메인별 코퍼스(예: 전문 의료 또는 법률 데이터)를 기반으로 Deepsearch를 훈련시킬 수 있습니다. 또는 법률 데이터)를 기반으로 딥서치 R1을 훈련할 수 있습니다.

• 모듈형 플러그인: 개발자와 독립 연구자는 다음을 수행할 수 있습니다. 라이선스 병목현상의 제약 없이 고급 플러그인(예: 코드 분석, 공급망 최적화 또는 온체인 트랜잭션 검증)을 구축할 수 있습니다.

전반적으로 비용 절감은 더 많은 실험을 유도하여 AI 생태계 전반의 혁신을 가속화합니다.

3. 제본스 역설: 효율이 높을수록 더 많이 소비

3.1 제본스 역설이란 무엇인가요?

제본스 역설은 효율성이 증가하면 자원 소비가 감소하는 것이 아니라 오히려 증가하는 경향이 있다는 것을 말합니다. 이 역설은 원래 석탄 사용의 맥락에서 관찰된 것으로, 어떤 공정이 더 저렴하거나 쉬워지면 사람들은 그것을 더 많이 사용하는 경향이 있어 효율성 향상으로 인한 절감 효과를 상쇄(때로는 상쇄보다 더 큰 효과)한다는 것을 의미합니다.

Deepseek R1의 맥락에서:

• < strong>저가형 모델: 하드웨어 오버헤드를 줄여 AI를 더 저렴하게 실행할 수 있습니다.

• 결과: 더 많은 기업, 연구자, 취미로 AI 인스턴스를 출시.

• 결론: 인스턴스당 운영 비용은 낮아졌지만, 신규 사용자의 유입으로 인해 총 컴퓨팅 사용량(및 비용)은 상승할 수 있습니다.

3.2 이것이 나쁜 소식인가요?

반드시 그렇지는 않습니다. Deepseek R1과 같은 AI 모델의 전반적인 사용률이 높다는 것은 성공적인 채택과 앱이 급증하고 있음을 나타냅니다. 이는 다음과 같은 원동력이 됩니다.

1. 생태계 성장: 새로운 기능에 최적화하고 버그를 수정하며 오픈 소스 코드의 성능을 개선하는 개발자가 더 많아집니다.

2. 하드웨어 혁신: GPU, CPU, 전용 AI 칩 제조업체들은 가격과 효율성 경쟁을 통해 급증하는 수요에 대응하고 있습니다.

3. 비즈니스 기회: 분석, 파이프라인 오케스트레이션 또는 전문 데이터 전처리와 같은 분야의 구축업체는 AI 사용의 붐으로 이익을 얻을 수 있습니다.

제본스 패러독스는 인프라 비용이 증가할 수 있음을 시사하지만, 이는 혁신을 촉진하는 AI 산업에 긍정적인 신호입니다. 환경을 조성하고 비용 효율적인 배포(예: 고급 압축 또는 전용 칩으로 작업 오프로드)에 박차를 가하고 있습니다.

4. DeFAI의 시사점

4.1 DeFAI: 인공지능과 DeFi의 컨버전스

DeFAI는 탈중앙화 금융(DeFi)과 AI 기반 자동화를 결합하여 에이전트가 온체인 자산을 관리하고 다단계 거래를 실행하며 DeFi 프로토콜과 상호 작용할 수 있도록 합니다. 이 새로운 영역은 다음과 같은 이유로 오픈소스의 저비용 AI를 통해 직접적인 혜택을 누릴 수 있습니다.

1. 24시간 연중무휴 자동화

설계사는 지속적으로 디파이 시장을 스캔하여 체인 전반의 포지션을 연결하고 리밸런싱할 수 있습니다. 포지션 브리징 및 리밸런싱 AI 추론 비용이 절감되므로 이러한 에이전트를 연중무휴 24시간 운영하는 것이 경제적으로 실행 가능한 옵션입니다.

2. 무한한 확장성

수만 개의 DeFAI 에이전트가 동시에 다른 사용자나 프로토콜에 서비스를 제공해야 하는 경우, 예를 들어 Deepseek R1과 같은 저비용 모델을 사용하면 관리 가능한 한도 내에서 유지할 수 있습니다.

3. 커스터마이징

개발자는 DeFi 관련 데이터(예: 가격 정보, 온체인 분석, 거버넌스 포럼 등)를 기반으로 오픈소스 AI를 미세 조정할 수 있습니다. 높은 라이선스 비용을 지불하지 않고도 디파이 관련 데이터(예: 가격 정보, 체인 분석, 거버넌스 포럼 등)를 기반으로 오픈소스 AI를 미세 조정할 수 있습니다.

4.2 더 많은 AI 에이전트, 더 많은 금융 자동화

Deepseek R1< strong> 으로 AI의 기준을 낮춘 DeFAI는 긍정적인 피드백 루프:

1. 에이전트 폭발: 개발자는 특수화된 봇(예: 수익 사냥, 유동성 공급, NFT 거래, 교차 체인 차익거래)을 만듭니다.

2. 효율성 향상: 각 에이전트는 자금 흐름을 최적화하고 전반적인 탈중앙 금융 활동과 유동성을 증가시킬 잠재력을 가지고 있습니다.

3. 산업 성장: 고급 파생상품부터 조건부 결제까지 점점 더 복잡한 DeFi 상품이 등장하고 있으며, 모두 즉시 사용 가능한 AI에 의해 조율되고 있습니다.

최종 결과: 사용자 채택과 에이전트 복잡성이 서로 영향을 주고받는 선순환의 혜택을 전체 DeFAI 영역에서 누리고 있습니다.

5. 전망: AI 개발자를 위한 좋은 신호

5.1 번성하는 오픈 소스 커뮤니티