Влияние DeepSeek на протоколы верхнего и нижнего уровня Web3 AI

Автор: Кевин, исследователь в BlockBooster

TL;DR

• Появление DeepSeek разрушило защитный ров вычислительной мощности, оптимизация вычислительной мощности, возглавляемая моделями с открытым исходным кодом, стала новым направлением;

• DeepSeek благоприятно влияет на уровень моделей и уровень приложений в верхних и нижних уровнях отрасли, оказывая негативное влияние на протоколы вычислительной мощности в инфраструктуре;

• Благоприятное влияние DeepSeek непреднамеренно лопнуло последний пузырь в сегменте Agent, DeFAI имеет наибольшие шансы возродиться;

• Игра с нулевой суммой в финансировании проектов, вероятно, подойдет к концу, новый способ финансирования «запуск сообществом + небольшое участие VC» может стать нормой.

Шок, вызванный DeepSeek, окажет глубокое влияние на верхние и нижние уровни AI-индустрии в этом году. DeepSeek успешно позволил домашним потребительским видеокартам выполнить задачи по обучению больших моделей, которые ранее могли выполнять только множество высокопроизводительных GPU. Первый защитный ров развития AI — вычислительная мощность — начинает рушиться. Когда эффективность алгоритмов растет со скоростью 68% в год, а производительность оборудования следует линейному росту закона Мура, укоренившиеся за последние три года модели оценки больше не применимы. Следующая глава AI будет открыта моделями с открытым исходным кодом.

Хотя AI-протоколы Web3 совершенно отличаются от Web2, они также неизбежно подвержены влиянию DeepSeek. Это влияние породит совершенно новые варианты использования для верхних и нижних уровней Web3 AI: уровня инфраструктуры, уровня промежуточного ПО, уровня моделей и уровня приложений.

Анализ взаимоотношений протоколов верхних и нижних уровней

Через анализ технической архитектуры, функционального позиционирования и реальных вариантов использования, я разделяю всю экосистему на: уровень инфраструктуры, уровень промежуточного ПО, уровень моделей, уровень приложений, и анализирую их зависимости:

Уровень инфраструктуры

Уровень инфраструктуры предоставляет децентрализованные базовые ресурсы (вычислительная мощность, хранение, L1), среди протоколов вычислительной мощности: Render, Akash, io.net и др.; протоколы хранения: Arweave, Filecoin, Storj и др.; L1: NEAR, Olas, Fetch.ai и др.

Протоколы уровня вычислительной мощности поддерживают обучение моделей, инференс и работу фреймворков; протоколы хранения сохраняют данные обучения, параметры моделей и записи взаимодействий в блокчейне; L1 оптимизируют эффективность передачи данных через специализированные узлы, снижая задержку.

Уровень промежуточного ПО

Уровень промежуточного ПО является мостом, соединяющим инфраструктуру и приложения верхнего уровня, предоставляет инструменты разработки фреймворков, услуги данных и защиту конфиденциальности, среди протоколов разметки данных: Grass, Masa, Vana и др.; протоколы фреймворков разработки: Eliza, ARC, Swarms и др.; протоколы конфиденциальных вычислений: Phala и др.

Уровень услуг данных предоставляет топливо для обучения моделей, фреймворки разработки зависят от вычислительной мощности и хранения уровня инфраструктуры, уровень конфиденциальных вычислений защищает безопасность данных во время обучения/инференса.

Уровень моделей

Уровень моделей используется для разработки, обучения и распространения моделей, среди них платформа обучения моделей с открытым исходным кодом: Bittensor.

Уровень моделей зависит от вычислительной мощности уровня инфраструктуры и данных уровня промежуточного ПО; модели развертываются в блокчейне через фреймворки разработки; рынок моделей передает результаты обучения на уровень приложений.

Уровень приложений

Уровень приложений — это AI-продукты, ориентированные на конечных пользователей, среди Agent: GOAT, AIXBT и др.; протоколы DeFAI: Griffain, Buzz и др.

Уровень приложений вызывает предварительно обученные модели уровня моделей; зависит от конфиденциальных вычислений уровня промежуточного ПО; сложные приложения требуют вычислительной мощности уровня инфраструктуры в реальном времени.

DeepSeek может оказать негативное влияние на децентрализованную вычислительную мощность

Согласно выборочному опросу, около 70% проектов Web3 AI фактически используют OpenAI или централизованные облачные платформы, только 15% проектов используют децентрализованные GPU (например, модели подсетей Bittensor), оставшиеся 15% — это гибридная архитектура (конфиденциальные данные обрабатываются локально, общие задачи — в облаке).

Фактический уровень использования протоколов децентрализованной вычислительной мощности значительно ниже ожидаемого и не соответствует их реальной рыночной капитализации. Есть три причины низкого уровня использования: разработчики Web2 при переходе в Web3 используют существующие цепочки инструментов; платформы децентрализованных GPU еще не достигли ценового преимущества; некоторые проекты под именем «децентрализация» избегают проверки соответствия данных, фактически вычислительная мощность все еще зависит от централизованного облака.

AWS/GCP занимают 90%+ рынка вычислительной мощности AI. По сравнению с этим эквивалентная вычислительная мощность Akash составляет всего 0,2% от AWS. Защитный ров централизованных облачных платформ включает: управление кластерами, высокоскоростную сеть RDMA, эластичное масштабирование; децентрализованные облачные платформы имеют веб3-улучшенные версии вышеуказанных технологий, но есть неисправимые дефекты, проблема задержки: задержка связи распределенных узлов в 6 раз выше, чем в централизованном облаке; разрыв цепочки инструментов: PyTorch/TensorFlow не поддерживают нативно децентрализованное планирование.

DeepSeek снижает потребление вычислительной мощности на 50% благодаря разреженному обучению (Sparse Training), динамическая обрезка модели позволяет обучать модели с десятками миллиардов параметров на потребительских GPU. Ожидания рынка относительно спроса на высокопроизводительные GPU в краткосрочной перспективе значительно снижены, рыночный потенциал периферийных вычислений переоценивается. Как показано на рисунке выше, до появления DeepSeek подавляющее большинство протоколов и приложений в отрасли использовали платформы типа AWS, только крайне малое число вариантов использования развернуто в децентрализованных сетях GPU. Такие варианты использования ценят ценовое преимущество последних в потребительской вычислительной мощности и не обращают внимания на влияние задержки.

Эта ситуация может进一步 ухудшиться с появлением DeepSeek. DeepSeek снял ограничения с разработчиков длинного хвоста, низкозатратные и эффективные модели инференса будут распространяться с беспрецедентной скоростью. Фактически, в настоящее время вышеупомянутые централизованные облачные платформы и многие страны уже начали развертывать DeepSeek. Значительное снижение стоимости инференса породит множество фронтенд-приложений, эти приложения имеют огромный спрос на потребительские GPU. Столкнувшись с предстоящим огромным рынком, централизованные облачные платформы начнут новый раунд битвы за пользователей, не только конкуренция с ведущими платформами, но и с бесчисленными мелкими централизованными облачными платформами. И самый прямой способ конкуренции — снижение цен. Можно предвидеть, что цена 4090 на централизованных платформах снизится. Для платформ вычислительной мощности Web3 это можно назвать катастрофой. Когда цена не является единственным защитным рвом последних, и платформы вычислительной мощности в отрасли вынуждены снижать цены, результат будет невыносимым для io.net, Render, Akash и им подобных. Ценовая война уничтожит оставшийся потолок оценки последних, спираль смерти, вызванная снижением доходов и оттоком пользователей, может заставить протоколы децентрализованной вычислительной мощности трансформироваться в новом направлении.

Конкретное значение DeepSeek для протоколов верхних и нижних уровней отрасли

Как показано на рисунке, я считаю, что DeepSeek окажет различное влияние на уровень инфраструктуры, уровень моделей и уровень приложений. С точки зрения положительного влияния:

• Уровень приложений выиграет от значительного снижения стоимости инференса, больше приложений смогут обеспечить длительное онлайн-присутствие приложений Agent с низкими затратами и выполнять задачи в реальном времени;

• В то же время низкие затраты на модели, такие как DeepSeek, позволят протоколам DeFAI формировать более сложные SWARM, тысячи Agent будут использоваться в одном варианте использования, разделение труда каждого Agent будет очень тонким и четким, это сможет значительно улучшить пользовательский опыт, избегая ошибочного разбиения и выполнения пользовательского ввода моделью;

• Разработчики уровня приложений смогут дообучать модели, подавая цены, ончейн-данные и анализ, данные управления протоколом для AI-приложений, связанных с DeFi, без необходимости платить высокие лицензионные сборы.

• После появления DeepSeek смысл существования уровня моделей с открытым исходным кодом был доказан, открытие высокопроизводительных моделей для разработчиков длинного хвоста может стимулировать широкую волну разработки;

• Вычислительная стена, построенная вокруг высокопроизводительных GPU за последние три года, была полностью разрушена, у разработчиков есть больше выбора, что также определяет направление для моделей с открытым исходным кодом, в будущем соревнование AI-моделей будет не в вычислительной мощности, а в алгоритмах. Смена убеждений станет краеугольным камнем уверенности разработчиков моделей с открытым исходным кодом;

Специфические подсети вокруг DeepSeek будут появляться одна за другой, параметры моделей при той же вычислительной мощности увеличатся, и больше разработчиков присоединится к сообществу с открытым исходным кодом.

С точки зрения негативного влияния:

• Объективно существующая задержка использования протоколов вычислительной мощности в инфраструктуре не может быть оптимизирована;

• И гибридная сеть, состоящая из A100 и 4090, требует более высоких требований к алгоритмам координации, что не является преимуществом децентрализованных платформ.

DeepSeek лопнул последний пузырь в сегменте Agent, DeFAI может возродиться, способ финансирования отрасли претерпевает изменения

Agent — это последняя надежда AI в отрасли. Появление DeepSeek освободило ограничения вычислительной мощности и обрисовало будущие ожидания взрыва приложений. Это должно было быть огромным благом для сегмента Agent, но из-за сильной связи отрасли с американским фондовым рынком и политикой ФРС, последний пузырь был лопнут, и рыночная капитализация сегмента упала до дна.

В волне слияния AI и отрасли технические прорывы и рыночные игры всегда идут рука об руку. Цепная реакция, вызванная колебаниями рыночной капитализации Nvidia, подобна волшебному зеркалу, отражающему глубокие困境 нарративов AI в отрасли: от On-chain Agent до двигателей DeFAI, под кажущейся полной экологической картой скрывается суровая реальность слабой технической инфраструктуры, пустоты логики ценности и доминирования капитала. Поверхностно процветающая ончейн-экосистема скрывает скрытые болезни: большое количество токенов с высоким FDV борется за ограниченную ликвидность, устаревшие активы цепляются за жизнь благодаря настроению FOMO, разработчики застряли в внутренней конкуренции PVP,消耗я инновационный потенциал. Когда прирост капитала и рост пользователей достигли потолка, вся отрасль陷入 «Дилемме инноватора» —既渴望 прорывного нарратива для突破ления, так и难以摆脱 оков зависимости от пути. Это разорванное состояние как раз предоставило AI Agent историческую возможность: это не просто обновление технического инструментария, но и реконструкция парадигмы создания ценности.

За последний год все больше команд в отрасли обнаружили, что традиционные модели финансирования становятся неэффективными — трюки с предоставлением VC небольшой доли, высоким контролем и ожиданием листинга для накачки цены больше не устойчивы. Под тройным давлением сжатия карманов VC, отказа розничных инвесторов принимать активы и высоких порогов листинга на крупных биржах, возникает новый玩法, более адаптированный к медвежьему рынку: объединение ведущих KOL + небольшое количество VC, запуск сообществом с большой долей, холодный старт с низкой рыночной капитализацией.

Инноваторы, представленные Soon и Pump Fun, прокладывают новый путь через «запуск сообществом» — объединяя поддержку ведущих KOL, распределяя 40%-60% токенов непосредственно сообществу, запуск проекта на уровне оценки低至 10 миллионов долларов FDV,实现融资 в несколько миллионов долларов. Эта модель строит консенсус FOMO через влияние KOL, позволяя команде заранее зафиксировать доход, в то же время обменивая высокую ликвидность на глубину рынка, хотя и отказываясь от преимуществ краткосрочного контроля, но может выкупать токены по низкой цене в медвежьем рынке через механизмы合规ного маркет-мейкинга. По сути, это смена парадигмы структуры власти: от игры в горячую картошку под руководством VC (институты принимают активы - листинг и продажа - розница покупает) к прозрачной игре ценообразования на основе консенсуса сообщества. Проектная сторона и сообщество формируют новые симбиотические отношения в премии ликвидности. Когда отрасль вступает в цикл революции прозрачности, проекты,执着ющие на традиционной логике контроля, могут стать пережитками эпохи под волной миграции власти.

Краткосрочные рыночные боли как раз подтверждают необратимость долгосрочной технической волны. Когда AI Agent снизит стоимость ончейн-взаимодействий на два порядка, когда адаптивные модели постоянно оптимизируют эффективность капитала протоколов DeFi, отрасль может ожидать давножданное Massive Adoption. Эта трансформация не relies на спекуляции концепциями или искусственном созревании капиталом, а укоренена в технической проникающей силе реальных потребностей —就像 революция электричества не остановилась из-за банкротства компаний по производству лампочек, Agent в конечном итоге станет настоящим золотым направлением после лопания пузыря. И DeFAI может быть именно той плодородной почвой, где зарождается новое. Когда низкозатратный инференс станет повседневностью, мы можем скоро увидеть рождение варианта использования, где сотни Agent комбинируются в один Swarm. При эквивалентной вычислительной мощности значительное увеличение параметров модели может обеспечить более полную тонкую настройку Agent в эпоху моделей с открытым исходным кодом, даже面对 сложные пользовательские входные инструкции, они могут быть разбиты на pipeline задач, которые单个 Agent может полностью выполнить. Каждый Agent, оптимизирующий ончейн-операции, может способствовать увеличению активности протоколов DeFi в целом и росту ликвидности. Появится больше сложных продуктов DeFi во главе с DeFAI, и именно здесь появляются новые возможности после лопания пузыря предыдущего раунда.