DeepSeek の登場は、Crypto AI にとって祝福か呪いか?

DeepSeek: こんにちは、Crypto。大きいハンマーは 80 で、小さいハンマーは 40 です。どちらのハンマーが欲しいですか?

著者: BUBBLE、BlockBeats

2025年1月、DeepSeek R1の発売はAIの世界に波紋を呼び、Crypto AIエコシステムにも大きな変化をもたらしました。これまでのサイクルでは、Crypto AI は主に AI エージェントを中心に展開していましたが、DeepSeek R1 とそのオープンソース戦略はゲームのルールを完全に変えました。非常に低いトレーニング コストと画期的な適応型トレーニング方法により、AI 業界の分散化というビジョンは単なる空論ではなく、手の届く現実になりました。この変化は広範囲に影響を及ぼします。暗号 AI 市場の総市場価値は大幅に縮小し、多くの AI トークンは 70% の調整を経験しましたが、これは本当に危機なのでしょうか?それとも、Crypto AI の完全な再編を意味するのでしょうか? DeepSeek は、暗号 AI の物語を打ち砕く「ターミネーター」でしょうか、それとも実用化時代への参入を加速させる「ゲームチェンジャー」でしょうか?

DeepSeek の急成長

DeepSeek の開発は 2021 年に遡ります。当時、クオンツ取引を専門とするヘッジファンドであるHuanfangは、AI人材を大規模に採用し始めた。クオンツ系企業がAIに転換するのは珍しく、採用した人材のほとんどは、大規模モデル(LLM)や文学グラフモデルなど、最先端の方向性を模索するAI研究者だった。Huanfangが転換したのは、社内の遊休GPUリソ​​ースをより有効に活用するためだという噂もあったが、大部分の理由は、大規模モデルなどの最先端のAI技術の主導権を握ろうと決断したためだろう。

2022年末までに、Huanfangは清華大学と北京大学の学生を中心に、ますます多くのトップクラスのAI人材を集めています。 ChatGPTに触発され、Huanfang CEOのLiang Wenfeng氏は汎用人工知能の分野に参入することを決意し、2023年初頭にDeepSeekを設立しました。しかし、Zhipu、Dark Side of the Moon、Baichuan IntelligenceなどのAI企業が急速に台頭する中、スター創業者がいない純粋な研究機関であるDeepSeekは、独立した資金調達に大きな困難に直面しています。そのため、Huanfang は DeepSeek をスピンオフし、その開発に全額出資することを選択しました。この決定は非常にリスクが高いものですが、DeepSeek は資金提供者からの利益約束や評価圧力を受ける必要はありません。同時に、GPU リソースの余裕も比較的十分にあるため、チームは技術革新に集中することができます。革新精神にあふれた若者の集団が楽園で暴れ回ることができます。現時点では、DeepSeek は企業というよりも研究機関に近いと言えます。

OpenAI の初期の頃と同様に、ルービックキューブをプレイするロボットハンドを研究していた会社が、最終的に ChatGPT を開発するとは誰も思っていなかったでしょう。定量分析会社である Magic Cube が DeepSeek を使用して現在の AI バブルを突破するとは、誰も想像できなかったでしょう。前者は 7 年かかりましたが、後者はわずか 2 年しかかかりませんでした。 2023年11月には、670億のパラメータとGPT-4に近い性能を備えたDeepSeek LLMが発売されました。2024年5月にはDeepSeek-V2が発売されました。同年12月にはDeepSeek-V3がリリースされ、ベンチマークテストでのパフォーマンスはGPT-4oやClaude 3.5 Sonnetと同等でした。 DeepSeek の急速な技術的飛躍は、同社の財源や高度な教育によるものではなく、むしろ技術的な特異点の結果です。「ChatGPT は世界の AI 業界に影響を与えます」。次の重要な特異点が現れるまで、想像力を満足させることができるあらゆる土壌で、あらゆる規模の特異点が加速します。

DeepSeek の登場は、Crypto AI にとって祝福か呪いか?

ついに、2025 年 1 月、DeepSeek はシンギュラリティを加速的に通過し、ChatGPT-O1 よりもはるかに低いトレーニング コストで優れたパフォーマンスを発揮する推論機能を備えた第 1 世代の大規模モデル DeepSeek-R1 でその扉を開きました。

スターゲートの鍵をオープンソースで世界に配布

DeepSeek R1がリリースされ、オープンソースモデルが発表されたわずか翌日、トランプ米大統領はホワイトハウスでの記者会見で5000億ドルの「スターゲート」計画の開始を正式に発表した。 OpenAI、ソフトバンク、オラクル、投資会社MGXは、米国でOpenAIの新しい人工知能インフラを構築するため、Stargateという合弁会社を共同で設立した。

この投資レベルは「マンハッタン計画」にさえ匹敵し、国を挙げてアルゴリズムスタッキングを使ってクローズドソースAIを最高潮に推し進め、AI市場を独占して米国国内のAI産業の主導的地位を確保しようとしているようだ。しかし、この計画が発表されたとき、数日後に海の向こうのこのオープンソースモデルがドアを開けるのをやめ、ドアの壁を壊すためにハンマーを持ってくるだけでなく、他の人にハンマーを与えるようになるとは誰も想像していなかったでしょう。

DeepSeek の登場は、Crypto AI にとって祝福か呪いか?

DeepSeek の最新のトレーニング アーキテクチャは、トップのクローズド ソース モデルに匹敵するオープン ソース モデルとして、連鎖反応を引き起こし、クローズド ソース AI の進歩を困難にしています。DeepSeek R1 を上回ることができないクローズド ソース モデルは、資本市場によって直接淘汰されます。OpenAI の投資家である A16z の創設者である Marc Andreessen 氏でさえ、クローズド ソース AI よりもオープン ソース AI にもっと注意を払う必要があると公言しています。業界では、AGI の出現の可能性をサポートするのか、それとも SaaS 業界のアップグレード版としてのみ AI をサポートするのか。クローズドソースの害はオープンソースの害よりはるかに大きいと誰もが信じています。ブラックボックス、業界独占、情報セキュリティ、資本による注目操作など、そのどれか1つでも非常に危険な開発方向です。

ただし、業界関係者の中には、V3の混合エキスパート技術「MoE」には膨大なデータセットが必要であり、抽出にOpenAIのモデルを使用している疑いがあると懸念する声もある。 R1の強化学習「RL」については、強化学習ベースの手法は多くのハードウェアリソースを必要とするため、使用したトレーニングチップの数が偽造された疑いがある。しかし、それがもたらす産業構造改革には影響しません。

DeepSeek R1のオープンソースは、トレーニングアーキテクチャの面でOpenAIのクローズドソースの大規模モデルビジネスロジックを打ち破り、モデルが自ら進化できるようにするロジックを使用して、従来のパラダイムのコンピューティングパワーとデータラベリングへの多額の投資を回避します。トレーニングモデルは依然としてブラインドボックスですが、ブラインドボックスのコストははるかに低くなります。

AIハードウェアレベルでは、DeepSeekのV3オープンソースはNVIDIAの市場支配力に直接挑戦しています。NVIDIAのGPUの堀は、主にその基礎となる並列コンピューティングプラットフォームとプログラミングモデルCUDAに基づいています。その広範なエコシステムと十分な開発者により、トレーニングにNVIDIA以外のチップを使用すると学習コストが高すぎます。高い敷居の購入条件と政治的な制限により、世界のAI開発に分裂が生じています。

私たちにとって、短期的には、米国の AI 株式市場は大幅に縮小し、Crypto AI の市場価値全体がほぼ崩壊し、市場は弱気相場に突入しました。しかし、長期的には、最も認知されている AI 業界は、オープンソースで透明性が高く、分散化された開発の道へと移行しています。どのような観点から見ても、暗号と AI の組み合わせはより暗黙的なものになるでしょう。

Crypto AI の償還、前進!どうぞ!あらゆる手段を講じて前進する

この一連のCrypto AIバブルの崩壊では、多くのAIコンセプトトークンが70%のコールバックを受け、Crypto AI市場は大幅に縮小しました。「550万ドルで大規模なモデルをトレーニングできる。これらのAIの市場価値は5000億ドルを超えているのに、なぜCrypto AIを買う必要があるのか​​?」と冗談を言う人もいました。実際、暗号通貨は製品ではなく資本が支配する市場であり、AI トークンの 90% には実用的な意味がありません。

しかし実際には、暗号市場の規制システムが改善されたことにより、暗号市場は依然として中小規模の AI 企業がビジネスを始めるのに最適な土壌となっています。 DeepSeek の大規模モデルコストは ChatGPT O1 の 1/100 であり、そのモデルトレーニング方法も、現在の市場と比較して 10,000 倍以上のエコロジカルな成長をもたらします。

率直に言えば、DeepSeek が暗号通貨にもたらすのは、分散型トレーニング モデルです。これにより、Depin タイプのプロジェクトがより合理的になり、トレーニング プロセスと情報フィードがより透明になり、データ セットの貢献者に対する価値報酬メカニズムがより合理的になり、モデル トレーニングの供給側と需要側の両方が決済しやすくなります。 1万倍以上の規模を持つAI業界の周辺エコシステムの発展により、暗号通貨AI下流の産業の豊かさがさらに向上しました。十分な競争力と創造性のある製品ストーリーが市場に登場し、そのうちの1つが真に循環を打破する限り、外部資金は自然に暗号通貨に流れ込みます。 PVP市場は長い間苦境に立たされてきました。TrumpCoinに続く一連の有名人によるコイン収穫は、AI市場の元々豊富な流動性と正のフィードバックバランスを破壊しました。そのため、DeepSeekによるバブル崩壊は、実際にはより大きなプラスです。

現在、ElizaOS、Argo、Myshell、Build、Hyperbolic、Nillion Network、infraX など、DeepSeek を迅速に統合したり、そのアーキテクチャを更新した Crypto AI が多数あります。これらのプロジェクトの一部は、DeepSeek を通じて製品側で直接最適化されました。

マイシェル

V3、R1、さらには画像生成モデルJanus-Proが、チャットボットとアプリケーションプラグインの生産フローに追加されました。Myshellの技術者は、ほぼ半日でモデルの統合を完了しました。ブロックチェーンでは常に製品の洗練にこだわり、Web2AI製品で名を馳せながらも、コインの発行には消極的だった数少ないプロジェクトの1つとして、DeepSeekのオープンソース化は、コスト面でMyshellユーザーに朗報をもたらすでしょう。コストが下がれば、すでに完璧な製品を持つMyshellに、より多くのエージェント開発者が集まるでしょう。

DeepSeek の登場は、Crypto AI にとって祝福か呪いか?

アルゴ

Argo の開発者である Sam Gao 氏は、製品設計の初期段階で Argo の重要な機能を DeepSeek しました。ワークフロー システムとして、Argo は LLM を標準の DeepSeek R1 に組み込み、元のワークフロー生成作業を DeepSeek R1 に引き継ぎました。また、ワークフローのため、トークンの消費量とコンテキスト情報は非常に大きくなります (平均 >= 10,000 トークン)。また、Argo は CoT (Chain-of-Thought) をワークフローの思考プロセスに統合します。 DeepSeek のオープンソース化により、ワークフロー製品のコストが削減されるだけでなく、Argo での LLM のローカル展開も可能になり、ユーザーのプライバシーとセキュリティが保証されます。

DeepSeek の登場は、Crypto AI にとって祝福か呪いか?

DeepSeek R1 がリリースされる前に、Argo はすでにモデルの初期トレーニング ロジック Chain-of-Thought「CoT」を Argo のエージェント ワークフロー制作プロセスに統合していました。特に、ミームの取引や市場動向の分析などのタスクでは、Argo は Graph-of-Thought (GoT) を使用してワークフローをカスタマイズしました。これは、ノードが「LLM の思考」を表し、エッジがこれらの思考間の依存関係を表すグラフとして推論を構造化する新しいアプローチです。

Argo は、より信頼性が高く透明性の高いプロセスを実現するために、現在このモデルを使用している唯一の Crypto AI ワークフローである GoT を選択しました。この革新的なアプローチは、Argo プラットフォーム上のトランザクションのセキュリティと信頼性に直接影響します。Mind Map (GoT) を Web3 AI エージェントに統合することで、Argo は AI 暗号取引の最前線に立つことになります。CoT の構造化された推論は、金融取引のセキュリティを強化するだけでなく、分散型金融 (DeFi) で重要な、透明性と信頼性のある意思決定を保証します。

DeepSeek の登場は、Crypto AI にとって祝福か呪いか?

注目すべきは、Argo コア開発者の Sam 氏と Shaw 氏が、モデルの全体的な生成パフォーマンスを損なうことなく、大規模なテキストから画像への拡散モデルから望ましくない概念を削除する方法について「EraseAnything: Rectified Flow Transformers での概念消去の有効化」というタイトルの論文を共同執筆したことです。彼らは、DeepSeek の研究者 Xingchao Liu 氏の協力を得ました。

双曲線

Hyperbolic Labs はまた、自社の GPU プラットフォーム上で DeepSeek-R1 モデルをホストすることを発表する先駆者でもあります。ユーザーは Hyperbolic GPU リソースをレンタルして、機密データを DeepSeek のサーバーに送信することなく、DeepSeek-R1 モデルをローカルまたは指定されたデータ センターで実行できます。このアプローチは、データのプライバシーを保証するだけでなく、DeepSeek モデルの優れた推論性能も活用します。同時に、Hyperbolic の分散コンピューティング ネットワークを通じて、ユーザーは DeepSeek モデルの効率的な推論機能を低コストで入手できます。これは、新興企業、スーパー個人起業家、または単純な AI 効率ユーザーにとって非常に競争力のあるソリューションになります。

DeepSeek の登場は、Crypto AI にとって祝福か呪いか?

この一連のバブル崩壊は確かに暗号 AI 市場に大きな打撃を与え、多くの AI トークンは誇大宣伝の価値を失いました。しかし本質的には、DeepSeek は Crypto AI を破壊するのではなく、市場の進化を加速させています。 DeepSeek R1 以降、Crypto AI の将来は投機のみに依存することはなくなり、分散型 AI コンピューティング、モデル トレーニングの経済的インセンティブ メカニズム、AI リソースの公平な配分、実用的な製品を中心に再構築されます。本当の課題は、Crypto が DeepSeek によってもたらされた技術革命を利用して、単なる概念や誇大宣伝を作り出すのではなく、真に価値のある AI エコシステムを構築できるかどうかです。

これは終わりではなく、進化です。暗号 AI はより速く、より積極的に動く必要があります。 / 加速

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著者:区块律动BlockBeats

本記事はPANews入駐コラムニストの見解であり、PANewsの立場を代表するものではなく、法的責任を負いません。

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