DeepSeek打破了代理轨道的最后泡沫，Defai可能会生下新生儿，而行业的融资方法正在引入转型。

撰写者：Blockbooster的研究人员Kevin

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DeepSeek造成的影响将对今年AI行业的上游和下游产生深远的影响。 DeepSeek成功地允许家庭消费者图形卡完成只能由大量高端GPU执行的大型模型培训任务。 AI开发的第一批护城河开始崩溃。当算法效率以每年68％的速度运行时，虽然硬件性能是在摩尔定律进行线性攀升之后的，但在过去三年中，深度根深蒂固的估值模型不再适用。公司的下一章将由开源模型开放。

尽管Web3的AI协议与Web2完全不同，但它不可避免地会受到DeepSeek的影响，该协议将为Web3 AI：基础架构层，中间软件层，模型层和应用程序层的上游和下游的新用例产生新的用例。 。

澄清上游和下游协议之间的协作关系

通过对技术体系结构，功能定位和实际用例的分析，我将整个生态系统分为：基础架构层，中间件层，模型层，应用程序层，并整理了其依赖性：

基础架构层

基础架构层提供了分散的基础资源（计算能力，存储，L1），其中计算功率协议包括：渲染，akash，io.net等；存储协议包括：Arweave，Filecoin，Storj等； L1包括：附近，olas，fetch.ai，等。

计算功率层协议支持模型培训，推理和框架操作；存储协议保存培训数据，模型参数和链上的交互记录； L1通过特殊节点优化数据传输效率以减少延迟。

中间件层

中间件层是连接基础架构和高层应用程序的桥梁，提供框架开发工具，数据服务和隐私保护。其中，数据注释协议包括：草，Masa，Vana等；开发框架协议包括：Eliza，Arc，Swarms等；隐私计算协议包括：Phala等。

数据服务层为模型培训提供了燃料，开发框架依赖于基础架构层的计算能力和存储，并且隐私计算层保护培训/推理中数据的安全性。

型号

该模型层用于模型开发，培训和分配，并带有开源模型培训平台：Bittensor。

模型层依赖基础结构层的计算能力和中间件层的数据。该模型通过开发框架部署在链上；模型市场将培训结果提供给应用层。

应用层

应用层是针对最终用户的AI产品，其中代理包括：山羊，AIXBT等； DEFAI协议包括：Griffain，Buzz等。

应用层调用模型层的预训练模型。它依赖于中间件层的隐私计算；复杂的应用需要基础架构层的实时计算能力。

DeepSeek可能会对分散计算能力产生负面影响

根据示例调查，约有70％的Web3 AI项目实际上致电OpenAI或集中式云平台，只有15％的项目使用分散的GPU（例如Bittensor子网模型），其余15％是混合体系结构（当地敏感数据本地敏感数据经过处理的一般任务）。

分散计算功率协议的实际使用率远低于预期，并且与其实际市场价值不符。使用率较低的原因有三个：Web2开发人员在迁移到Web3时使用原始工具链；分散的GPU平台尚未实现价格优势。一些项目以“权力下放化”的名义逃避数据合规性审查，实际上计算出该功率仍然依赖于集中式云。

与Akash的等效计算能力相比，AWS/GCP占AI计算能力的90％+的占AWS计算能力的占AWS的0.2％。集中式云平台的护城河包括：集群管理，RDMA高速网络，弹性缩放；分散的云平​​台具有上述技术的改进版本，但是无法改进的缺陷包括：分布式节点通信的延迟问题是集中的。云的6倍；工具链拆分：Pytorch/Tensorflow不本质上支持分散的调度。

DeepSeek通过稀疏培训将计算功耗降低了50％，而动态模型修剪实现了100亿个参数模型的消费者级GPU培训。该市场在短期内对高端GPU的期望已大大降低，并且边缘计算的市场潜力得到了重估。如上图所示，在DeepSeek出现之前，行业中的大多数协议和应用程序都使用了AWS等平台，并且仅在分散的GPU网络中部署了少数用例。此类用例侧重于后者的消费级计算能力。价格优势，不关注延迟的影响。

随着DeepSeek的出现，这种情况可能会恶化。 DeepSeek发布了长尾开发人员的局限性。低成本和有效的推理模型将以前所未有的速度普及。实际上，上述集中式云平台和许多国家已经开始部署DeepSeek。推理成本的显着降低将导致大量前端应用，这些应用程序对消费级GPU的需求很大。面对即将到来的巨大市场，集中式云平台将发起一轮新的用户竞争，不仅与领先的平台竞争，而且还与无数的小型集中式云平台竞争。竞争最直接的方法是降低价格。可以预见的是，将降低集中式平台上4090的价格，这是Web3计算电源平台的灾难。如果价格不是后者的唯一护城河，而行业中的计算能力平台被迫降低价格，则结果是IO.NET，渲染和Akash无法忍受。价格战将破坏后者唯一剩余的估值上限，而由于回报和用户损失的下降而导致的死亡螺旋可能会给分散的计算能力协议一个新的方向。

DeepSeek对行业上游和下游协议的具体意义

如图所示，我认为DeepSeek会在积极影响方面对基础架构层，模型层和应用层产生不同的影响：

DeepSeek周围的特定子网将接一个地出现，同一计算能力下的模型参数将增加，更多的开发人员将加入开源社区。

在负面影响方面：

DeepSeek打破了代理轨道的最后一个泡沫，Defai可能会诞生新生儿，而行业的融资方法正在引入转型

经纪人是该行业中AI的最后希望。 DeepSeek的出现解放了计算能力的局限性，并描述了应用程序爆炸的未来期望。这对特工赛道是一个巨大的好处，但是由于行业，美国股票和美联储政策之间的密切联系，剩下的泡沫破裂了，轨道的市场价值降至最低点。

在AI与行业之间的整合浪潮中，技术的突破和市场游戏一直与我们同在。由NVIDIA的市场价值波动引起的连锁反应就像是一面反映了行业中AI叙事深处的镜子：从链子剂到Defai Engine，在看似完整的生态图下，它隐藏了薄弱价值逻辑和资本。残酷的现实主导。链上的生态系统隐藏在隐藏的疾病中：大量的高FDV代币竞争有限的流动性，旧资产依靠FOMO情绪来生存，而开发人员被困在PVP内部范围内，以消费创新潜力。当逐步的资本和用户增长达到上限时，整个行业都陷入了“创新者的困境” - 既渴望突破性的叙述，又难以摆脱路径依赖的束缚。这种撕裂状态为AI代理提供了一个历史性的机会：它不仅是技术工具箱的升级，而且是对价值创造范式的重建。

在过去的一年中，越来越多的行业团队发现，传统的融资模式是无效的 - 使VC占有很小的份额，对市场的高控制等的常规不再可持续。 VC口袋被收紧，散户投资者拒绝接管，大纪念品的门槛很高。在三重压力下，更适合熊市的新游戏正在上升：联合顶级KOL+少数VC，很大一部分社区发射以及低市场价值开始冷淡。

以很快为代表和抽水机的创新者正在通过“社区发射”开辟新的道路 - 联合主管KOL认可，直接向社区分配了40％-60％的代币，估值低至1000万美元的FDV水位。项目，实现数百万美元的融资。该模型通过KOL的影响力建立了共识FOMO，使团队可以提前锁定利润，同时交换了高流动性以市场深度。尽管它放弃了短期控制的优势，但它可以通过合规的做市商机制在熊市中回购令牌。从本质上讲，这是电源结构的范式迁移：从风险投资主导的鼓声游戏（机构接管 - 上面出售 - 零售投资者付款），到透明的社区共识定价游戏，项目派对和社区形式流动性保费关系的新共生。当该行业进入透明度的革命性循环和沉迷于传统控制逻辑的项目时，可能会成为权力迁移浪潮的时代的余数。

市场上的短期疼痛仅证实了长期技术趋势的不可逆性。当AI代理将链上相互作用的成本降低两个数量级时，当自适应模型继续优化DEFI协议的资金效率时，该行业有望引入期待已久的大规模采用。这种变化并不依赖于概念炒作或资本来成熟，而是源于真正需求的技术渗透 - 就像电革命没有被灯泡公司破产所停滞不前一样，特工最终将成为泡沫之后的一场真正的黄金种族爆裂路。 defai可能是生下新生儿的肥沃理由。当低成本的推理每天都会变成时，我们可能很快就会看到数百个代理被合并成群的用例的诞生。在同等计算能力下，模型参数的显着增加可以确保开源模型时代的代理可以更充分地进行微调，并且可以分为单个代理可以完全执行管道的任务，即使面对复杂的情况用户的输入说明。每个代理都优化了链上的操作，这可能会促进总体DEFI协议活动增加并增加流动性。以Defai领导的更复杂的Defi产品将出现，这是泡泡爆发后新的机会出现的地方。