Introduction

Web3 est un écosystème dynamique qui évolue constamment avec l'émergence de nouvelles technologies. Plus récemment, la consolidation de la cryptomonnaie et de l'intelligence artificielle (IA) a donné naissance à une nouvelle découverte connue sous le nom d'Intelligence Artificielle Financière Décentralisée (DeFAI).

L'IA a été un outil d'optimisation des opérations sur la blockchain, le faisant de manière autonome sans intervention manuelle. Les algorithmes d'IA aident à identifier les modèles, à prédire les tendances du marché et à exécuter des transactions et des processus avec une grande vitesse et précision. Cela a aidé à créer des protocoles de prêt intelligents, des modèles flexibles d'évaluation des risques, des écosystèmes de jeux dynamiques et des pools de liquidités auto-optimisants.

À l'avant-garde de ce processus d'automatisation dans la blockchain se trouve DeepSeek, un modèle de langue multilingue open source (LLM) qui aide à déployer des agents d'IA intelligents et efficaces, réduisant les flux de travail à un coût compétitifment bas.

Qu'est-ce que DeepSeek?

Source :Chercher en profondeur

DeepSeek est un modèle de langage large (LLM) avancé open-source développé par Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co., Ltd. Il est conçu comme un modèle d'IA multilingue formé en anglais et en chinois, lui donnant accès aux données des communautés anglophones et chinoises.

Modèles DeepSeek

Source: Inferless

Le 2 novembre 2023, DeepSeek a sorti son premier modèle, DeepSeek Coder, conçu pour aider les développeurs à générer, compléter et déboguer divers langages de programmation. Depuis lors, plusieurs modèles ont été lancés, tels que DeepSeek-Prover, DeepSeek-LLM, DeepSeek-MoE, DeepSeek-Math, DeepSeek-VL, DeepSeek-R1, et récemment, Janus.

Fondateur de DeepSeek

Source: The Economist

DeepSeek a été lancé en juillet 2023 par Liang Wenfeng, un entrepreneur chinois et un ancien élève de l'Université de Zhejiang renommé pour son expertise dans la résolution de problèmes à l'aide du langage machine et de l'intelligence artificielle.

Plus tôt dans sa carrière, Liang a fondé une solution technologique, High Flyer, qui utilise l'IA et les mathématiques pour rationaliser l'investissement quantitatif et le trading. High Flyer est ensuite devenu une société de fonds spéculatifs et un important soutien du LLM, DeepSeek.

La politique d'embauche de DeepSeek privilégie les compétences techniques plutôt que l'expérience professionnelle, de sorte que la plupart des nouvelles recrues sont soit de jeunes diplômés, soit des développeurs avec des carrières en IA moins établies.

Principales caractéristiques de DeepSeek

Les modèles DeepSeek sont conçus de manière unique pour l'efficacité et la scalabilité, s'adaptant au rythme d'autres LLM dans l'écosystème de l'IA. Les caractéristiques notables de DeepSeek incluent :

Open-Source

Source : GitHub - DeepSeek-R1

DeepSeek est désireux de contribuer à l'open source, ce qui permet aux développeurs d'utiliser et de personnaliser librement leurs modèles. Son mécanisme open source est le « open weight », ce qui offre moins de liberté de modification que d'autres logiciels open source.

Efficacité des coûts

Source: Business Insider

Pour les propriétaires et les développeurs, les coûts de développement et d'intégration des modèles DeepSeek sont significativement inférieurs à ceux de ses concurrents, notamment Open AI's Chat GPT.

Le modèle DeepSeek-R1 aurait été développé pour environ 6 millions de dollars, comparé aux milliards dépensés par d'autres entreprises pour construire leurs modèles d'IA. En raison de ce faible coût de développement, les modèles DeepSeek ont l'un des coûts d'intégration LLM les plus compétitifs, ce qui facilite la tâche des développeurs pour construire des solutions en utilisant son infrastructure.

Conception conviviale

Source :Chercher en profondeur

L'application DeepSeek offre une interface de chatbot similaire à ChatGPT. Elle permet aux utilisateurs de participer à des conversations en langage naturel et de générer du contenu. L'application permet également aux utilisateurs de résoudre gratuitement des problèmes complexes en utilisant son modèle DeepThink (R1).

Architecture DeepSeek

DeepSeek adopte une infrastructure unique qui l'a rendue distincte des autres grands modèles linguistiques. Cette architecture avancée a contribué à l'efficacité et à l'efficacité du modèle. Les principaux composants comprennent :

Système Mixture-of-Expert (MoE)

Les systèmes MoE permettent d'activer les réseaux neuronaux nécessaires pour exécuter des tâches spécifiques. Malgré l'échelle et le nombre de paramètres importants de DeepSeek, il fonctionne avec seulement quelques paramètres lors de son fonctionnement. Cette activation sélective optimise l'utilisation des ressources, réduisant les coûts de calcul tout en maintenant l'efficacité.

Ce système garantit également que les tâches sont exécutées avec précision car il gère diverses entrées avec précision, faisant de DeepSeek un outil pratique pour les développeurs qui veulent équilibrer la rentabilité avec des performances élevées.

Attention Latente à Têtes Multiples (MLA)

DeepSeek déploie un mécanisme MLA qui améliore sa capacité à traiter les données en identifiant des relations nuancées et en gérant simultanément plusieurs aspects d'entrée. Ce système garantit de meilleures performances en se concentrant sur des détails spécifiques à travers des entrées diverses.

Quels sont les agents d'IA ?

Les agents IA sont des programmes logiciels autonomes alimentés par de grands modèles linguistiques (LLM) pour raisonner, prendre des décisions, exécuter des tâches et interagir avec des applications décentralisées (dApps) sur des blockchains.

Source : CoinGecko

Une fois qu'une tâche a été donnée à exécuter, les agents d'IA déploient LLM pour collecter des données, les alimentent dans le modèle pour les analyser, extraire les informations nécessaires, prendre une décision et effectuer l'action requise. Ils apprennent dans le processus de réalisation d'une action et peuvent la répéter.

Par exemple, un agent d'IA peut apprendre des tendances et des sentiments du marché en temps réel, déployer de la liquidité en fonction de conditions prédéfinies et exécuter des transactions avec précision. Cette interaction entre l'agent d'IA et le réseau blockchain est réalisée de manière autonome sans intervention humaine.

L'impact de DeepSeek dans Crypto et les agents d'IA

DeepSeek joue un rôle crucial dans la consolidation de l'intégration de l'intelligence artificielle dans l'industrie de la crypto. Ses contributions et impacts clés comprennent:

Frais bas

En raison de son coût d'intégration convivial, DeepSeek a facilité la tâche aux développeurs pour créer des solutions qui résolvent de manière créative de vrais problèmes.

Des coûts plus bas contribuent également à la décentralisation des solutions de blockchain alimentées par l'IA en permettant à plusieurs solutions concurrentes de répondre aux mêmes défis, offrant aux utilisateurs des options diverses.

Expériences virtuelles personnalisées

Les agents d'IA alimentés par DeepSeek peuvent étudier les préférences et les comportements des utilisateurs pour fournir des expériences virtuelles personnalisées aux utilisateurs de GameFi et de Metaverse.

En GameFi, ces agents analysent les besoins des utilisateurs pour alimenter des personnages non joueurs (PNJ) flexibles avec des comportements de jeu réalistes. Ils aident à créer des expériences de jeu immersives en participant à des conversations dynamiques, en s'adaptant aux actions du joueur en temps réel et en générant du contenu en jeu, tel que des quêtes et des scénarios.

Dans Metaverse, des agents d'IA évaluent les préférences des utilisateurs pour créer des actifs virtuels personnalisés (tels que des NFT et des avatars). Ils aident également les individus à naviguer dans les environnements virtuels de Gate.io et facilitent les interactions sociales.

Capacités avancées d'IA

Les traders peuvent utiliser les modèles avancés émotionnellement intelligents de DeepSeek, tels que DeepSeek-R1, pour rechercher et obtenir des données en temps réel sur leur portefeuille de crypto. Les développeurs d'agents d'IA peuvent intégrer ces modèles dans leur logiciel pour améliorer leur capacité.

Accessibilité accrue

En raison de son modèle de poids ouvert, les plateformes de crypto, telles que les bourses centralisées (CEXs), peuvent facilement intégrer DeepSeek LLMs dans leurs applications pour améliorer les opérations des utilisateurs et optimiser la fonctionnalité globale.

Volatilité accrue du marché

L'émergence de DeepSeek a également entraîné une augmentation des investissements sur le marché des agents d'IA, car les parties prenantes et les investisseurs reconnaissent le potentiel de l'IA pour perturber l'écosystème Web3. Ce développement a également incité à évaluer les projets actuels d'agents d'IA et les stratégies d'optimisation de la valeur qu'ils offrent.

Conduire l'innovation

DeepSeek a contribué à stimuler la concurrence dans l'espace LLM. Cela a incité les utilisateurs de leurs API à appliquer de manière créative les modèles pour fournir des solutions qui rationalisent les opérations sur la blockchain.

La nature open-source de DeepSeek a également aidé à son évolution constante, ouvrant la voie au futur lancement de modèles de langage large (LLM) plus efficaces.

Avantages et risques de DeepSeek dans Crypto et AI Agents

Intégrer DeepSeek dans l'espace Crypto présente à la fois des opportunités et des défis pour les développeurs et les utilisateurs.

Avantages

Surveillance de la chaîne

Compte tenu de la vaste quantité de données enregistrées sur la blockchain, l'IA peut servir d'outil de surveillance avancé, détectant les mouvements de fonds inhabituels, suivant les adresses à haut risque, et analysant les tendances du marché pour générer des informations exploitables.

Immersion améliorée

Avec des données recueillies à partir des préférences individuelles, les agents d'IA aident à mettre en relation les utilisateurs avec des opportunités virtuelles personnalisées en fonction de leurs compétences et de leurs intérêts sur GameFi et Metaverse. Cela inclut des modèles économiques créatifs tels que des récompenses personnalisées qui permettent des écosystèmes engageants.

Analyse intelligente et interactions rationalisées

DeepSeek peut être utilisé pour prévoir les tendances haussières et baissières du marché en étudiant des données historiques et réelles. Il aide également à évaluer les actualités et les forums des médias sociaux pour détecter les sentiments et manipulations du marché tout en donnant des informations sur le trading.

Contrairement aux assistants humains, les agents d'IA ne se fatiguent pas, ne s'ennuient pas et n'ont pas besoin de congés maladie. Ils travaillent 24 heures sur 24 et coûtent très peu à gérer.

Démocratiser les outils

Le modèle open-source de DeepSeek, avec sa barrière d'entrée basse, donne à plus d'utilisateurs l'accès à la création de solutions web3 avec intelligence artificielle. Cela permet à plus de développeurs d'expérimenter les LLMs dans le but de promouvoir la recherche et le développement collaboratif.

Risques

Préoccupations en matière de sécurité

Source: Cyberscoop

Les acteurs malveillants trouvent toujours des moyens de s'infiltrer et de manipuler les vulnérabilités des agents d'IA à travers des attaques ciblées. Les piratages, les escroqueries et les activités frauduleuses peuvent être menés à bien sur les utilisateurs d'agents d'IA compromis, entraînant potentiellement des pertes financières et d'actifs importantes.

L'une de ces attaques s'est produite lorsque le chercheur de Wiz a découvert une base de données ClickHouse publiquement accessible appartenant à DeepSeek. Cela a exposé plus d'un million de lignes de flux de journaux avec des informations sensibles, y compris l'historique des discussions, les clés d'API et les détails du backend. Heureusement, l'équipe de développement de DeepSeek a pu réagir rapidement, récupérer la base de données et éviter une catastrophe.

Biais algorithmique

Étant donné que les agents d'IA sont conçus pour fonctionner en fonction des données sur lesquelles ils sont formés, ils peuvent poser une grande menace pour l'inclusivité dans GameFi et le Metaverse. Par exemple, si les données d'entraînement ne reflètent qu'une fraction des préjugés sociétaux, des stéréotypes de genre et des inégalités raciales, les agents d'IA construits sur celles-ci hériteraient de ces biais et agiraient en conséquence.

Dans GameFi, ce biais algorithmique peut se manifester sous la forme de mécaniques de jeu injustes favorisant les joueurs d'une certaine catégorie démographique ou d'interactions biaisées avec des PNJ. Dans le Métavers, ils peuvent se présenter sous la forme de la création discriminatoire d'avatars, d'interactions sociales restreintes, d'opportunités économiques inégales et de l'affichage de contenu biaisé aux utilisateurs.

Incertitude réglementaire et sur la confidentialité des données

Il est assez incertain comment DeepSeek gère les données sensibles par rapport aux réglementations internationalement reconnues telles que le GDPR, le CCPA, le HIPAA et le FERPA. De plus, la propriété des données traitées par ses grands modèles linguistiques (LLM) n'est pas claire, ce qui soulève des questions sur le fait qu'elles sont conservées par DeepSeek, un tiers, ou les utilisateurs finaux.

En conséquence, DeepSeek a rencontré des défis réglementaires dans plusieurs pays développés, certains imposant des restrictions partielles sur ses LLM et d'autres mettant en œuvre des interdictions absolues sur leur utilisation.

L'avenir de l'IA et de la Crypto : À quoi s'attendre des innovations émergentes

Intégrer l'IA dans la technologie blockchain continuera de façonner les points de vue des parties prenantes sur l'écosystème. Alors que la blockchain permet la sécurité, la transparence et la décentralisation, l'IA améliore la capacité de traitement des données et l'automatisation.

La convergence de l'IA et de la crypto est prévue pour s'accélérer à l'avenir, ouvrant la voie à des innovations qui aident à améliorer les outils de gestion des risques et les protocoles de sécurité au sein de cette industrie.

Crypto cherche également des modèles d'IA capables d'effectuer des analyses prédictives quasi parfaites des prix des actifs numériques, d'automatiser les audits de contrats intelligents, d'optimiser la scalabilité de la blockchain et de résoudre intelligemment la congestion du réseau. De plus, l'industrie de la crypto cherche à utiliser l'IA pour générer des univers virtuels et des agents d'IA décentralisés, intégrer de manière transparente des expériences AR/VR sur les blockchains et créer des expériences utilisateur flexibles.

Avec les efforts inlassables des chercheurs et l'intérêt vif des capitalistes de risque, la collaboration entre ces deux technologies offre une immense promesse pour créer un écosystème financier décentralisé plus autonome et résilient.

Conclusion

DeepSeek vise à redéfinir les normes de l'industrie de l'IA en priorisant l'efficacité et le déploiement rentable. Cette approche stratégique a amélioré l'accessibilité, la scalabilité et l'intégration transparente de DeepSeek dans l'industrie de la Crypto. Cependant, ce n'est que le début, car les infrastructures existantes de DeepSeek LLM continuent d'évoluer, et les lancements à venir sont sur le point d'avoir un impact significatif sur le marché.

L'IA deviendra un composant essentiel de la technologie blockchain à l'avenir, fournissant des technologies d'automatisation qui optimisent les vitesses de traitement des transactions et accèdent à de vastes référentiels de données pour des informations en temps réel.

Il est important de noter que bien que les agents d'IA soient généralement sûrs à interagir avec, les utilisateurs devraient toujours s'abstenir de partager des informations sensibles telles que leurs phrases de récupération de portefeuille, mots de passe, numéros de sécurité sociale et autres objets de valeur.