DeepSeek-R1：AI 推理時代的顛覆者，Web3 能否抓住機遇？

近期，人工智慧（AI）領域再掀波瀾，開源推理模型 DeepSeek-R1 的發布震驚業界。這款模型不僅在推理能力上與頂級基礎模型相媲美，還聲稱以極低的訓練成本實現突破，顛覆了傳統 AI 訓練規則。更值得關注的是，DeepSeek-R1 的開放權重（open-weights）特性，使其迅速在 AI 社群中流傳，並在中美 AI 競爭格局中留下重要印記。

但 DeepSeek-R1 的影響不僅止於 AI 領域，它還為 Web3 帶來了前所未有的機會。在 Web3 與 AI 長期難以融合的背景下，DeepSeek-R1 的出現，是否將為 Web3-AI 開啟新的可能性？讓我們深入探討這款模型的創新之處，並分析其對 Web3 的潛在影響。

DeepSeek-R1 的創新突破

DeepSeek-R1 採用了與傳統基礎模型相似的訓練流程，包括：

• 預訓練： 使用大量無標註數據進行預測學習。
• 監督微調（SFT）： 透過標註數據優化指令遵循與問答能力。
• 對齊人類偏好： 進一步微調，使模型回應更符合人類需求。

然而，DeepSeek-R1 的真正創新在於其推理能力的提升方式：

• R1-Zero 先行探索： 這是一個專注推理的中間模型，幾乎完全依賴強化學習來訓練，證明了純強化學習也能打造強大的推理能力。
• 合成推理數據集： R1-Zero 生成了一套高品質的推理數據集，為最終的 DeepSeek-R1 提供訓練素材。
• 高效訓練成本： 相較於傳統方法，R1 透過更簡單的訓練流程，成功達到 GPT-4 級別的推理能力。

DeepSeek-R1 與 Web3 的潛在結合

長期以來，Web3 難以在 AI 領域找到立足點，主要因為基礎模型的訓練過程通常需要高度集中化的計算資源。然而，DeepSeek-R1 的創新為 Web3 提供了新的可能性：

1) 去中心化的強化學習微調網絡

R1-Zero 證明推理能力可以透過強化學習來實現，而強化學習本身高度可並行化。這意味著，Web3 可以建立一個去中心化的 AI 訓練網絡，讓不同節點參與模型微調，並透過代幣經濟激勵貢獻者。

2) 合成數據集的去中心化生成

DeepSeek-R1 展示了合成推理數據集在 AI 發展中的重要性。Web3 可建立一個去中心化市場，讓節點貢獻推理數據，並透過智能合約確保公平獎勵機制，從而降低 AI 訓練的數據成本。

3) 小型推理模型的去中心化推理

DeepSeek-R1 釋出後，市場上迅速出現一系列小型推理模型（1.5B 至 70B 參數）。這些小型模型更適合在去中心化網絡中運行，例如嵌入 DeFi 協議或 DePIN（去中心化物理基礎設施）節點，提供低成本、高效的 AI 推理服務。

4) 推理數據的可追溯性

DeepSeek-R1 允許使用者檢視推理過程的中間步驟，這與 Web3 透明化與可追溯性的理念高度契合。未來，Web3 可透過區塊鏈技術確保 AI 推理過程的公開與可驗證性，打造「推理的去中心化網絡」。

DeepSeek-R1：Web3-AI 的突破契機？

DeepSeek-R1 的發布標誌著 AI 推理領域的一次重大變革。這不僅改變了基礎模型的訓練方式，還意外地為 Web3-AI 提供了一個嶄新的發展方向。

隨著合成推理數據集、去中心化 AI 訓練和可追溯推理的興起，Web3 可能在 AI 領域找到真正的價值定位。未來，Web3 是否能抓住這一機遇，真正實現 AI 與區塊鏈的融合，值得我們持續關注。

文章來源:https://www.coindesk.com/opinion/2025/02/04/the-deepseek-r1-effect-and-web3-ai