Порівняння рівневої розвитку AI та Криптоактиви

Нещодавно стратегія Rollup-Centric Ethereum, здається, зазнала невдачі, і багато хто висловлює критичні зауваження щодо ієрархічної архітектури L1-L2-L3. Однак, цікаво, що протягом минулого року сфера ШІ також пережила подібну швидку еволюцію L1-L2-L3. Давайте заглибимося в ієрархічну логіку цих двох сфер і подивимося, в чому ж корінь проблеми.

Шарова логіка в сфері ШІ

Розподілене розвиток ШІ слідує принципу "поступового підвищення можливостей", кожен рівень вирішує основні проблеми, які не можуть бути подолані попереднім рівнем:

1. L1 рівень: великі мовні моделі (LLMs) заклали базові можливості розуміння та генерації мови, але мають недоліки в логічному висновуванні та математичних обчисленнях.

2. L2 рівень: моделі висновків спеціально спрямовані на подолання слабкостей LLMs. Наприклад, деякі моделі можуть вирішувати складні математичні задачі та відлагоджувати код, ефективно компенсуючи когнітивні сліпі зони LLMs.

3. L3 рівень: AI-агенти інтегрують можливості перших двох рівнів, дозволяючи AI переходити від пасивної реакції до активного виконання. Вони можуть самостійно планувати завдання, викликати інструменти та обробляти складні робочі процеси.

Цей ієрархічний підхід демонструє значне підвищення можливостей: L1 закладає основу, L2 компенсує недоліки, L3 забезпечує інтеграцію. Користувачі можуть реально відчути, що ШІ стає більш розумним і практичним.

Шарова логіка в сфері криптоактивів

В порівнянні, розвиток у сфері криптоактивів більше нагадує процес "переміщення проблем":

1. L1 шар: публічні блокчейни стикаються з проблемами продуктивності.

2. L2 рівень: для вирішення проблем L1 була введена схема розширення. Однак, хоча витрати на Gas зменшилися, а TPS збільшився, це також призвело до розподілу ліквідності, а екологічні застосування залишаються недостатніми.

3. L3 рівень: впровадження вертикальних додатків, що намагаються вирішити проблеми L2. Але це призводить до фрагментації екосистеми, що не дозволяє повною мірою використовувати синергію загальної інфраструктурної мережі.

Ця ієрархічна модель, здається, просто переносить проблему з однієї сфери на іншу, не вирішуючи суттєво основну проблему.

Основна різниця

Ключовою причиною цієї різниці є:

• Шарове розвитку в галузі штучного інтелекту переважно визначається технологічною конкуренцією, великі компанії докладають максимум зусиль для підвищення можливостей моделей.
• Схоже, що в галузі криптоактивів ієрархічний розвиток більше підпорядковується токеноміці, а основні показники проектів на різних рівнях зазвичай зосереджені на загальній вартості заблокованих активів (TVL) та ціні монети.

Ця суттєва різниця призвела до того, що одна сфера зосередилась на вирішенні технічних завдань, тоді як інша більше акцентує увагу на упаковці фінансових продуктів.

Хоча ця абстрактна порівняння не є абсолютним, порівнюючи траєкторії розвитку цих двох областей, ми можемо отримати кілька цікавих висновків. Це мислення може допомогти нам краще зрозуміти різні шляхи розвитку технологій та їх потенційний вплив.