Analyse comparative du développement hiérarchique de l'IA et des cryptoactifs

Récemment, certaines opinions estiment que la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir échoué, et les gens se sentent déçus par la structure hiérarchique L1-L2-L3. Cependant, il est intéressant de noter que le développement du domaine de l'intelligence artificielle au cours de l'année passée a également connu une évolution rapide similaire L1-L2-L3. Comparons et analysons la logique de stratification de ces deux industries pour voir où se trouve la racine du problème.

La logique de stratification de l'industrie de l'IA

Dans le domaine de l'IA, chaque couche résout un problème central que la couche précédente ne pouvait pas résoudre :

1. Les grands modèles de langage de la couche L1 ( LLMs ) ont résolu les capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais présentent des insuffisances en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique.

2. Le modèle d'inférence de la couche L2 est spécialement conçu pour résoudre ces lacunes. Par exemple, certains modèles peuvent traiter des problèmes mathématiques complexes et le débogage de code, comblant ainsi les zones d'ombre cognitives des LLMs.

3. Les agents AI de la couche L3 intègrent les capacités des deux premières couches, permettant à l'AI de passer d'une réponse passive à une exécution active, capable de planifier des tâches de manière autonome, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes.

Cette hiérarchie illustre le "progrès des capacités" : L1 pose les bases, L2 comble les lacunes, L3 procède à l'intégration. Chaque niveau réalise un bond qualitatif sur la base du niveau précédent, permettant aux utilisateurs de ressentir de manière évidente que l'IA devient plus intelligente et plus pratique.

Logique de stratification de l'industrie des cryptoactifs

En comparaison, la hiérarchie du secteur des cryptoactifs semble être un patch pour les problèmes de la couche précédente, mais cela a malheureusement engendré de nouveaux problèmes encore plus grands :

1. Les performances des chaînes publiques L1 sont insuffisantes, ce qui a conduit à l'émergence de solutions d'extension L2. Cependant, bien que L2 ait résolu certains problèmes, tels que la réduction des frais de Gas et l'augmentation du TPS, cela a également engendré de nouveaux problèmes tels que la dispersion de la liquidité et le manque d'applications écologiques.

2. Pour résoudre le problème des L2, des chaînes d'application verticales L3 ont vu le jour. Cependant, ces chaînes d'application agissent souvent de manière indépendante, ne pouvant pas bénéficier des effets de synergie de l'infrastructure de chaîne commune, ce qui rend l'expérience utilisateur encore plus fragmentée.

Cette hiérarchie ressemble davantage à un "transfert de problème" : L1 a des goulets d'étranglement, L2 applique des correctifs, L3 est chaotique et décentralisé. Chaque couche semble simplement déplacer le problème d'un endroit à un autre, donnant l'impression que toutes les solutions ne visent qu'à émettre des jetons.

Différences fondamentales

La cause fondamentale de cette différence pourrait résider dans :

1. La stratification de l'industrie de l'IA est dictée par la concurrence technologique, et les grandes entreprises s'efforcent toutes d'améliorer les capacités des modèles.

2. L'industrie des Cryptoactifs semble être davantage guidée par l'économie des jetons, où le KPI principal de chaque projet L2 est souvent la valeur totale des actifs verrouillés (TVL) et le prix des jetons.

Cette comparaison révèle les différentes dynamiques de développement des deux secteurs : l'un se concentre sur la résolution des problèmes techniques, tandis que l'autre met davantage l'accent sur la conception de produits financiers. Bien sûr, cette analogie abstraite n'est pas absolue, mais elle nous offre une perspective intéressante pour réfléchir à ces deux secteurs en pleine évolution.