Порівняльний аналіз секторального розвитку AI та криптоактивів

Нещодавно висловлювались думки, що стратегія Rollup-Centric для Ethereum, здається, зазнала невдачі, і люди розчаровані ієрархічною структурою L1-L2-L3. Однак цікаво, що розвиток у сфері штучного інтелекту за минулий рік також пережив подібну швидку еволюцію L1-L2-L3. Давайте порівняємо та проаналізуємо ієрархічну логіку цих двох галузей, щоб побачити, де лежать корені проблеми.

Шарувата логіка в індустрії ШІ

У сфері штучного інтелекту кожен рівень вирішує основні проблеми, які не змогли вирішити попередні рівні:

1. Великі мовні моделі L1 шарів (LLMs) вирішують основні можливості розуміння та генерації мов, але мають недоліки в логічному висновуванні та математичних розрахунках.

2. Модель висновків рівня L2 спеціально вирішує ці недоліки. Наприклад, деякі моделі здатні обробляти складні математичні задачі та налагодження коду, компенсуючи когнітивні сліпі зони LLMs.

3. AI-агенти L3 рівня інтегрують можливості перших двох рівнів, що дозволяє AI перейти від пасивних відповідей до активного виконання, здатного самостійно планувати завдання, викликати інструменти, обробляти складні робочі процеси.

Ця ієрархія відображає "прогресивні можливості": L1 закладає основу, L2 усуває недоліки, L3 здійснює інтеграцію. Кожен рівень досягає якісного стрибка на основі попереднього, користувачі можуть чітко відчути, що ШІ стає розумнішим і більш практичним.

Логіка ієрархії в індустрії криптоактивів

У порівнянні, шифрувальні активи здаються такими, що вирішують проблеми попереднього рівня, але на жаль, це призвело до нових, ще більших проблем:

1. Продуктивність L1 публічного блокчейну була недостатньою, тому виникли рішення L2 для масштабування. Однак, хоча L2 вирішив деякі проблеми, такі як зниження витрат на Gas та підвищення TPS, він також призвів до нових проблем, таких як розподіл ліквідності та нестача екосистемних додатків.

2. Щоб вирішити проблему L2, з'явилися L3 вертикальні застосункові ланцюги. Але ці застосункові ланцюги часто функціонують окремо, не можуть скористатися екологічним синергійним ефектом загальної інфраструктурної ланцюга, а навпаки, призводять до ще більшої фрагментації досвіду користувача.

Цей рівень скоріше нагадує "переміщення проблем": L1 має вузьке місце, L2 виправляє, L3 хаотичний і децентралізований. Здається, що кожен рівень лише переміщує проблему з одного місця на інше, створюючи враження, що всі рішення лише для випуску токенів.

Основні відмінності

Основною причиною цієї різниці можуть бути:

1. Розподіл в AI-індустрії обумовлений конкуренцією технологій, і всі великі компанії докладають максимум зусиль для підвищення можливостей моделей.

2. Схема криптоактивів, здається, більше керується токеномікою, де основні KPI кожного проекту L2 часто є загальною заблокованою вартістю (TVL) та ціною монети.

Це порівняння виявляє різні сили розвитку двох галузей: одна зосереджена на вирішенні технічних проблем, а інша більше зосереджена на проєктуванні фінансових продуктів. Звичайно, це абстрактне порівняння не є абсолютним, але воно надає нам цікаву перспективу для роздумів про ці дві швидко розвиваються галузі.