Phân tích so sánh sự phát triển phân tầng giữa ngành AI và Tài sản tiền điện tử

Gần đây có quan điểm cho rằng chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như đã thất bại, mọi người cảm thấy thất vọng với trò chơi cấu trúc cấp độ L1-L2-L3. Tuy nhiên, điều thú vị là sự phát triển của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong năm qua cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng tương tự theo L1-L2-L3. Hãy cùng so sánh và phân tích logic phân tầng của hai ngành này, để xem nguồn gốc của vấn đề nằm ở đâu.

Logic phân tầng trong ngành AI

Trong lĩnh vực AI, mỗi lớp đều giải quyết những vấn đề cốt lõi mà lớp trước không thể giải quyết:

1. Mô hình ngôn ngữ lớn của lớp L1 (LLMs) đã giải quyết khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ cơ bản, nhưng còn thiếu sót trong suy luận logic và tính toán toán học.

2. Mô hình suy diễn của lớp L2 được thiết kế đặc biệt để giải quyết những điểm yếu này. Ví dụ, một số mô hình có khả năng xử lý các vấn đề toán học phức tạp và gỡ lỗi mã, bù đắp cho những điểm mù nhận thức của LLMs.

3. Đại lý AI ở tầng L3 sẽ tích hợp khả năng của hai tầng trước, cho phép AI chuyển từ việc trả lời thụ động sang thực hiện chủ động, có khả năng tự lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý các quy trình làm việc phức tạp.

Sự phân tầng này thể hiện "khả năng tiến bộ": L1 xây dựng nền tảng, L2 bù đắp thiếu sót, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi lớp đều đạt được bước nhảy vọt về chất lượng dựa trên lớp trước đó, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng AI trở nên thông minh hơn và thực tiễn hơn.

Tầng logic của ngành Tài sản tiền điện tử

So với trước, sự phân lớp của Tài sản tiền điện tử dường như chỉ đang vá những vấn đề của lớp trước, nhưng không may lại mang đến những vấn đề lớn hơn mới:

1. Hiệu suất của chuỗi công khai L1 không đủ, do đó đã phát sinh các giải pháp mở rộng L2. Tuy nhiên, mặc dù L2 đã giải quyết một số vấn đề như giảm chi phí Gas, tăng TPS, nhưng cũng mang lại những vấn đề mới như phân tán thanh khoản, thiếu hụt ứng dụng sinh thái.

2. Để giải quyết vấn đề L2, đã xuất hiện chuỗi ứng dụng dọc L3. Nhưng những chuỗi ứng dụng này thường hoạt động độc lập, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác sinh thái của chuỗi cơ sở hạ tầng chung, mà lại làm trải nghiệm người dùng trở nên phân mảnh hơn.

Lớp phân tầng này giống như "chuyển vấn đề": L1 gặp nghẽn, L2 vá lỗi, L3 lộn xộn và phân tán. Mỗi lớp dường như chỉ chuyển vấn đề từ nơi này sang nơi khác, tạo cảm giác rằng tất cả các giải pháp chỉ nhằm mục đích phát hành coin.

Sự khác biệt cơ bản

Nguyên nhân cơ bản gây ra sự khác biệt này có thể là:

1. Sự phân tầng của ngành AI được thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đều đang nỗ lực hết mình để nâng cao khả năng mô hình.

2. Ngành Tài sản tiền điện tử có vẻ bị thúc đẩy nhiều hơn bởi kinh tế token, trong đó KPI cốt lõi của mỗi dự án L2 thường là Tổng giá trị bị khóa (TVL) và giá token.

So sánh này làm nổi bật động lực phát triển khác nhau của hai ngành: một ngành tập trung vào việc giải quyết các vấn đề công nghệ, trong khi ngành kia chú trọng hơn vào việc thiết kế các sản phẩm tài chính. Tất nhiên, phép so sánh trừu tượng này không phải là tuyệt đối, nhưng nó cung cấp cho chúng ta một góc nhìn thú vị để suy nghĩ về hai ngành đang phát triển nhanh chóng này.