الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية: التطور الطبقي المدفوع بالتكنولوجيا مقابل التغليف المالي

رأى البعض مؤخرًا أن استراتيجية المركزية لـ Ethereum Rollup قد فشلت، وأعربوا عن عدم رضاهم عن نمط التداخل بين L1 و L2 و L3. ومن المثير للاهتمام أن تطور مجال الذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي قد شهد أيضًا تحولًا سريعًا مشابهًا لـ L1 و L2 و L3. من خلال مقارنة مسارات التطور بين الاثنين، يمكننا اكتشاف بعض الفروقات المثيرة للاهتمام.

المنطق الهرمي للذكاء الاصطناعي هو أن كل طبقة تعمل على حل المشاكل الأساسية التي لا تستطيع الطبقة السابقة حلها. نموذج اللغة الكبير من الطبقة الأولى يحل القدرات الأساسية لفهم اللغة وتوليدها، لكنه يعاني من قصور في الاستدلال المنطقي والحسابات الرياضية. نموذج الاستدلال من الطبقة الثانية يركز على معالجة هذه النقاط الضعيفة، مثل بعض النماذج التي يمكنها حل مسائل رياضية معقدة وتصحيح الأكواد، مما يعوض عن نقاط العمى المعرفية لنموذج اللغة الكبير. بناءً على ذلك، يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي من الطبقة الثالثة بدمج قدرات الطبقتين السابقتين، مما يجعل الذكاء الاصطناعي يتحول من الردود السلبية إلى التنفيذ النشط، حيث يمكنه تخطيط المهام بشكل مستقل واستدعاء الأدوات ومعالجة سير العمل المعقد.

تظهر هذه الطبقات ميزات "التقدم في القدرات": L1 تؤسس الأساس، L2 تعوض النقاط الضعيفة، L3 تدمج وتحسن. كل طبقة تحقق قفزة نوعية على أساس الطبقة السابقة، ويمكن للمستخدمين أن يشعروا بوضوح أن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً وأكثر فائدة.

بالمقارنة، يبدو أن منطق تقسيم الأصول الرقمية يتكون من كل طبقة تعمل على تصحيح مشكلات الطبقة السابقة، لكنها بشكل غير متعمد تجلب مشكلات جديدة أكبر. تواجه الشبكات العامة من الطبقة الأولى قيودًا في الأداء، لذا تم تقديم حلول التوسع من الطبقة الثانية. ومع ذلك، بعد أن أصبحت المنافسة في بنية الطبقة الثانية شديدة، على الرغم من انخفاض رسوم الغاز وزيادة معاملات كل ثانية، إلا أن السيولة متفرقة وتطبيقات النظام البيئي لا تزال تعاني من نقص، مما يجعل العديد من بنى الطبقة الثانية مشكلة جديدة. لحل هذه المشكلة، بدأ تطوير سلاسل التطبيقات العمودية من الطبقة الثالثة، لكن هذه السلاسل تعمل بشكل مستقل، ولا يمكنها الاستفادة من آثار التعاون البيئي لسلاسل الطبقة العامة، مما يؤدي إلى تجربة مستخدم أكثر تجزؤًا.

أدى هذا التطور الطبقي إلى "نقل المشكلة": حيث تعاني L1 من اختناقات، وL2 تقدم ترقيعات، بينما تصبح L3 أكثر فوضى وتشتت. يبدو أن كل طبقة ليست سوى نقل المشكلة من مكان إلى آخر، مما يعطي انطباعًا بأن جميع الحلول تدور حول هدف "إصدار العملة".

السبب الجذري وراء هذا الاختلاف قد يكون في: تقسيم الذكاء الاصطناعي مدفوع بالمنافسة التكنولوجية، حيث تسعى شركات الذكاء الاصطناعي الكبيرة لتحسين قدرات النماذج؛ بينما يبدو أن تقسيم العملات الرقمية مقيد بعلم اقتصاد الرموز، حيث تركز المؤشرات الأساسية لكل مشروع L2 على إجمالي القيمة المحجوزة (TVL) وسعر الرمز.

باختصار، فإن أحد المجالات يعالج المشكلات التقنية، بينما يشبه الآخر أكثر في تعبئة المنتجات المالية. قد لا يكون هناك إجابة معيارية حول من هو على حق أو خطأ، وذلك يعتمد على وجهة نظر الفرد وموقفه.

بالطبع، هذا التشبيه المجرد ليس مطلقًا، بل هو استنتاج مثير للاهتمام تم التوصل إليه من مقارنة تطور مجالين. قد توفر لنا هذه الفكرة منظورًا جديدًا لننظر به في التوازن بين الابتكار التكنولوجي والدوافع المالية.