AI и Криптоактивы: слоистая эволюция технологий против финансовой упаковки

Недавно появились мнения, что стратегия централизации Rollup для Ethereum, похоже, провалилась, и существует недовольство по поводу многоуровневой модели L1-L2-L3. Интересно, что за последний год развитие в области ИИ также прошло через подобную быструю эволюцию L1-L2-L3. Сравнивая пути развития обоих, мы можем обнаружить некоторые интересные отличия.

Слоевая логика ИИ заключается в том, что каждый уровень решает основные проблемы, которые не могут быть решены предыдущим уровнем. Модель L1 большого языка решает базовые возможности понимания и генерации языка, но имеет недостатки в логическом выводе и математических вычислениях. Модель L2 для вывода специально нацелена на устранение этих слабых мест, например, некоторые модели могут решать сложные математические задачи и отлаживать код, компенсируя когнитивные слепые зоны большой языковой модели. На этой основе AI Agent L3 интегрирует возможности первых двух уровней, позволяя ИИ перейти от пассивных ответов к активному выполнению, самостоятельно планируя задачи, используя инструменты и обрабатывая сложные рабочие процессы.

Эта иерархия отражает характеристику "постепенного повышения возможностей": L1 закладывает основу, L2 компенсирует недостатки, L3 интегрирует и улучшает. Каждой уровень достигает качественного скачка на основе предыдущего, и пользователи могут явно ощутить, что ИИ становится более умным и практичным.

В сравнении, логика уровней криптоактивов кажется таковой, что каждый уровень просто исправляет проблемы предыдущего, но ненароком создает новые и более серьезные проблемы. L1 публичные блокчейны сталкиваются с узкими местами в производительности, поэтому внедряются L2 решения для масштабирования. Однако, в условиях жесткой конкуренции за инфраструктуру L2, хотя Gas-расходы снижаются, а TPS увеличивается, ликвидность разрозненная, и экосистемные приложения по-прежнему не хватает, избыточная инфраструктура L2 становится новой проблемой. Для решения этой проблемы снова начинают разрабатывать L3 вертикальные цепочки приложений, но эти цепочки действуют независимо друг от друга и не могут воспользоваться экосистемным синергетическим эффектом универсальных цепочек, что приводит к еще большей фрагментации пользовательского опыта.

Эта иерархическая эволюция привела к "перемещению проблем": у L1 есть узкие места, L2 предлагает патчи, а L3 становится еще более хаотичным и децентрализованным. Кажется, что каждый уровень просто перемещает проблему с одного места на другое, создавая впечатление, что все решения сосредоточены вокруг цели "выпуск токенов".

Коренная причина этой разницы, возможно, заключается в следующем: уровни AI управляются технологической конкуренцией, и крупные компании AI стараются изо всех сил улучшить возможности своих моделей; в то время как уровни криптоактивов, похоже, связаны с экономикой токенов, и основные показатели каждого проекта L2 сосредоточены на общем заблокированном объеме (TVL) и цене токена.

Короче говоря, одна область решает технические задачи, а другая больше похожа на упаковку финансовых продуктов. Правы или не правы, возможно, нет стандартного ответа, это зависит от личной точки зрения и позиции.

Конечно, эта абстрактная аналогия не является абсолютной, она лишь представляет собой интересное наблюдение, полученное из сопоставления развития двух областей. Эта мысль, возможно, может предоставить нам новую перспективу для оценки баланса между технологическими инновациями и финансовыми мотивациями.