تطوير الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية: الدفع التكنولوجي مقابل التعبئة المالية

في الآونة الأخيرة، يبدو أن استراتيجية Ethereum المتمركزة حول Rollup تواجه عقبات، مما أثار انتقادات حول هيكلية L1-L2-L3. ومع ذلك، من المثير للاهتمام أن مجال الذكاء الاصطناعي شهد أيضًا تطورًا سريعًا مشابهًا لـ L1-L2-L3 في العام الماضي. من خلال مقارنة مسارات التطور في هذين المجالين، يمكننا أن نلاحظ بعض الاختلافات العميقة.

في مجال الذكاء الاصطناعي، كل طبقة من التطور تعمل على حل المشكلات الأساسية التي لم تتمكن الطبقة السابقة من التغلب عليها. تؤسس نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الطبقة الأولى أساس فهم اللغة وتوليدها، ولكن هناك ضعف ملحوظ في المنطق والاستدلال الرياضي. تم تحسين نماذج الاستدلال في الطبقة الثانية خصيصًا لمعالجة هذه النقاط الضعيفة، مثل بعض النماذج التي تستطيع التعامل مع مسائل رياضية معقدة وتصحيح الأكواد، مما يعوض بشكل فعال عن النقاط العمياء الإدراكية لـ LLMs. بناءً على ذلك، تدمج طبقة الوكيل الذكي (AI Agent) في الطبقة الثالثة قدرات الطبقتين السابقتين، مما يجعل الذكاء الاصطناعي يتحول من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط، حيث يمكنه تخطيط المهام بشكل مستقل، واستدعاء الأدوات، ومعالجة سير العمل المعقد.

تُظهر هذه البنية الهرمية ميزة "التقدم بالقدرات": حيث تُشكل L1 الأساس، وتُعالج L2 الثغرات، وتُدمج L3 للتحسين. كل طبقة تحقق قفزة نوعية على أساس الطبقة السابقة، مما يسمح للمستخدمين بالشعور بوضوح بأن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً وفائدة.

بالمقارنة، يبدو أن المنطق الطبقي في مجال الأصول الرقمية هو مجرد تصحيح لمشاكل الطبقة السابقة، لكنه بشكل غير متوقع أدى إلى مشاكل جديدة وأكبر. في البداية، واجهت سلاسل الكتل العامة من الطبقة الأولى اختناقات في الأداء، لذا تم تقديم حلول التوسع من الطبقة الثانية. ومع ذلك، بعد تجربة موجة من حمى البنية التحتية للطبقة الثانية، على الرغم من انخفاض تكاليف الغاز وزيادة الحد الأقصى للمعاملات في الثانية، إلا أن السيولة أصبحت متباعدة، ولا تزال التطبيقات البيئية تعاني من نقص. أدى هذا إلى أن تصبح البنية التحتية المفرطة من الطبقة الثانية هي المشكلة الجديدة. لحل هذه المشكلة، بدأ تطوير سلاسل التطبيقات العمودية من الطبقة الثالثة، لكن هذه السلاسل غالباً ما تعمل بشكل مستقل، ولا يمكنها الاستفادة من تأثيرات التعاون البيئي لسلاسل الكتل العامة، مما يجعل تجربة المستخدم أكثر تفتيتًا.

تبدو هذه النمط الطبقي أقرب إلى "نقل المشكلة": حيث تعاني L1 من اختناق، وتقدم L2 حلاً مؤقتًا، بينما تؤدي L3 إلى المزيد من الفوضى والتشتت. كل طبقة تبدو وكأنها تنقل المشكلة من مجال إلى آخر، مما يعطي انطباعًا بأن جميع الحلول تدور حول هدف "إصدار العملات".

السبب الجذري وراء هذا الاختلاف قد يكمن في: أن الهيكلية في مجال الذكاء الاصطناعي مدفوعة بالمنافسة التكنولوجية، حيث تسعى الشركات الكبرى جاهدة لتعزيز قدرات النماذج. بينما يبدو أن الهيكلية في مجال الأصول الرقمية مقيدة أكثر بعلم اقتصاد العملات، وغالبًا ما تتركز المؤشرات الأساسية لكل مشروع L2 على إجمالي قيمة القفل (TVL) وسعر العملة.

من حيث الجوهر، فإن مجالاً يعمل على حل المشكلات التقنية، بينما يبدو أن مجالًا آخر يقوم بتغليف المنتجات المالية. قد لا يكون هناك حكم مطلق على هذه الظاهرة، حيث قد تكون لدى الناس وجهات نظر مختلفة.

على الرغم من أن هذا التجريد ليس مطلقًا، إلا أننا من خلال مقارنة سياقات تطور هذين المجالين، يمكننا أن نحصل على بعض الرؤى المثيرة للاهتمام. يمكن أن تساعدنا هذه الطريقة في التفكير على النظر إلى دوافع وتوجهات تطور التكنولوجيا من زوايا مختلفة.