Сравнение развития AI и Криптоактивов: технологический драйв против финансовой упаковки

Недавно стратегия Rollup-Centric Ethereum, похоже, столкнулась с трудностями, что вызвало критику уровня L1-L2-L3. Однако, что интересно, область искусственного интеллекта за последний год также испытала аналогичную быструю эволюцию L1-L2-L3. Сравнивая траектории развития этих двух областей, мы можем обнаружить некоторые глубокие различия.

В области ИИ каждое новое поколение решает ключевые проблемы, которые не удалось преодолеть на предыдущем уровне. Большие языковые модели (LLMs) на уровне L1 заложили основу для понимания и генерации языка, но имеют очевидные недостатки в логическом выводе и математических вычислениях. Модели вывода на уровне L2 специально оптимизированы для устранения этих слабостей, например, некоторые модели могут решать сложные математические задачи и отлаживать код, эффективно восполняя когнитивные пробелы LLMs. На этой основе агент ИИ на уровне L3 интегрирует возможности первых двух уровней, позволяя ИИ перейти от пассивных ответов к активному выполнению, самостоятельно планировать задачи, вызывать инструменты и обрабатывать сложные рабочие процессы.

Эта иерархическая структура отражает особенности "постепенного наращивания возможностей": L1 закладывает основу, L2 восполняет недостатки, L3 интегрирует и повышает. Каждый уровень достигает качественного прорыва на основе предыдущего, и пользователи могут явно ощутить, что ИИ становится более умным и полезным.

В сравнении, иерархическая логика в области криптоактивов, похоже, просто латает проблемы предыдущего уровня, неожиданно вызывая новые и более крупные проблемы. Изначально, L1 публичные блокчейны сталкивались с узкими местами производительности, поэтому были введены решения для расширения L2. Однако после волны интереса к инфраструктуре L2, хотя Gas-расходы снизились, а TPS немного увеличился, ликвидность стала рассеянной, а экосистемные приложения по-прежнему были недостаточными. Это привело к тому, что избыточная инфраструктура L2 стала новой проблемой. Чтобы решить эту проблему, начали развивать вертикальные приложения L3, но эти приложения часто действуют независимо друг от друга, не могут воспользоваться экосистемным синергизмом универсальной цепи, что, наоборот, делает пользовательский опыт более фрагментированным.

Эта многоуровневая модель больше похожа на "перенос проблем": L1 испытывает узкие места, L2 предлагает временные решения, а L3 приводит к большему хаосу и децентрализации. Кажется, что каждый уровень просто переносит проблему из одной области в другую, создавая впечатление, что все решения сосредоточены вокруг цели "выпуска токенов".

Основная причина этой разницы, возможно, заключается в следующем: иерархия в области ИИ движима технологической конкуренцией, и крупные компании прикладывают все усилия для повышения возможностей моделей. В то время как иерархия в области криптоактивов, похоже, больше связана с токеномикой, и ключевые показатели каждого проекта L2 часто сосредоточены на общей заблокированной стоимости (TVL) и цене токена.

С точки зрения сути, одна область решает технические задачи, а другая больше похожа на упаковку финансовых продуктов. Оценка этого явления может не иметь абсолютного правильного или неправильного ответа, и разные люди могут иметь разные мнения.

Хотя это абстрактное сравнение не является абсолютным, сопоставляя развитие этих двух областей, мы действительно можем получить некоторые интересные идеи. Этот способ мышления может помочь нам рассмотреть движущие силы и направления технологического развития с разных точек зрения.