Розвиток AI та Криптоактивів: технологічний драйв проти фінансової упаковки

Нещодавно стратегія Rollup-Centric для Ethereum, здається, зазнала невдачі, що викликало критику щодо структури рівнів L1-L2-L3. Однак цікаво, що у сфері AI за останній рік також відбулася швидка еволюція L1-L2-L3. Порівнюючи траєкторії розвитку цих двох галузей, ми можемо виявити деякі глибокі відмінності.

У сфері штучного інтелекту кожен рівень розвитку вирішує основні проблеми, які не вдалося подолати на попередньому рівні. Великі мовні моделі (LLMs) на рівні L1 заклали основу для розуміння та генерації мови, але мають очевидні недоліки в логічному міркуванні та математичних обчисленнях. Моделі міркування на рівні L2 спеціально оптимізовані для цих слабких місць, наприклад, деякі моделі можуть вирішувати складні математичні задачі та налагоджувати код, ефективно компенсуючи когнітивні сліпі зони LLMs. На цій основі AI Agent на рівні L3 інтегрує можливості перших двох рівнів, перетворюючи AI з пасивної відповіді на активне виконання, здатне самостійно планувати завдання, викликати інструменти та обробляти складні робочі процеси.

Ця ієрархічна структура відображає особливості "поступового розвитку здібностей": L1 закладає основу, L2 компенсує слабкі місця, L3 інтегрує та підвищує. Кожен рівень досягає якісного стрибка на основі попереднього, користувачі можуть чітко відчути, як ШІ стає більш розумним і корисним.

На відміну від цього, ієрархічна логіка в сфері криптоактивів, здається, намагається виправити проблеми попереднього рівня, але несподівано викликає нові, більші проблеми. Спочатку L1 публічні блокчейни стикалися з проблемами продуктивності, тому були впроваджені рішення для масштабування L2. Однак після сплеску інфраструктури L2, хоча витрати на Gas знизилися, а TPS дещо покращився, ліквідність стала розподіленою, а екологічні додатки залишилися недостатніми. Це призвело до того, що надмірна кількість інфраструктури L2 стала новою проблемою. Щоб вирішити цю проблему, почали розвивати вертикальні застосункові ланцюги L3, але ці застосункові ланцюги часто діють автономно, не можуть скористатися екологічним синергізмом загального ланцюга, що, навпаки, робить досвід користувачів більш фрагментованим.

Ця багаторівнева модель більше схожа на "перенесення проблеми": L1 має вузькі місця, L2 пропонує тимчасове рішення, а L3 призводить до ще більшого хаосу та дезорганізації. Кожен рівень, здається, просто переносить проблему з однієї сфери в іншу, створюючи враження, що всі рішення обертаються навколо мети "випуску монет".

Основною причиною цієї різниці, можливо, є те, що в галузі штучного інтелекту ієрархія визначається технологічною конкуренцією, і великі компанії докладають всіх зусиль для підвищення можливостей моделей. Натомість у сфері криптоактивів ієрархія, здається, більше обмежена токеномікою, і основні показники кожного проекту L2 зазвичай зосереджені на загальній заблокованій вартості (TVL) та ціні монет.

З точки зору сутності, одна сфера займається вирішенням технічних проблем, тоді як інша більше нагадує упаковку фінансових продуктів. Оцінка цього явища, можливо, не має абсолютно правильних чи неправильних відповідей, різні люди можуть мати різні погляди.

Хоча це абстрактне порівняння не є абсолютним, але порівнюючи розвиток цих двох сфер, ми дійсно можемо отримати деякі цікаві інсайти. Такий спосіб мислення може допомогти нам розглядати мотивацію та напрямок розвитку технологій з різних точок зору.