Sự so sánh phát triển giữa AI và Tài sản tiền điện tử: Công nghệ thúc đẩy vs Bao bọc tài chính

Gần đây, chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như gặp phải khó khăn, dẫn đến sự chỉ trích đối với cấu trúc cấp L1-L2-L3. Tuy nhiên, điều thú vị là lĩnh vực AI trong năm qua cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng L1-L2-L3 tương tự. So sánh quỹ đạo phát triển của hai lĩnh vực này, chúng ta có thể nhận thấy một số khác biệt sâu sắc.

Trong lĩnh vực AI, mỗi lớp phát triển đều giải quyết các vấn đề cốt lõi mà lớp trước đó không thể vượt qua. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ở lớp L1 đã đặt nền tảng cho việc hiểu và sinh ngôn ngữ, nhưng vẫn tồn tại những điểm yếu rõ ràng trong suy luận logic và tính toán toán học. Mô hình suy luận ở lớp L2 được tối ưu hóa đặc biệt cho những điểm yếu này, như một số mô hình có khả năng xử lý các vấn đề toán học phức tạp và gỡ lỗi mã, hiệu quả bù đắp cho những điểm mù trong nhận thức của LLMs. Trên cơ sở đó, AI Agent ở lớp L3 tích hợp khả năng của hai lớp trước, giúp AI chuyển từ phản hồi thụ động sang thực hiện chủ động, có thể tự lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý quy trình làm việc phức tạp.

Cấu trúc phân lớp này thể hiện đặc điểm "khả năng tiến bộ": L1 tạo nền tảng, L2 bù đắp thiếu sót, L3 tích hợp nâng cao. Mỗi lớp đều đạt được bước nhảy vọt chất lượng dựa trên lớp trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI trở nên thông minh và hữu ích hơn.

So với trước, logic phân tầng trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử dường như chỉ là một bản vá cho các vấn đề của lớp trước, nhưng lại vô tình gây ra những vấn đề mới, lớn hơn. Ban đầu, các chuỗi công khai L1 phải đối mặt với nút thắt về hiệu suất, vì vậy đã giới thiệu các giải pháp mở rộng L2. Tuy nhiên, sau một đợt bùng nổ cơ sở hạ tầng L2, mặc dù phí Gas giảm và TPS có cải thiện, nhưng tính thanh khoản lại trở nên phân tán, các ứng dụng trong hệ sinh thái vẫn thiếu hụt. Điều này dẫn đến việc quá nhiều cơ sở hạ tầng L2 trở thành vấn đề mới. Để giải quyết vấn đề này, lại bắt đầu phát triển các chuỗi ứng dụng dọc L3, nhưng các chuỗi ứng dụng này thường hoạt động độc lập, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác của chuỗi chung, mà ngược lại khiến trải nghiệm người dùng trở nên phân mảnh hơn.

Mô hình phân tầng này giống như "chuyển giao vấn đề": L1 tồn tại nút cổ chai, L2 cung cấp giải pháp tạm thời, trong khi L3 dẫn đến nhiều sự hỗn loạn và phân tán hơn. Mỗi tầng dường như chỉ là chuyển vấn đề từ một lĩnh vực này sang lĩnh vực khác, tạo cảm giác rằng tất cả các giải pháp đều xoay quanh mục tiêu "phát hành token".

Nguyên nhân cơ bản gây ra sự khác biệt này có thể nằm ở chỗ: sự phân tầng trong lĩnh vực AI được thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đang nỗ lực hết mình để nâng cao khả năng mô hình. Trong khi đó, sự phân tầng trong lĩnh vực tài sản tiền điện tử dường như bị ràng buộc nhiều hơn bởi kinh tế học token, các chỉ số cốt lõi của mỗi dự án L2 thường tập trung vào tổng giá trị khóa (TVL) và giá token.

Về bản chất, một lĩnh vực đang giải quyết các vấn đề kỹ thuật, trong khi lĩnh vực khác thì giống như đang đóng gói các sản phẩm tài chính. Việc đánh giá hiện tượng này có thể không có đúng sai tuyệt đối, và mỗi người có thể có những quan điểm khác nhau.

Mặc dù sự so sánh này không phải là tuyệt đối, nhưng thông qua việc so sánh bối cảnh phát triển của hai lĩnh vực này, chúng ta thực sự có thể thu được một số cái nhìn thú vị. Cách suy nghĩ này có thể giúp chúng ta xem xét động lực và hướng đi của sự phát triển công nghệ từ những góc độ khác nhau.