Шарове розвиток AI та криптоактивів: порівняння технологій та фінансів

Нещодавно стратегія Ethereum, орієнтована на Rollup, здається, зазнала невдачі, а ієрархічна структура L1-L2-L3 також викликала чимало суперечок. Цікаво, що в галузі штучного інтелекту за минулий рік також відбулася подібна швидка еволюція L1-L2-L3. Порівнюючи розвиток цих двох сфер, ми можемо детально дослідити їх ключові відмінності.

У сфері ШІ кожен рівень розвитку спрямований на вирішення основних проблем, які не були подолані на попередньому рівні. Великі мовні моделі L1 заклали основу для розуміння та генерації мови, проте в області логічного висновку та математичних обчислень все ще є недоліки. Моделі висновку L2 цілеспрямовано вирішують ці слабкі місця, такі як деякі моделі, які вже можуть обробляти складні математичні задачі та налагодження коду, компенсуючи когнітивні сліпі зони великих мовних моделей. На цій основі AI Agent L3 інтегрує можливості перших двох рівнів, реалізуючи перехід від пасивної реакції до активного виконання, здатний самостійно планувати завдання, викликати інструменти та обробляти складні робочі процеси.

Ця ієрархія відображає чітку "поступовість можливостей": L1 закладає основу, L2 компенсує недоліки, L3 здійснює інтеграцію. Кожен рівень досягає якісного стрибка на основі попереднього, користувачі можуть відчути підвищення інтелектуальності та практичності AI.

У порівнянні, багаторівневий розвиток у сфері криптоактивів демонструє різні характеристики. Здається, що кожен рівень намагається вирішити проблеми попереднього, але ненавмисно викликає нові, більші виклики. L1 публічні блокчейни стикаються з проблемами продуктивності, тому з'являються рішення L2 для розширення. Однак, незважаючи на зниження витрат на Gas і підвищення TPS, це також призводить до розпорошення ліквідності, нестачі екосистемних додатків та інших проблем. Щоб впоратися з цими новими викликами, з'являються L3 вертикальні додаткові ланцюги, але це призводить до подальшої фрагментації екосистеми, а досвід користувачів стає ще складнішим.

Ця ієрархічна модель більше схожа на "переміщення проблем": проблема вузького місця L1 переноситься на L2, проблема L2 знову переноситься на L3, і кожен рівень лише переносить проблему з однієї сфери в іншу, а не вирішує її в корені.

Корінна причина цієї різниці, можливо, полягає в різних рушійних силах. Розшарування в галузі AI в основному обумовлено технологічною конкуренцією, де великі компанії намагаються покращити можливості моделей. Натомість розшарування в галузі криптоактивів, здається, більше підлягає впливу токеноміки, де основні показники проектів на різних рівнях часто зосереджені на загальній заблокованій вартості (TVL) та ціні монет.

По суті, сфера ШІ більше зосереджена на вирішенні технічних завдань, тоді як сфера Криптоактивів більше схильна до розробки фінансових продуктів. Хоча це порівняння не може повністю охопити всю картину обох сфер, воно безсумнівно надає нам цікавий кут зору, що допомагає краще зрозуміти різні особливості та виклики цих двох швидко розвиваються сфер.