IA et Cryptoactifs : comparaison en couches entre la technologie et l'emballage financier
Récemment, les professionnels de l'industrie estiment généralement que la stratégie de centralisation des Rollups d'Ethereum n'a pas réussi à atteindre ses objectifs comme prévu, et ils expriment leur mécontentement vis-à-vis de cette structure imbriquée L1-L2-L3. Cependant, il est intéressant de noter que le développement du domaine de l'IA au cours de l'année écoulée a également connu une évolution rapide similaire L1-L2-L3. En comparant le développement de ces deux domaines, nous pouvons identifier certaines questions qui méritent réflexion.
Dans le domaine de l'IA, la logique hiérarchique suit le principe de "progression des capacités" :
Les modèles de langage de grande taille (LLMs) de la couche L1 résolvent les capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais présentent des lacunes en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique.
Le modèle d'inférence de la couche L2 est spécifiquement amélioré pour traiter ces lacunes. Par exemple, DeepSeek R1 est capable de gérer des problèmes mathématiques complexes et le débogage de code, comblant ainsi les zones d'ombre cognitives des LLMs.
L'agent IA de la couche L3 intègre les capacités des deux premières couches, permettant à l'IA de passer d'une réponse passive à une exécution proactive, capable de planifier des tâches de manière autonome, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes.
Cette approche par niveaux reflète l'amélioration progressive des capacités techniques : L1 établit les bases, L2 comble les lacunes, L3 intègre et optimise. Chaque niveau réalise un saut qualitatif sur la base du niveau précédent, permettant aux utilisateurs de ressentir clairement que l'IA devient de plus en plus intelligente et pratique.
En comparaison, la logique hiérarchique dans le domaine des cryptoactifs semble être tombée dans le piège du "transfert de problème" :
Les blockchains L1 font face à des goulots d'étranglement en termes de performance, c'est pourquoi des solutions d'extension L2 ont été introduites. Cependant, bien que les frais de Gas aient diminué et que le TPS ait augmenté, cela a également entraîné de nouveaux problèmes tels que la dispersion de la liquidité et le manque d'applications écologiques.
Pour résoudre le problème des L2, des chaînes d'application verticales L3 ont été introduites. Cependant, ces chaînes d'application agissent souvent de manière autonome, ne pouvant pas bénéficier des effets de synergie de l'infrastructure de chaîne commune, ce qui rend l'expérience utilisateur encore plus fragmentée.
Ce modèle en couches transfère en réalité continuellement le problème : L1 présente des goulets d'étranglement, L2 fournit des solutions temporaires, tandis que L3 engendre davantage de chaos et de dispersion. Chaque couche semble simplement déplacer le problème d'un domaine à un autre, donnant l'impression que toutes les solutions tournent autour de l'objectif "émettre des jetons".
La cause fondamentale de cette différence pourrait être : la hiérarchisation de l'IA est motivée par la concurrence technologique, où les grandes entreprises rivalisent pour améliorer les capacités des modèles ; tandis que la hiérarchisation des cryptoactifs semble être davantage influencée par l'économie des jetons, les indicateurs clés de chaque projet L2 étant souvent centrés sur la valeur totale des actifs verrouillés (TVL) et le prix des jetons.
Cette comparaison révèle les différences essentielles entre les deux domaines : l'un se concentre sur la résolution de problèmes techniques, tandis que l'autre met davantage l'accent sur la conception de produits financiers. Le jugement sur ce phénomène peut varier d'une personne à l'autre, il n'y a pas de bonne ou de mauvaise réponse absolue.
Bien que cette comparaison abstraite ne soit pas absolue, en comparant les trajectoires de développement des domaines de l'IA et des cryptoactifs, nous pouvons obtenir des aperçus intéressants, ce qui constitue un excellent exercice de réflexion pour le week-end.
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GasSavingMaster
· 07-31 18:13
Portefeuille en train de faire un Rug Pull
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MemeCurator
· 07-30 20:27
Mettre cette pile de couches juste pour se faire prendre pour des cons ?
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RugPullAlarm
· 07-28 20:37
L'investissement n'est au fond qu'un transfert de fonds entre les couches supérieures et inférieures. Pourriez-vous s'il vous plaît vérifier les données off-chain ?
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ProofOfNothing
· 07-28 20:36
Cette question, je la connais bien, tout est une question de stratification des fonds.
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ValidatorViking
· 07-28 20:34
vu ce modèle auparavant... Les L2 déplacent simplement la complexité tandis que l'IA construit réellement la résilience. Protocoles éprouvés > jeux de tokens à vrai dire
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GateUser-74b10196
· 07-28 20:12
La compétition au sein de la Communauté est vraiment trop intense.
Comparaison de l'évolution par couches de l'IA et des cryptoactifs : technologie poussée vs emballage financier
IA et Cryptoactifs : comparaison en couches entre la technologie et l'emballage financier
Récemment, les professionnels de l'industrie estiment généralement que la stratégie de centralisation des Rollups d'Ethereum n'a pas réussi à atteindre ses objectifs comme prévu, et ils expriment leur mécontentement vis-à-vis de cette structure imbriquée L1-L2-L3. Cependant, il est intéressant de noter que le développement du domaine de l'IA au cours de l'année écoulée a également connu une évolution rapide similaire L1-L2-L3. En comparant le développement de ces deux domaines, nous pouvons identifier certaines questions qui méritent réflexion.
Dans le domaine de l'IA, la logique hiérarchique suit le principe de "progression des capacités" :
Les modèles de langage de grande taille (LLMs) de la couche L1 résolvent les capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais présentent des lacunes en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique.
Le modèle d'inférence de la couche L2 est spécifiquement amélioré pour traiter ces lacunes. Par exemple, DeepSeek R1 est capable de gérer des problèmes mathématiques complexes et le débogage de code, comblant ainsi les zones d'ombre cognitives des LLMs.
L'agent IA de la couche L3 intègre les capacités des deux premières couches, permettant à l'IA de passer d'une réponse passive à une exécution proactive, capable de planifier des tâches de manière autonome, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes.
Cette approche par niveaux reflète l'amélioration progressive des capacités techniques : L1 établit les bases, L2 comble les lacunes, L3 intègre et optimise. Chaque niveau réalise un saut qualitatif sur la base du niveau précédent, permettant aux utilisateurs de ressentir clairement que l'IA devient de plus en plus intelligente et pratique.
En comparaison, la logique hiérarchique dans le domaine des cryptoactifs semble être tombée dans le piège du "transfert de problème" :
Les blockchains L1 font face à des goulots d'étranglement en termes de performance, c'est pourquoi des solutions d'extension L2 ont été introduites. Cependant, bien que les frais de Gas aient diminué et que le TPS ait augmenté, cela a également entraîné de nouveaux problèmes tels que la dispersion de la liquidité et le manque d'applications écologiques.
Pour résoudre le problème des L2, des chaînes d'application verticales L3 ont été introduites. Cependant, ces chaînes d'application agissent souvent de manière autonome, ne pouvant pas bénéficier des effets de synergie de l'infrastructure de chaîne commune, ce qui rend l'expérience utilisateur encore plus fragmentée.
Ce modèle en couches transfère en réalité continuellement le problème : L1 présente des goulets d'étranglement, L2 fournit des solutions temporaires, tandis que L3 engendre davantage de chaos et de dispersion. Chaque couche semble simplement déplacer le problème d'un domaine à un autre, donnant l'impression que toutes les solutions tournent autour de l'objectif "émettre des jetons".
La cause fondamentale de cette différence pourrait être : la hiérarchisation de l'IA est motivée par la concurrence technologique, où les grandes entreprises rivalisent pour améliorer les capacités des modèles ; tandis que la hiérarchisation des cryptoactifs semble être davantage influencée par l'économie des jetons, les indicateurs clés de chaque projet L2 étant souvent centrés sur la valeur totale des actifs verrouillés (TVL) et le prix des jetons.
Cette comparaison révèle les différences essentielles entre les deux domaines : l'un se concentre sur la résolution de problèmes techniques, tandis que l'autre met davantage l'accent sur la conception de produits financiers. Le jugement sur ce phénomène peut varier d'une personne à l'autre, il n'y a pas de bonne ou de mauvaise réponse absolue.
Bien que cette comparaison abstraite ne soit pas absolue, en comparant les trajectoires de développement des domaines de l'IA et des cryptoactifs, nous pouvons obtenir des aperçus intéressants, ce qui constitue un excellent exercice de réflexion pour le week-end.