ШІ та криптоактиви: порівняння технологічного драйву та фінансової упаковки

Нещодавно фахівці галузі загалом вважають, що централізована стратегія Rollup для Ethereum, здається, не змогла досягти своїх цілей у заплановані терміни, і висловили своє невдоволення щодо такої вкладеної структури L1-L2-L3. Однак, цікаво, що за минулий рік розвиток у галузі ШІ також пройшов через подібну швидку еволюцію L1-L2-L3. Порівнюючи розвиток цих двох галузей, ми можемо виявити деякі питання, які варто обдумати.

У сфері ШІ, ієрархічна логіка дотримується принципу "поступового підвищення здібностей":

1. Великі мовні моделі (LLMs) на рівні L1 вирішують основні можливості розуміння та генерації мови, але мають недоліки в логічному висновуванні та математичних обчисленнях.

2. Модель висновку L2 спеціально покращена для вирішення цих недоліків. Наприклад, DeepSeek R1 може обробляти складні математичні задачі та налагодження коду, заповнюючи когнітивні сліпі зони LLM.

3. AI-агенти рівня L3 інтегрують можливості перших двох рівнів, дозволяючи AI перейти від пасивного реагування до активного виконання, здатні самостійно планувати завдання, викликати інструменти та обробляти складні робочі процеси.

Цей багаторівневий підхід відображає поступове підвищення технічних можливостей: L1 закладає основу, L2 компенсує недоліки, L3 інтегрує та оптимізує. Кожен рівень досягає якісного стрибка на основі попереднього, користувачі можуть чітко відчути, що ШІ стає більш розумним і практичним.

У порівнянні, логіка рівнів у сфері криптоактивів, здається, потрапила в пастку "перенесення проблеми":

1. L1 публічні блокчейни стикаються з проблемами продуктивності, тому впроваджують рішення L2 для масштабування. Проте, хоча витрати на Gas знижуються, а TPS зростає, це також призводить до нових проблем, таких як розподіл ліквідності та нестача екосистемних додатків.

2. Для вирішення проблеми L2, також вводять L3 вертикальні застосункові ланцюги. Але ці застосункові ланцюги часто діють окремо, не можуть користуватися екологічним синергійним ефектом універсального інфраструктурного ланцюга, що, навпаки, робить досвід користувачів ще більш фрагментованим.

Ця шарова модель насправді постійно переносить проблеми: L1 має вузькі місця, L2 пропонує тимчасові рішення, а L3 викликає ще більше плутанини та розподілу. Кожен рівень здається лише переносить проблему з однієї сфери в іншу, створюючи враження, що всі рішення зосереджені навколо мети "випуску монет".

Причиною цієї різниці, можливо, є те, що шари AI керуються технологічною конкуренцією, і великі компанії змагаються за підвищення можливостей моделей; в той час як шари криптоактивів, здається, більше підлягають впливу токеноміки, і основні показники кожного проекту L2 часто зосереджені на загальному обсязі заблокованих активів (TVL) та ціні монети.

Це порівняння виявляє суттєві відмінності між двома сферами: одна зосереджена на вирішенні технологічних проблем, а інша більше акцентує увагу на розробці фінансових продуктів. Оцінка цього явища може відрізнятися в залежності від людей, немає абсолютного правильного чи неправильного.

Хоча це абстрактне порівняння не є абсолютним, порівнюючи траєкторії розвитку AI і криптоактивів, ми можемо отримати кілька цікавих висновків, що забезпечує гарне розумове тренування на вихідні.