Шарове розвитку AI та криптоактивів: відмінності та роздуми
Нещодавно люди висловили сумніви щодо ефективності стратегії Rollup-Centric на базі Ethereum та висловили незадоволення багатошаровою архітектурою L1-L2-L3. Цікаво, що протягом минулого року сфера ШІ також пережила подібну швидку еволюцію L1-L2-L3. Порівнюючи шляхи розвитку цих двох галузей, ми можемо виявити кілька цікавих відмінностей.
У сфері ШІ ієрархічний розвиток демонструє очевидне підвищення можливостей:
Великі мовні моделі L1 шифрування(LLMs) заклали базові можливості розуміння та генерації мови, але мають недоліки в логічному міркуванні та математичних обчисленнях.
Модель інферування L2 рівня цілеспрямовано вирішує ці проблеми. Наприклад, деякі моделі можуть обробляти складні математичні задачі та налагодження коду, компенсуючи когнітивні сліпі зони LLMs.
AI агент L3 інтегрує можливості перших двох рівнів, що дозволяє AI переходити від пасивних відповідей до активного виконання, здатного самостійно планувати завдання, викликати інструменти, обробляти складні робочі процеси.
Ця багаторівнева модель відображає чіткий маршрут технологічного прогресу: L1 закладає основу, L2 заповнює прогалини, L3 займається інтеграцією. Кожен рівень досягає якісного стрибка на основі попереднього, користувачі можуть чітко відчути, що ШІ стає більш розумним і корисним.
У порівнянні, ієрархічний розвиток криптоактивів характеризується іншими рисами:
L1 публічний блокчейн стикається з проблемами продуктивності, тому було введено рішення L2 для розширення. Але після хвилі буму інфраструктури L2, хоча газові витрати знизились, а TPS зросла, виникли нові проблеми, такі як розпорошеність ліквідності та нестача екосистемних додатків.
Щоб вирішити ці проблеми, з'явилися L3 вертикальні застосункові ланцюги. Однак між застосунковими ланцюгами відсутня координація, що унеможливлює обмін екологічними перевагами загального ланцюга, що, в свою чергу, посилює фрагментацію користувацького досвіду.
Ця багаторівнева модель більше схожа на "перенесення проблеми": L1 має обмеження, L2 пропонує тимчасове рішення, а L3 приносить нову складність. Здається, що кожен рівень просто переносить проблему з однієї сфери в іншу, а не вирішує її в корені.
Основною причиною цієї різниці може бути те, що: ієрархічний розвиток AI-індустрії в основному обумовлений технологічною конкуренцією, великі компанії змагаються за покращення можливостей моделей. В той час як ієрархічний розвиток у сфері криптоактивів більше підпорядкований впливу токеноміки, різні L2 проекти часто використовують TVL( загальний обсяг заморожених активів) та ціну монет як основні KPI.
Це порівняння виявляє різницю між двома галузями в розвитку мотивації та цілей: одна прагне вирішити технічні проблеми, інша більше зосереджена на проектуванні фінансових продуктів. Звичайно, це порівняння не є абсолютним, а лише призначене для спонукання до роздумів про шляхи розвитку галузі.
У майбутньому, індустрія криптоактивів, можливо, зможе черпати натхнення з моделей розвитку в сфері ШІ, зосереджуючись більше на технологічних інноваціях та вирішенні практичних проблем, а не лише на дизайні економіки монет. Водночас, нам також потрібно усвідомлювати, що в кожній галузі є свої унікальні риси та виклики, і не можна просто застосовувати моделі розвитку з інших сфер.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Порівняння рівневого розвитку AI та криптоактивів: уроки та роздуми
Шарове розвитку AI та криптоактивів: відмінності та роздуми
Нещодавно люди висловили сумніви щодо ефективності стратегії Rollup-Centric на базі Ethereum та висловили незадоволення багатошаровою архітектурою L1-L2-L3. Цікаво, що протягом минулого року сфера ШІ також пережила подібну швидку еволюцію L1-L2-L3. Порівнюючи шляхи розвитку цих двох галузей, ми можемо виявити кілька цікавих відмінностей.
У сфері ШІ ієрархічний розвиток демонструє очевидне підвищення можливостей:
Великі мовні моделі L1 шифрування(LLMs) заклали базові можливості розуміння та генерації мови, але мають недоліки в логічному міркуванні та математичних обчисленнях.
Модель інферування L2 рівня цілеспрямовано вирішує ці проблеми. Наприклад, деякі моделі можуть обробляти складні математичні задачі та налагодження коду, компенсуючи когнітивні сліпі зони LLMs.
AI агент L3 інтегрує можливості перших двох рівнів, що дозволяє AI переходити від пасивних відповідей до активного виконання, здатного самостійно планувати завдання, викликати інструменти, обробляти складні робочі процеси.
Ця багаторівнева модель відображає чіткий маршрут технологічного прогресу: L1 закладає основу, L2 заповнює прогалини, L3 займається інтеграцією. Кожен рівень досягає якісного стрибка на основі попереднього, користувачі можуть чітко відчути, що ШІ стає більш розумним і корисним.
У порівнянні, ієрархічний розвиток криптоактивів характеризується іншими рисами:
L1 публічний блокчейн стикається з проблемами продуктивності, тому було введено рішення L2 для розширення. Але після хвилі буму інфраструктури L2, хоча газові витрати знизились, а TPS зросла, виникли нові проблеми, такі як розпорошеність ліквідності та нестача екосистемних додатків.
Щоб вирішити ці проблеми, з'явилися L3 вертикальні застосункові ланцюги. Однак між застосунковими ланцюгами відсутня координація, що унеможливлює обмін екологічними перевагами загального ланцюга, що, в свою чергу, посилює фрагментацію користувацького досвіду.
Ця багаторівнева модель більше схожа на "перенесення проблеми": L1 має обмеження, L2 пропонує тимчасове рішення, а L3 приносить нову складність. Здається, що кожен рівень просто переносить проблему з однієї сфери в іншу, а не вирішує її в корені.
Основною причиною цієї різниці може бути те, що: ієрархічний розвиток AI-індустрії в основному обумовлений технологічною конкуренцією, великі компанії змагаються за покращення можливостей моделей. В той час як ієрархічний розвиток у сфері криптоактивів більше підпорядкований впливу токеноміки, різні L2 проекти часто використовують TVL( загальний обсяг заморожених активів) та ціну монет як основні KPI.
Це порівняння виявляє різницю між двома галузями в розвитку мотивації та цілей: одна прагне вирішити технічні проблеми, інша більше зосереджена на проектуванні фінансових продуктів. Звичайно, це порівняння не є абсолютним, а лише призначене для спонукання до роздумів про шляхи розвитку галузі.
У майбутньому, індустрія криптоактивів, можливо, зможе черпати натхнення з моделей розвитку в сфері ШІ, зосереджуючись більше на технологічних інноваціях та вирішенні практичних проблем, а не лише на дизайні економіки монет. Водночас, нам також потрібно усвідомлювати, що в кожній галузі є свої унікальні риси та виклики, і не можна просто застосовувати моделі розвитку з інших сфер.