Sự phát triển phân tầng của AI và Tài sản tiền điện tử: Sự khác biệt và suy nghĩ
Gần đây, mọi người đã bày tỏ sự nghi ngờ về hiệu quả của chiến lược Rollup-Centric của Ethereum và có nhiều ý kiến trái chiều về kiến trúc đa tầng L1-L2-L3. Thú vị thay, trong năm qua, lĩnh vực AI cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng tương tự L1-L2-L3. So sánh con đường phát triển của hai ngành này, chúng ta có thể phát hiện ra một số sự khác biệt thú vị.
Trong lĩnh vực AI, sự phát triển theo tầng thể hiện rõ ràng sự tiến bộ về khả năng:
Mô hình ngôn ngữ lớn L1 (LLMs) đã thiết lập khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ, nhưng còn thiếu sót trong suy luận logic và tính toán toán học.
Mô hình suy diễn của L2 giải quyết những vấn đề này một cách mục tiêu. Ví dụ, một số mô hình có khả năng xử lý các bài toán toán học phức tạp và gỡ lỗi mã, bù đắp cho những điểm mù nhận thức của LLMs.
AI Agent ở tầng L3 sẽ tích hợp khả năng của hai tầng trước, khiến AI từ việc trả lời một cách thụ động chuyển sang thực hiện một cách chủ động, có khả năng tự lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ, xử lý quy trình làm việc phức tạp.
Mô hình phân tầng này thể hiện một lộ trình tiến bộ công nghệ rõ ràng: L1 xây dựng nền tảng, L2 bổ sung khuyết điểm, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi tầng đều đạt được bước nhảy vọt chất lượng dựa trên tầng trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI ngày càng trở nên thông minh và thực dụng hơn.
So với trước, sự phát triển phân tầng của ngành Tài sản tiền điện tử lại có những đặc điểm khác nhau:
Chuỗi công khai L1 đối mặt với nút thắt hiệu suất, vì vậy đã giới thiệu giải pháp mở rộng L2. Tuy nhiên, sau khi trải qua một làn sóng hưng thịnh cơ sở hạ tầng L2, mặc dù phí Gas giảm, TPS tăng, nhưng đã mang lại những vấn đề mới như phân tán thanh khoản, thiếu hụt ứng dụng sinh thái.
Để giải quyết những vấn đề này, đã xuất hiện chuỗi ứng dụng L3. Tuy nhiên, giữa các chuỗi ứng dụng thiếu sự hợp tác, không thể chia sẻ lợi thế sinh thái của chuỗi chung, mà trái lại làm tăng sự phân mảnh trong trải nghiệm người dùng.
Mô hình phân lớp này giống như "chuyển giao vấn đề": L1 có sự tắc nghẽn, L2 cung cấp giải pháp tạm thời, L3 lại mang đến sự phức tạp mới. Mỗi lớp dường như đang chuyển vấn đề từ một lĩnh vực này sang lĩnh vực khác, thay vì giải quyết vấn đề một cách căn bản.
Nguyên nhân cơ bản gây ra sự khác biệt này có thể nằm ở chỗ: sự phát triển phân tầng của ngành AI chủ yếu được thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đang cạnh tranh để nâng cao khả năng mô hình. Trong khi đó, sự phát triển phân tầng của ngành Tài sản tiền điện tử lại bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi kinh tế học token, các dự án L2 khác nhau thường xem TVL( tổng khóa lượng) và giá token là KPI cốt lõi.
Sự so sánh này tiết lộ sự khác biệt giữa hai ngành công nghiệp về động lực phát triển và mục tiêu: một ngành cam kết giải quyết các vấn đề công nghệ, trong khi ngành kia tập trung nhiều hơn vào thiết kế các sản phẩm tài chính. Tất nhiên, sự so sánh này không phải là tuyệt đối, chỉ nhằm khơi gợi cho chúng ta suy nghĩ về con đường phát triển của các ngành.
Trong tương lai, ngành Tài sản tiền điện tử có thể lấy cảm hứng từ mô hình phát triển của lĩnh vực AI, chú trọng hơn vào đổi mới công nghệ và giải quyết các vấn đề thực tiễn, chứ không chỉ giới hạn trong thiết kế kinh tế token. Đồng thời, chúng ta cũng cần nhận thức rằng mỗi ngành đều có những đặc điểm và thách thức riêng, không thể đơn giản áp dụng mô hình phát triển của các lĩnh vực khác.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
So sánh sự phát triển phân tầng của AI và Tài sản tiền điện tử: Những gợi ý và suy ngẫm
Sự phát triển phân tầng của AI và Tài sản tiền điện tử: Sự khác biệt và suy nghĩ
Gần đây, mọi người đã bày tỏ sự nghi ngờ về hiệu quả của chiến lược Rollup-Centric của Ethereum và có nhiều ý kiến trái chiều về kiến trúc đa tầng L1-L2-L3. Thú vị thay, trong năm qua, lĩnh vực AI cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng tương tự L1-L2-L3. So sánh con đường phát triển của hai ngành này, chúng ta có thể phát hiện ra một số sự khác biệt thú vị.
Trong lĩnh vực AI, sự phát triển theo tầng thể hiện rõ ràng sự tiến bộ về khả năng:
Mô hình ngôn ngữ lớn L1 (LLMs) đã thiết lập khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ, nhưng còn thiếu sót trong suy luận logic và tính toán toán học.
Mô hình suy diễn của L2 giải quyết những vấn đề này một cách mục tiêu. Ví dụ, một số mô hình có khả năng xử lý các bài toán toán học phức tạp và gỡ lỗi mã, bù đắp cho những điểm mù nhận thức của LLMs.
AI Agent ở tầng L3 sẽ tích hợp khả năng của hai tầng trước, khiến AI từ việc trả lời một cách thụ động chuyển sang thực hiện một cách chủ động, có khả năng tự lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ, xử lý quy trình làm việc phức tạp.
Mô hình phân tầng này thể hiện một lộ trình tiến bộ công nghệ rõ ràng: L1 xây dựng nền tảng, L2 bổ sung khuyết điểm, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi tầng đều đạt được bước nhảy vọt chất lượng dựa trên tầng trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI ngày càng trở nên thông minh và thực dụng hơn.
So với trước, sự phát triển phân tầng của ngành Tài sản tiền điện tử lại có những đặc điểm khác nhau:
Chuỗi công khai L1 đối mặt với nút thắt hiệu suất, vì vậy đã giới thiệu giải pháp mở rộng L2. Tuy nhiên, sau khi trải qua một làn sóng hưng thịnh cơ sở hạ tầng L2, mặc dù phí Gas giảm, TPS tăng, nhưng đã mang lại những vấn đề mới như phân tán thanh khoản, thiếu hụt ứng dụng sinh thái.
Để giải quyết những vấn đề này, đã xuất hiện chuỗi ứng dụng L3. Tuy nhiên, giữa các chuỗi ứng dụng thiếu sự hợp tác, không thể chia sẻ lợi thế sinh thái của chuỗi chung, mà trái lại làm tăng sự phân mảnh trong trải nghiệm người dùng.
Mô hình phân lớp này giống như "chuyển giao vấn đề": L1 có sự tắc nghẽn, L2 cung cấp giải pháp tạm thời, L3 lại mang đến sự phức tạp mới. Mỗi lớp dường như đang chuyển vấn đề từ một lĩnh vực này sang lĩnh vực khác, thay vì giải quyết vấn đề một cách căn bản.
Nguyên nhân cơ bản gây ra sự khác biệt này có thể nằm ở chỗ: sự phát triển phân tầng của ngành AI chủ yếu được thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đang cạnh tranh để nâng cao khả năng mô hình. Trong khi đó, sự phát triển phân tầng của ngành Tài sản tiền điện tử lại bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi kinh tế học token, các dự án L2 khác nhau thường xem TVL( tổng khóa lượng) và giá token là KPI cốt lõi.
Sự so sánh này tiết lộ sự khác biệt giữa hai ngành công nghiệp về động lực phát triển và mục tiêu: một ngành cam kết giải quyết các vấn đề công nghệ, trong khi ngành kia tập trung nhiều hơn vào thiết kế các sản phẩm tài chính. Tất nhiên, sự so sánh này không phải là tuyệt đối, chỉ nhằm khơi gợi cho chúng ta suy nghĩ về con đường phát triển của các ngành.
Trong tương lai, ngành Tài sản tiền điện tử có thể lấy cảm hứng từ mô hình phát triển của lĩnh vực AI, chú trọng hơn vào đổi mới công nghệ và giải quyết các vấn đề thực tiễn, chứ không chỉ giới hạn trong thiết kế kinh tế token. Đồng thời, chúng ta cũng cần nhận thức rằng mỗi ngành đều có những đặc điểm và thách thức riêng, không thể đơn giản áp dụng mô hình phát triển của các lĩnh vực khác.