الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية: مقارنة تطور الطبقات في مجالين

في الآونة الأخيرة، اعتقد البعض أن استراتيجية Ethereum المركزية Rollup قد فشلت، وعبروا عن عدم رضائهم عن الهيكل المتداخل L1-L2-L3. ومع ذلك، من المثير للاهتمام أن التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي شهدت أيضًا تطورًا سريعًا مشابهًا L1-L2-L3. من خلال مقارنة كلا الجانبين بعناية، يمكننا اكتشاف جذور المشكلة.

في مجال الذكاء الاصطناعي، يعتمد المنطق الطبقي على حل المشكلات الأساسية التي لا تستطيع الطبقات العليا معالجتها. نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من الطبقة الأولى حلت مشكلات الفهم والتوليد الأساسي للغة، لكنها تعاني من نقص في الاستدلال المنطقي والحسابات الرياضية. نماذج الاستدلال من الطبقة الثانية مصممة خصيصًا لمعالجة هذه الثغرات، مثل DeepSeek R1 الذي يمكنه التعامل مع مسائل رياضية معقدة وتصحيح الشفرات، مما يعوض عن النقاط العمياء المعرفية لـ LLMs. بناءً على ذلك، ستجمع وكلاء الذكاء الاصطناعي من الطبقة الثالثة بين قدرات الطبقتين السابقتين، مما يجعل الذكاء الاصطناعي يتحول من الردود السلبية إلى التنفيذ النشط، قادرًا على التخطيط الذاتي للمهام، واستدعاء الأدوات، ومعالجة سير العمل المعقد.

هذا الهيكل في مجال الذكاء الاصطناعي هو "تقدم القدرات": L1 يؤسس الأساس، L2 يسد الثغرات، L3 يدمج. كل طبقة تحقق قفزة نوعية على أساس الطبقة السابقة، حيث يمكن للمستخدمين أن يشعروا بوضوح أن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً وأكثر فائدة.

بالمقارنة ، فإن المنطق الطبقي في مجال الأصول الرقمية هو تقديم حلول لمشكلات الطبقة السابقة ، لكنه غالبًا ما يؤدي إلى مشكلات جديدة أكبر. على سبيل المثال ، تم تقديم حلول التوسع L2 لمعالجة نقص أداء سلسلة الكتل L1. ومع ذلك ، بعد موجة من الحماس للبنية التحتية L2 ، على الرغم من انخفاض رسوم الغاز وزيادة إجمالي TPS ، إلا أن السيولة مبعثرة ولا تزال التطبيقات البيئية نادرة ، حيث أصبحت البنية التحتية الزائدة L2 مشكلة جديدة. لذلك ، بدأ تطوير سلاسل التطبيقات العمودية L3 ، ولكن هذه السلاسل التطبيقية مستقلة عن بعضها البعض ولا يمكنها الاستفادة من تأثيرات التعاون البيئي لسلاسل الكتل العامة ، مما يؤدي إلى تجربة مستخدم أكثر تجزئة.

تطور طبقات مجال الأصول الرقمية إلى "نقل المشكلة": تعاني L1 من اختناقات، بينما توفر L2 تصحيحات، وL3 فوضوية وموزعة. يبدو أن كل طبقة تنقل المشكلة من مكان إلى آخر، مما يعطي انطباعًا بأن جميع الحلول تدور حول هدف "إصدار العملات".

السبب الجذري لهذا الاختلاف هو: يتم دفع تقسيم الذكاء الاصطناعي بواسطة المنافسة التكنولوجية، حيث تتنافس الشركات الكبرى على تعزيز قدرات النماذج؛ بينما يتأثر تقسيم الأصول الرقمية بعلم اقتصاد الرموز، حيث تكون المؤشرات الأساسية لكل مشروع L2 هي حجم القفل (TVL) وسعر العملة.

من الناحية الجوهرية، فإن مجالاً واحداً يحل المشكلات التقنية، بينما الآخر يقوم بتغليف المنتجات المالية. بالنسبة لما هو صحيح وما هو خاطئ، قد لا توجد إجابة معيارية، حيث يعتمد ذلك على وجهة نظر الفرد.

على الرغم من أن هذا المقارنة المجردة ليست مطلقة، إلا أن مقارنة تطور مجالات الاثنين تثير التفكير حقًا، وتقدم لنا زاوية تفكير مثيرة للاهتمام.