Все говорят, что стратегия Ethereum Rollup-Centric, похоже, провалилась? И ненавидят эту игру L1-L2-L3, но интересно, что за последний год развитие AI тоже прошло через быструю эволюцию L1—L2—L3. Сравнив, где же на самом деле проблема?
Иерархическая логика ИИ заключается в том, что каждый уровень решает основные проблемы, которые не могут быть решены на верхнем уровне.
Например, LLMs на уровне L1 решают базовые возможности понимания и генерации языка, но логическое мышление и математические вычисления действительно являются слабым местом; так что на уровне L2 модели вывода специально работают над этой проблемой, DeepSeek R1 может решать сложные математические задачи и отлаживать код, что напрямую восполняет когнитивные пробелы LLMs; после выполнения этой подготовки AI Agent на уровне L3 естественным образом объединяет возможности первых двух уровней, позволяя ИИ перейти от пассивного ответа к активному выполнению, самостоятельно планируя задачи, вызывая инструменты и обрабатывая сложные рабочие процессы.
Смотри, эта структура является «постепенным развитием возможностей»: L1 закладывает основу, L2 устраняет недостатки, L3 осуществляет интеграцию. Каждой уровень вызывает качественный скачок на основе предыдущего, пользователи могут четко почувствовать, как ИИ становится умнее и полезнее.
Логика многоуровневой структуры Crypto заключается в том, что каждый уровень исправляет проблемы предыдущего уровня, но, к сожалению, это приводит к возникновению новых, более серьезных проблем.
Например, если производительность L1 публичной цепи недостаточна, естественно, возникает мысль о том, чтобы использовать решения по расширению Layer 2. Однако после волны внутренней конкуренции в области инфраструктуры Layer 2, похоже, что газ стал дешевле, TPS увеличился, но ликвидность разрозненная, а экосистемным приложениям по-прежнему не хватает, что делает избыточное количество инфраструктуры Layer 2 большой проблемой. В результате начали создавать вертикальные приложения Layer 3, но приложения функционируют независимо друг от друга и не могут наслаждаться синергетическим эффектом экосистемы общей инфраструктуры, что приводит к еще большей фрагментации пользовательского опыта.
Таким образом, такая иерархия стала «перемещением проблемы»: L1 имеет узкое место, L2 заплатывает, L3 хаотичен и децентрализован. Каждый уровень просто перемещает проблему с одного места на другое, как будто все решения направлены только на «эмиссию токенов».
На этом разговоре всем должно быть понятно, в чем заключается суть данной парадоксальной ситуации: многоуровневая структура ИИ движется под воздействием технологической конкуренции, OpenAI, Anthropic и DeepSeek изо всех сил стремятся улучшить возможности моделей; многоуровневая структура криптовалюты попала в зависимость от токеномики, и ключевыми показателями эффективности (KPI) каждого L2 являются TVL и цена токена.
Так что, по сути, один решает технические проблемы, а другой упаковывает финансовые продукты? Кто прав, а кто нет, возможно, у этого нет ответа, все зависит от точки зрения.
Конечно, эта абстрактная аналогия не так уж и абсолютна, просто кажется, что сравнение развития обоих очень интересно, сделаем мысленный массаж в выходные.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Способности искажаются vs Перекладывание проблем: "Сложный парадокс" ИИ и Crypto
Автор: Хаотиан
Все говорят, что стратегия Ethereum Rollup-Centric, похоже, провалилась? И ненавидят эту игру L1-L2-L3, но интересно, что за последний год развитие AI тоже прошло через быструю эволюцию L1—L2—L3. Сравнив, где же на самом деле проблема?
Например, LLMs на уровне L1 решают базовые возможности понимания и генерации языка, но логическое мышление и математические вычисления действительно являются слабым местом; так что на уровне L2 модели вывода специально работают над этой проблемой, DeepSeek R1 может решать сложные математические задачи и отлаживать код, что напрямую восполняет когнитивные пробелы LLMs; после выполнения этой подготовки AI Agent на уровне L3 естественным образом объединяет возможности первых двух уровней, позволяя ИИ перейти от пассивного ответа к активному выполнению, самостоятельно планируя задачи, вызывая инструменты и обрабатывая сложные рабочие процессы.
Смотри, эта структура является «постепенным развитием возможностей»: L1 закладывает основу, L2 устраняет недостатки, L3 осуществляет интеграцию. Каждой уровень вызывает качественный скачок на основе предыдущего, пользователи могут четко почувствовать, как ИИ становится умнее и полезнее.
Например, если производительность L1 публичной цепи недостаточна, естественно, возникает мысль о том, чтобы использовать решения по расширению Layer 2. Однако после волны внутренней конкуренции в области инфраструктуры Layer 2, похоже, что газ стал дешевле, TPS увеличился, но ликвидность разрозненная, а экосистемным приложениям по-прежнему не хватает, что делает избыточное количество инфраструктуры Layer 2 большой проблемой. В результате начали создавать вертикальные приложения Layer 3, но приложения функционируют независимо друг от друга и не могут наслаждаться синергетическим эффектом экосистемы общей инфраструктуры, что приводит к еще большей фрагментации пользовательского опыта.
Таким образом, такая иерархия стала «перемещением проблемы»: L1 имеет узкое место, L2 заплатывает, L3 хаотичен и децентрализован. Каждый уровень просто перемещает проблему с одного места на другое, как будто все решения направлены только на «эмиссию токенов».
На этом разговоре всем должно быть понятно, в чем заключается суть данной парадоксальной ситуации: многоуровневая структура ИИ движется под воздействием технологической конкуренции, OpenAI, Anthropic и DeepSeek изо всех сил стремятся улучшить возможности моделей; многоуровневая структура криптовалюты попала в зависимость от токеномики, и ключевыми показателями эффективности (KPI) каждого L2 являются TVL и цена токена.
Так что, по сути, один решает технические проблемы, а другой упаковывает финансовые продукты? Кто прав, а кто нет, возможно, у этого нет ответа, все зависит от точки зрения.
Конечно, эта абстрактная аналогия не так уж и абсолютна, просто кажется, что сравнение развития обоих очень интересно, сделаем мысленный массаж в выходные.