Herkes Ethereum'un Rollup-Centric stratejisinin başarısız göründüğünü mü söylüyor? Ve bu L1-L2-L3 kukla oyununa derin bir nefret besliyorlar, ama ilginç olan şu ki, geçen yıl AI alanındaki gelişmeler de L1—L2—L3 hızlı evriminden geçti. Kıyasladığımızda, sorun tam olarak nerede?
AI'nin katmanlı mantığı, her katmanın üst katmanın çözemediği temel sorunları çözmesidir.
Örneğin, L1'in LLM'leri dili anlama ve üretme gibi temel becerileri çözer, ancak mantıksal akıl yürütme ve matematiksel hesaplamalar gerçekten zor kusurlardır; Sonuç olarak, L2 söz konusu olduğunda, çıkarım modeli bu eksikliğin üstesinden gelme konusunda uzmanlaşmıştır ve DeepSeek R1, LLM'lerin bilişsel kör noktasını doğrudan dolduran karmaşık matematik problemleri ve kod hata ayıklama yapabilir. Bu temel çalışmaları tamamladıktan sonra, L3'ün Yapay Zeka Aracısı, ilk iki yetenek katmanını doğal olarak entegre ederek yapay zekanın pasif yanıttan aktif yürütmeye, görevleri planlamaya, araçları çağırmaya ve karmaşık iş akışlarını kendi başına yönetmeye geçmesine olanak tanır.
Görüyorsun, bu tür bir katmanlaşma "yetkinlik ilerlemesi"dir: L1 temel atar, L2 eksiklikleri tamamlar, L3 entegrasyon yapar. Her bir katman, bir önceki katmanın üzerine niteliksel bir sıçrama gerçekleştirir ve kullanıcılar AI'nın daha akıllı ve daha yararlı hale geldiğini açıkça hissedebilir.
Crypto'nun katmanlı mantığı, her katmanın bir önceki katmanın sorunlarını düzeltmesi üzerine kuruludur, ancak ne yazık ki bu, tamamen yeni ve daha büyük sorunların ortaya çıkmasına neden olmaktadır.
Örneğin, L1 genel zincir performansı yetersiz olduğunda, doğal olarak layer2 genişleme çözümleri düşünülüyor. Ancak layer2 Altyapı dalgası sonrasında görünüşte Gas azalırken, TPS artış sağlanmış, ama likidite dağılmış durumda. Ekosistem uygulamaları hâlâ yetersiz kalıyor ve bu durum, aşırı layer2 altyapısının büyük bir sorun haline gelmesine yol açıyor. Bu sebeple layer3 dikey uygulama zincirleri yapılmaya başlandı, ancak uygulama zincirleri kendi başlarına hareket ediyor ve altyapı genel zincirinin ekosistem iş birliği avantajlarından yararlanamıyor. Kullanıcı deneyimi daha da parçalanmış durumda.
Böylece, bu katmanlaşma "sorun kaydırma" haline geldi: L1 darboğaz var, L2 yamanıyor, L3 karmaşık ve dağınık. Her katman, sorunu bir yerden başka bir yere kaydırmaktan ibaret; sanki tüm çözümler sadece "token çıkarmak" meselesine odaklanmış gibi.
Bu noktada, herkesin bu paradoksun nedeninin ne olduğunu anlaması gerektiği: AI katmanları teknik rekabet tarafından yönlendirilirken, OpenAI, Anthropic, DeepSeek modellerinin yeteneklerini artırmak için çabalıyor; Kripto katmanları ise Tokenomic tarafından kaçırılmış durumda, her bir L2'nin temel KPI'sı TVL ve Token fiyatı.
Yani, birisi teknik sorunları çözerken, diğeri finansal ürünleri paketliyor? Hangisinin doğru hangisinin yanlış olduğu belki de bir cevap yok, herkesin kendi görüşüne göre.
Elbette, bu soyut benzerlik o kadar mutlak değil, sadece iki tarafın gelişim çizgilerinin karşılaştırılmasının çok ilginç olduğunu düşünüyorum, hafta sonu bir düşünce masajı yapalım.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Yetkinlik sıçraması vs Sorun devri: AI ve Kripto'nun "katmanlı paradoksu"
Yazar: Haotian
Herkes Ethereum'un Rollup-Centric stratejisinin başarısız göründüğünü mü söylüyor? Ve bu L1-L2-L3 kukla oyununa derin bir nefret besliyorlar, ama ilginç olan şu ki, geçen yıl AI alanındaki gelişmeler de L1—L2—L3 hızlı evriminden geçti. Kıyasladığımızda, sorun tam olarak nerede?
Örneğin, L1'in LLM'leri dili anlama ve üretme gibi temel becerileri çözer, ancak mantıksal akıl yürütme ve matematiksel hesaplamalar gerçekten zor kusurlardır; Sonuç olarak, L2 söz konusu olduğunda, çıkarım modeli bu eksikliğin üstesinden gelme konusunda uzmanlaşmıştır ve DeepSeek R1, LLM'lerin bilişsel kör noktasını doğrudan dolduran karmaşık matematik problemleri ve kod hata ayıklama yapabilir. Bu temel çalışmaları tamamladıktan sonra, L3'ün Yapay Zeka Aracısı, ilk iki yetenek katmanını doğal olarak entegre ederek yapay zekanın pasif yanıttan aktif yürütmeye, görevleri planlamaya, araçları çağırmaya ve karmaşık iş akışlarını kendi başına yönetmeye geçmesine olanak tanır.
Görüyorsun, bu tür bir katmanlaşma "yetkinlik ilerlemesi"dir: L1 temel atar, L2 eksiklikleri tamamlar, L3 entegrasyon yapar. Her bir katman, bir önceki katmanın üzerine niteliksel bir sıçrama gerçekleştirir ve kullanıcılar AI'nın daha akıllı ve daha yararlı hale geldiğini açıkça hissedebilir.
Örneğin, L1 genel zincir performansı yetersiz olduğunda, doğal olarak layer2 genişleme çözümleri düşünülüyor. Ancak layer2 Altyapı dalgası sonrasında görünüşte Gas azalırken, TPS artış sağlanmış, ama likidite dağılmış durumda. Ekosistem uygulamaları hâlâ yetersiz kalıyor ve bu durum, aşırı layer2 altyapısının büyük bir sorun haline gelmesine yol açıyor. Bu sebeple layer3 dikey uygulama zincirleri yapılmaya başlandı, ancak uygulama zincirleri kendi başlarına hareket ediyor ve altyapı genel zincirinin ekosistem iş birliği avantajlarından yararlanamıyor. Kullanıcı deneyimi daha da parçalanmış durumda.
Böylece, bu katmanlaşma "sorun kaydırma" haline geldi: L1 darboğaz var, L2 yamanıyor, L3 karmaşık ve dağınık. Her katman, sorunu bir yerden başka bir yere kaydırmaktan ibaret; sanki tüm çözümler sadece "token çıkarmak" meselesine odaklanmış gibi.
Bu noktada, herkesin bu paradoksun nedeninin ne olduğunu anlaması gerektiği: AI katmanları teknik rekabet tarafından yönlendirilirken, OpenAI, Anthropic, DeepSeek modellerinin yeteneklerini artırmak için çabalıyor; Kripto katmanları ise Tokenomic tarafından kaçırılmış durumda, her bir L2'nin temel KPI'sı TVL ve Token fiyatı.
Yani, birisi teknik sorunları çözerken, diğeri finansal ürünleri paketliyor? Hangisinin doğru hangisinin yanlış olduğu belki de bir cevap yok, herkesin kendi görüşüne göre.
Elbette, bu soyut benzerlik o kadar mutlak değil, sadece iki tarafın gelişim çizgilerinin karşılaştırılmasının çok ilginç olduğunu düşünüyorum, hafta sonu bir düşünce masajı yapalım.