Всі кажуть, що стратегія зосередження на Rollup в Ethereum, здається, зазнала невдачі? І глибоко ненавидять цю гру з шарами L1-L2-L3, але цікаво, що за минулий рік розвиток в сфері ШІ також пройшов швидку еволюцію L1—L2—L3. Порівнявши, в чому ж проблема?
Шарова логіка ШІ полягає в тому, що кожен шар вирішує основні проблеми, які не можуть бути вирішені верхнім шаром.
Наприклад, LLM L1 вирішують базові навички розуміння та генерації мови, але логічне міркування та математичні розрахунки справді є жорсткими недоліками; В результаті, коли мова йде про L2, модель логічного висновку спеціалізується на подоланні цього недоліку, а DeepSeek R1 може виконувати складні математичні задачі та налагодження коду, що безпосередньо заповнює когнітивну сліпу зону LLM. Після завершення цих підготовчих робіт AI Agent L3 природним чином інтегрує перші два рівні можливостей, дозволяючи ШІ самостійно переходити від пасивного реагування до активного виконання, планування завдань, виклику інструментів і самостійної обробки складних робочих процесів.
Подивіться, це розшарування є «підвищенням можливостей»: L1 закладає фундамент, L2 заповнює прогалини, L3 займається інтеграцією. Кожен рівень створює якісний стрибок на основі попереднього, користувачі можуть чітко відчути, як ШІ стає розумнішим і кориснішим.
Логіка багатошаровості Crypto полягає в тому, що кожен шар усуває проблеми попереднього шару, але, на жаль, це приносить нові, ще більші проблеми.
Наприклад, продуктивність публічного ланцюга L1 недостатня, тому природно думати про використання рішення для масштабування layer2, але після хвилі layer2 infra здається, що газ низький, TPS накопичується збільшено, але ліквідність розсіяна, а екологічне застосування продовжує залишатися дефіцитним, що робить занадто велику кількість layer2 infra великою проблемою. В результаті ми почали будувати вертикальні ланцюжки додатків рівня3, але ланцюжки додатків були незалежними і не могли насолоджуватися екологічною синергією загального ланцюга INFRA, а користувацький досвід став більш фрагментованим.
Таким чином, ця ієрархія стала «переміщенням проблем»: у L1 є вузькі місця, L2 їх лататиме, а L3 буде хаотичним і розпорошеним. Кожен рівень просто переміщує проблему з одного місця в інше, ніби всі рішення спрямовані лише на «випуск монет».
На цьому етапі, усі повинні зрозуміти, в чому полягає суть цього парадоксу: шарування AI зумовлене технологічною конкуренцією, OpenAI, Anthropic, DeepSeek намагаються змагатися у можливостях моделей; шарування Crypto викрадене Tokenomic, кожен L2 має основні KPI, які є TVL та ціна токена.
Отже, по суті, один вирішує технічні проблеми, а інший упаковує фінансові продукти? Хто правий, а хто ні, можливо, немає однозначної відповіді, все залежить від точки зору.
Звичайно, це абстрактне порівняння не є таким вже абсолютним, просто вважаю, що порівняння розвитку обох дуже цікаве, зробимо ментальний масаж на вихідних.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Перехід можливостей vs Зсув проблем: "Шаруватий парадокс" AI та Crypto
Автор: Haotian
Всі кажуть, що стратегія зосередження на Rollup в Ethereum, здається, зазнала невдачі? І глибоко ненавидять цю гру з шарами L1-L2-L3, але цікаво, що за минулий рік розвиток в сфері ШІ також пройшов швидку еволюцію L1—L2—L3. Порівнявши, в чому ж проблема?
Наприклад, LLM L1 вирішують базові навички розуміння та генерації мови, але логічне міркування та математичні розрахунки справді є жорсткими недоліками; В результаті, коли мова йде про L2, модель логічного висновку спеціалізується на подоланні цього недоліку, а DeepSeek R1 може виконувати складні математичні задачі та налагодження коду, що безпосередньо заповнює когнітивну сліпу зону LLM. Після завершення цих підготовчих робіт AI Agent L3 природним чином інтегрує перші два рівні можливостей, дозволяючи ШІ самостійно переходити від пасивного реагування до активного виконання, планування завдань, виклику інструментів і самостійної обробки складних робочих процесів.
Подивіться, це розшарування є «підвищенням можливостей»: L1 закладає фундамент, L2 заповнює прогалини, L3 займається інтеграцією. Кожен рівень створює якісний стрибок на основі попереднього, користувачі можуть чітко відчути, як ШІ стає розумнішим і кориснішим.
Наприклад, продуктивність публічного ланцюга L1 недостатня, тому природно думати про використання рішення для масштабування layer2, але після хвилі layer2 infra здається, що газ низький, TPS накопичується збільшено, але ліквідність розсіяна, а екологічне застосування продовжує залишатися дефіцитним, що робить занадто велику кількість layer2 infra великою проблемою. В результаті ми почали будувати вертикальні ланцюжки додатків рівня3, але ланцюжки додатків були незалежними і не могли насолоджуватися екологічною синергією загального ланцюга INFRA, а користувацький досвід став більш фрагментованим.
Таким чином, ця ієрархія стала «переміщенням проблем»: у L1 є вузькі місця, L2 їх лататиме, а L3 буде хаотичним і розпорошеним. Кожен рівень просто переміщує проблему з одного місця в інше, ніби всі рішення спрямовані лише на «випуск монет».
На цьому етапі, усі повинні зрозуміти, в чому полягає суть цього парадоксу: шарування AI зумовлене технологічною конкуренцією, OpenAI, Anthropic, DeepSeek намагаються змагатися у можливостях моделей; шарування Crypto викрадене Tokenomic, кожен L2 має основні KPI, які є TVL та ціна токена.
Отже, по суті, один вирішує технічні проблеми, а інший упаковує фінансові продукти? Хто правий, а хто ні, можливо, немає однозначної відповіді, все залежить від точки зору.
Звичайно, це абстрактне порівняння не є таким вже абсолютним, просто вважаю, що порівняння розвитку обох дуже цікаве, зробимо ментальний масаж на вихідних.