Mọi người đều nói rằng chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như đã thất bại? Và căm ghét trò chơi lồng ghép L1-L2-L3 này, nhưng điều thú vị là, trong năm qua, sự phát triển của lĩnh vực AI cũng đã trải qua nhanh chóng quá trình tiến hóa L1—L2—L3. So sánh lại, vấn đề thực sự nằm ở đâu?
Logic phân lớp của AI là mỗi lớp đều giải quyết những vấn đề cốt lõi mà lớp trên không thể giải quyết.
Ví dụ, các LLMs của L1 đã giải quyết được những khả năng cơ bản về hiểu và sinh ngôn ngữ, nhưng suy luận logic và tính toán toán học thực sự là điểm yếu; do đó đến L2, mô hình suy luận chuyên biệt giải quyết điểm yếu này, DeepSeek R1 có thể giải các bài toán toán học phức tạp và gỡ lỗi mã, trực tiếp lấp đầy khoảng trống nhận thức của các LLMs; sau khi hoàn thành những nền tảng này, AI Agent của L3 một cách tự nhiên tích hợp các khả năng của hai lớp trước, khiến AI chuyển từ việc trả lời thụ động sang thực hiện chủ động, có thể tự lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý quy trình làm việc phức tạp.
Bạn xem, loại phân tầng này là "năng lực tiến bộ": L1 xây dựng nền tảng, L2 bù đắp thiếu sót, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi tầng đều tạo ra một bước nhảy vọt về chất lượng dựa trên tầng trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI trở nên thông minh hơn, hữu ích hơn.
Logic phân lớp của Crypto là mỗi lớp đều đang vá các vấn đề của lớp trước, nhưng không may lại đem đến một vấn đề mới lớn hơn.
Ví dụ, hiệu suất của chuỗi công khai L1 không đủ, rất tự nhiên nghĩ đến việc sử dụng giải pháp mở rộng layer2, nhưng sau một đợt cạnh tranh layer2 Infra, có vẻ như Gas đã giảm, TPS đã tăng lên, nhưng tính thanh khoản lại bị phân tán, các ứng dụng sinh thái vẫn tiếp tục thiếu hụt, khiến cho quá nhiều layer2 infra trở thành một vấn đề lớn. Do đó, bắt đầu làm chuỗi ứng dụng dọc layer3, nhưng các chuỗi ứng dụng lại tự quản lý, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác sinh thái của chuỗi hạ tầng chung, trải nghiệm người dùng trở nên phân mảnh hơn.
Như vậy, sự phân tầng này đã trở thành "chuyển giao vấn đề": L1 có nút thắt cổ chai, L2 vá lỗi, L3 hỗn loạn và phân tán. Mỗi tầng chỉ đơn thuần là chuyển vấn đề từ nơi này sang nơi khác, như thể tất cả các giải pháp chỉ nhằm vào việc "phát coin" mà thôi.
Nói đến đây, mọi người chắc đều hiểu nguyên nhân gây ra nghịch lý này là gì: Cấu trúc AI bị thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, OpenAI, Anthropic, DeepSeek đều đang ráo riết chạy đua khả năng mô hình; Cấu trúc Crypto bị chi phối bởi Tokenomic, KPI cốt lõi của mỗi L2 đều là TVL và giá Token.
Vậy, về bản chất, một cái đang giải quyết vấn đề kỹ thuật, một cái đang đóng gói sản phẩm tài chính? Ai đúng ai sai có lẽ cũng không có câu trả lời, tùy theo quan điểm.
Tất nhiên, sự so sánh trừu tượng này cũng không hoàn toàn tuyệt đối, chỉ cảm thấy rằng sự so sánh mạch phát triển của hai bên rất thú vị, cuối tuần làm một chút massage tư duy.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Khả năng nhảy vọt vs Chuyển giao vấn đề: "Nghịch lý phân lớp" giữa AI và Crypto
Tác giả: Haotian
Mọi người đều nói rằng chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như đã thất bại? Và căm ghét trò chơi lồng ghép L1-L2-L3 này, nhưng điều thú vị là, trong năm qua, sự phát triển của lĩnh vực AI cũng đã trải qua nhanh chóng quá trình tiến hóa L1—L2—L3. So sánh lại, vấn đề thực sự nằm ở đâu?
Ví dụ, các LLMs của L1 đã giải quyết được những khả năng cơ bản về hiểu và sinh ngôn ngữ, nhưng suy luận logic và tính toán toán học thực sự là điểm yếu; do đó đến L2, mô hình suy luận chuyên biệt giải quyết điểm yếu này, DeepSeek R1 có thể giải các bài toán toán học phức tạp và gỡ lỗi mã, trực tiếp lấp đầy khoảng trống nhận thức của các LLMs; sau khi hoàn thành những nền tảng này, AI Agent của L3 một cách tự nhiên tích hợp các khả năng của hai lớp trước, khiến AI chuyển từ việc trả lời thụ động sang thực hiện chủ động, có thể tự lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý quy trình làm việc phức tạp.
Bạn xem, loại phân tầng này là "năng lực tiến bộ": L1 xây dựng nền tảng, L2 bù đắp thiếu sót, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi tầng đều tạo ra một bước nhảy vọt về chất lượng dựa trên tầng trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI trở nên thông minh hơn, hữu ích hơn.
Ví dụ, hiệu suất của chuỗi công khai L1 không đủ, rất tự nhiên nghĩ đến việc sử dụng giải pháp mở rộng layer2, nhưng sau một đợt cạnh tranh layer2 Infra, có vẻ như Gas đã giảm, TPS đã tăng lên, nhưng tính thanh khoản lại bị phân tán, các ứng dụng sinh thái vẫn tiếp tục thiếu hụt, khiến cho quá nhiều layer2 infra trở thành một vấn đề lớn. Do đó, bắt đầu làm chuỗi ứng dụng dọc layer3, nhưng các chuỗi ứng dụng lại tự quản lý, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác sinh thái của chuỗi hạ tầng chung, trải nghiệm người dùng trở nên phân mảnh hơn.
Như vậy, sự phân tầng này đã trở thành "chuyển giao vấn đề": L1 có nút thắt cổ chai, L2 vá lỗi, L3 hỗn loạn và phân tán. Mỗi tầng chỉ đơn thuần là chuyển vấn đề từ nơi này sang nơi khác, như thể tất cả các giải pháp chỉ nhằm vào việc "phát coin" mà thôi.
Nói đến đây, mọi người chắc đều hiểu nguyên nhân gây ra nghịch lý này là gì: Cấu trúc AI bị thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, OpenAI, Anthropic, DeepSeek đều đang ráo riết chạy đua khả năng mô hình; Cấu trúc Crypto bị chi phối bởi Tokenomic, KPI cốt lõi của mỗi L2 đều là TVL và giá Token.
Vậy, về bản chất, một cái đang giải quyết vấn đề kỹ thuật, một cái đang đóng gói sản phẩm tài chính? Ai đúng ai sai có lẽ cũng không có câu trả lời, tùy theo quan điểm.
Tất nhiên, sự so sánh trừu tượng này cũng không hoàn toàn tuyệt đối, chỉ cảm thấy rằng sự so sánh mạch phát triển của hai bên rất thú vị, cuối tuần làm một chút massage tư duy.