Développement hiérarchique de l'IA et des cryptoactifs : une comparaison intéressante
Récemment, les gens discutent souvent du fait que la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir échoué, et ils expriment des critiques sur la structure imbriquée L1-L2-L3. Fait intéressant, le développement dans le domaine de l'IA au cours de l'année écoulée a également connu une évolution rapide similaire L1-L2-L3. En comparant les trajectoires de développement des deux secteurs, nous pouvons découvrir certaines différences intéressantes.
La logique de hiérarchisation de l'industrie de l'IA consiste à ce que chaque couche résolve les problèmes fondamentaux que la couche précédente ne peut pas résoudre. La couche L1, basée sur le modèle de langage (LLMs), résout les capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais présente des lacunes en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique. La couche L2, avec des modèles de raisonnement, s'attaque spécifiquement à ces faiblesses, comme DeepSeek R1 qui peut résoudre des problèmes mathématiques complexes et effectuer le débogage de code, comblant ainsi les zones d'ombre cognitives des LLMs. Sur cette base, la couche L3, l'Agent IA, intègre les capacités des deux couches précédentes, permettant à l'IA de passer d'une réponse passive à une exécution active, en étant capable de planifier des tâches, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes.
Cette hiérarchie reflète la caractéristique de "progression des capacités" : L1 établit la base, L2 comble les lacunes, L3 intègre. Chaque niveau réalise un saut qualitatif sur la base du niveau précédent, permettant aux utilisateurs de ressentir clairement que l'IA devient plus intelligente et pratique.
En revanche, la logique de stratification de l'industrie des cryptoactifs consiste à ce que chaque couche cherche des solutions aux problèmes de la couche précédente, mais cela entraîne involontairement de nouveaux problèmes, plus importants. Par exemple, pour résoudre le goulot d'étranglement de performance des chaînes publiques L1, l'industrie a proposé des solutions d'extensibilité L2. Cependant, après une vague d'engouement pour les infrastructures L2, bien que les frais de Gas aient diminué et que le TPS ait globalement augmenté, la liquidité est devenue dispersée, et les applications écologiques restent rares. Trop d'infrastructures L2 sont devenues un nouveau problème. Pour faire face à cette impasse, l'industrie a commencé à développer des chaînes d'applications verticales L3, mais ces chaînes d'applications agissent souvent de manière indépendante, ne pouvant pas bénéficier des effets de synergie de la chaîne universelle, ce qui rend l'expérience utilisateur encore plus fragmentée.
Ce modèle en couches ressemble davantage à un "transfert de problème" : L1 présente des goulets d'étranglement, L2 offre des solutions, tandis que L3 est plongé dans le chaos et la dispersion. Chaque couche semble simplement transférer le problème d'un endroit à un autre, donnant l'impression que toutes les solutions tournent autour de l'objectif de "émission de jetons".
La raison principale de cette différence pourrait résider dans le fait que la stratification de l'industrie de l'IA est motivée par la concurrence technologique, les grandes entreprises s'efforçant d'améliorer les capacités des modèles ; tandis que la stratification de l'industrie des cryptoactifs semble être davantage entravée par la Tokenomic, chaque projet L2 se concentrant souvent sur le TVL et le prix du jeton.
En résumé, un secteur s'attaque à des défis techniques, tandis qu'un autre se concentre davantage sur l'emballage de produits financiers. Il n'y a peut-être pas de réponse standard à cette différence de jugement, cela dépend des opinions.
Bien sûr, cette comparaison abstraite n'est pas absolue, elle ne représente que quelques observations intéressantes tirées des contextes de développement des deux industries. Cette comparaison nous offre un nouveau point de vue, ce qui nous aide à mieux comprendre ces deux domaines en pleine croissance.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
21 J'aime
Récompense
21
9
Partager
Commentaire
0/400
UncommonNPC
· 07-27 14:35
l'univers de la cryptomonnaie est toujours en train de tourner en rond
Voir l'originalRépondre0
fork_in_the_road
· 07-26 17:37
Le jeton n'est qu'une blague.
Voir l'originalRépondre0
MetaNomad
· 07-25 13:31
N'est-ce pas tout pour faire de l'argent ?
Voir l'originalRépondre0
MoonMathMagic
· 07-25 13:26
Faire des jetons ne pourra jamais rivaliser avec la technologie.
Voir l'originalRépondre0
MetaverseLandlady
· 07-25 13:25
On recommence à faire des modèles, n'est-ce pas ?
Voir l'originalRépondre0
GasFeeCrier
· 07-25 13:22
L'économie des jetons est une blague.
Voir l'originalRépondre0
LayoffMiner
· 07-25 13:09
Eh bien, l'IA a vraiment eu raison.
Voir l'originalRépondre0
RektButStillHere
· 07-25 13:05
Tu as raison, le web3 c'est juste jouer avec de l'argent.
Voir l'originalRépondre0
fren_with_benefits
· 07-25 12:57
L'univers de la cryptomonnaie est vraiment incroyable...
Comparaison du développement en couches de l'IA et de l'industrie des cryptoactifs : technologie pilotée VS jeton piloté
Développement hiérarchique de l'IA et des cryptoactifs : une comparaison intéressante
Récemment, les gens discutent souvent du fait que la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir échoué, et ils expriment des critiques sur la structure imbriquée L1-L2-L3. Fait intéressant, le développement dans le domaine de l'IA au cours de l'année écoulée a également connu une évolution rapide similaire L1-L2-L3. En comparant les trajectoires de développement des deux secteurs, nous pouvons découvrir certaines différences intéressantes.
La logique de hiérarchisation de l'industrie de l'IA consiste à ce que chaque couche résolve les problèmes fondamentaux que la couche précédente ne peut pas résoudre. La couche L1, basée sur le modèle de langage (LLMs), résout les capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais présente des lacunes en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique. La couche L2, avec des modèles de raisonnement, s'attaque spécifiquement à ces faiblesses, comme DeepSeek R1 qui peut résoudre des problèmes mathématiques complexes et effectuer le débogage de code, comblant ainsi les zones d'ombre cognitives des LLMs. Sur cette base, la couche L3, l'Agent IA, intègre les capacités des deux couches précédentes, permettant à l'IA de passer d'une réponse passive à une exécution active, en étant capable de planifier des tâches, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes.
Cette hiérarchie reflète la caractéristique de "progression des capacités" : L1 établit la base, L2 comble les lacunes, L3 intègre. Chaque niveau réalise un saut qualitatif sur la base du niveau précédent, permettant aux utilisateurs de ressentir clairement que l'IA devient plus intelligente et pratique.
En revanche, la logique de stratification de l'industrie des cryptoactifs consiste à ce que chaque couche cherche des solutions aux problèmes de la couche précédente, mais cela entraîne involontairement de nouveaux problèmes, plus importants. Par exemple, pour résoudre le goulot d'étranglement de performance des chaînes publiques L1, l'industrie a proposé des solutions d'extensibilité L2. Cependant, après une vague d'engouement pour les infrastructures L2, bien que les frais de Gas aient diminué et que le TPS ait globalement augmenté, la liquidité est devenue dispersée, et les applications écologiques restent rares. Trop d'infrastructures L2 sont devenues un nouveau problème. Pour faire face à cette impasse, l'industrie a commencé à développer des chaînes d'applications verticales L3, mais ces chaînes d'applications agissent souvent de manière indépendante, ne pouvant pas bénéficier des effets de synergie de la chaîne universelle, ce qui rend l'expérience utilisateur encore plus fragmentée.
Ce modèle en couches ressemble davantage à un "transfert de problème" : L1 présente des goulets d'étranglement, L2 offre des solutions, tandis que L3 est plongé dans le chaos et la dispersion. Chaque couche semble simplement transférer le problème d'un endroit à un autre, donnant l'impression que toutes les solutions tournent autour de l'objectif de "émission de jetons".
La raison principale de cette différence pourrait résider dans le fait que la stratification de l'industrie de l'IA est motivée par la concurrence technologique, les grandes entreprises s'efforçant d'améliorer les capacités des modèles ; tandis que la stratification de l'industrie des cryptoactifs semble être davantage entravée par la Tokenomic, chaque projet L2 se concentrant souvent sur le TVL et le prix du jeton.
En résumé, un secteur s'attaque à des défis techniques, tandis qu'un autre se concentre davantage sur l'emballage de produits financiers. Il n'y a peut-être pas de réponse standard à cette différence de jugement, cela dépend des opinions.
Bien sûr, cette comparaison abstraite n'est pas absolue, elle ne représente que quelques observations intéressantes tirées des contextes de développement des deux industries. Cette comparaison nous offre un nouveau point de vue, ce qui nous aide à mieux comprendre ces deux domaines en pleine croissance.