AI ve Kripto Varlıklar sektörünün katmanlı gelişimi: İlginç bir karşılaştırma

Son zamanlarda, insanların Ethereum'un Rollup-Centric stratejisinin başarısız olduğu ve L1-L2-L3'ün iç içe yapısı hakkında eleştirilerde bulunduğu sıkça tartışılmakta. İlginç bir şekilde, son bir yıl içinde AI alanındaki gelişmeler de benzer bir L1-L2-L3 hızlı evrimi yaşadı. İki sektörün gelişim yollarını karşılaştırdığımızda, bazı ilginç farklılıklar keşfedebiliriz.

AI sektöründeki katmanlı mantık, her katmanın bir önceki katmanın çözemediği temel sorunları çözmesi üzerine kuruludur. Büyük dil modelleri (LLMs) temel alınarak oluşturulan L1 katmanı, dil anlama ve üretiminin temel yeteneklerini çözer, ancak mantıksal akıl yürütme ve matematiksel hesaplama konularında zayıf noktaları vardır. L2 katmanındaki akıl yürütme modeli, bu zayıflıkları aşmak üzere özel olarak tasarlanmıştır; örneğin, DeepSeek R1 karmaşık matematik sorunlarını çözme ve kod hata ayıklama yeteneğine sahiptir, bu da LLM'lerin bilişsel kör noktalarını telafi eder. Bu temelin üzerine, L3 katmanı olan AI Agent, önceki iki katmanın yeteneklerini entegre ederek, AI'nın pasif cevap vermekten aktif icraata geçmesini sağlar; görevleri bağımsız olarak planlayabilir, araçları çağırabilir ve karmaşık iş akışlarını yönetebilir.

Bu katmanlı yapı, "yetenek ilerlemesi" özelliğini yansıtmaktadır: L1 temel oluşturur, L2 eksiklikleri tamamlar, L3 entegrasyonu gerçekleştirir. Her bir katman, bir önceki katmanın temelinde niteliksel bir sıçrama yapar, kullanıcılar AI'nın daha akıllı ve kullanışlı hale geldiğini açıkça hissedebilir.

Buna karşılık, kripto varlıklar endüstrisinin katmanlı mantığı, her katmanın bir önceki katmanın sorunlarına çözüm bulmaya çalıştığıdır, ancak bu istemeden yeni ve daha büyük sorunlar yaratmaktadır. Örneğin, L1 kamu blok zincirinin performans darboğazını çözmek için endüstri L2 ölçeklendirme çözümleri önermiştir. Ancak, L2 altyapısında bir patlama yaşandıktan sonra, Gas ücretleri düşmüş ve TPS genel olarak artmış olsa da, likidite dağılmış, ekosistem uygulamaları hala yetersiz kalmış, fazla L2 altyapısı ise yeni bir sorun haline gelmiştir. Bu zor durumu aşmak için, sektör L3 dikey uygulama zincirleri geliştirmeye başlamıştır, ancak bu uygulama zincirleri genellikle kendi başlarına hareket etmekte ve genel zincirin ekosistem iş birliği etkilerinden faydalanamamaktadır, bu da kullanıcı deneyimini daha da parçalı hale getirmektedir.

Bu katmanlı model daha çok "sorun transferi" gibi: L1 darboğazları mevcut, L2 çözüm sunuyor, L3 ise kaos ve dağınıklığa kapılıyor. Her katman, sanki sorunu bir yerden alıp başka bir yere aktarıyormuş gibi görünüyor ve tüm çözümlerin "coin basma" amacına odaklandığı izlenimini veriyor.

Bu farkın temel nedeni muhtemelen şudur: AI endüstrisindeki katmanlaşma, teknoloji rekabeti tarafından yönlendirilirken, kripto varlıklar endüstrisindeki katmanlaşma daha çok Tokenomik ile sınırlı gibi görünüyor; her L2 projesinin temel KPI'ları genellikle TVL ve token fiyatı üzerinde yoğunlaşmaktadır.

Kısacası, bir sektör teknik sorunları çözerken, diğer sektör daha çok finansal ürünleri paketlemeye benziyor. Bu tür bir farkın değerlendirilmesinin standardı olmayabilir, bu tamamen kişisel bir görüş meselesidir.

Elbette, bu soyut karşılaştırma mutlak değildir, sadece iki sektörün gelişim bağlamından çıkarılan bazı ilginç gözlemlerdir. Bu karşılaştırma, bize yeni bir düşünme açısı sunar ve bu iki hızlı gelişen alanı daha iyi anlamamıza yardımcı olur.