Sự phát triển phân tầng của ngành AI và Tài sản tiền điện tử: Một so sánh thú vị
Gần đây, người ta thường bàn luận rằng chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như đã thất bại và có nhiều ý kiến trái chiều về cấu trúc lồng ghép L1-L2-L3. Thú vị là, sự phát triển trong lĩnh vực AI trong năm qua cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng tương tự L1-L2-L3. So sánh các con đường phát triển của hai ngành này, chúng ta có thể phát hiện ra một số sự khác biệt thú vị.
Logic phân lớp trong ngành AI là mỗi lớp đều giải quyết vấn đề cốt lõi mà lớp trước không thể giải quyết. Lớp L1 dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã giải quyết khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ cơ bản, nhưng vẫn còn thiếu sót trong suy luận logic và tính toán toán học. Mô hình suy luận của lớp L2 chuyên khắc phục những điểm yếu này, như DeepSeek R1 có khả năng giải quyết các vấn đề toán học phức tạp và gỡ lỗi mã, bù đắp cho điểm mù nhận thức của LLMs. Trên nền tảng này, lớp L3 của AI Agent tích hợp khả năng của hai lớp trước, giúp AI chuyển từ việc trả lời thụ động sang thực hiện chủ động, có khả năng lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý quy trình công việc phức tạp.
Cấu trúc phân lớp này thể hiện đặc điểm "tiến bộ năng lực": L1 đặt nền tảng, L2 bổ sung điểm yếu, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi lớp đều đạt được bước nhảy vọt về chất trên nền tảng của lớp trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng AI trở nên thông minh và hữu ích hơn.
So với điều này, logic phân tầng trong ngành Tài sản tiền điện tử là mỗi tầng đều tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề của tầng trước, nhưng lại vô tình gây ra những vấn đề mới và lớn hơn. Ví dụ, để giải quyết nút thắt hiệu suất của chuỗi công khai L1, ngành công nghiệp đã đề xuất giải pháp mở rộng L2. Tuy nhiên, sau khi trải qua một cơn sốt cơ sở hạ tầng L2, mặc dù phí Gas giảm và TPS tổng thể tăng lên, nhưng tính thanh khoản lại trở nên phân tán, các ứng dụng sinh thái vẫn còn thiếu thốn, quá nhiều cơ sở hạ tầng L2 lại trở thành vấn đề mới. Để đối phó với khó khăn này, ngành bắt đầu phát triển chuỗi ứng dụng dọc L3, nhưng những chuỗi ứng dụng này thường hoạt động độc lập, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác sinh thái của chuỗi chung, mà làm cho trải nghiệm người dùng trở nên phân mảnh hơn.
Mô hình phân lớp này giống như "chuyển giao vấn đề": L1 gặp phải nghẽn, L2 cung cấp giải pháp, L3 thì rơi vào sự hỗn loạn và phân tán. Mỗi lớp dường như chỉ đơn giản là chuyển vấn đề từ nơi này sang nơi khác, tạo ấn tượng rằng tất cả các giải pháp đều xoay quanh mục đích "phát coin".
Nguyên nhân cốt lõi gây ra sự khác biệt này có thể là: Ngành AI được phân tầng do sự cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đều nỗ lực nâng cao khả năng mô hình; trong khi ngành Tài sản tiền điện tử dường như bị ràng buộc nhiều hơn bởi Tokenomic, KPI cốt lõi của mỗi dự án L2 thường tập trung vào TVL và giá coin.
Nói ngắn gọn, một ngành đang giải quyết các vấn đề kỹ thuật, trong khi một ngành khác lại giống như đang đóng gói các sản phẩm tài chính. Việc đánh giá sự khác biệt này có thể không có câu trả lời tiêu chuẩn, tùy thuộc vào quan điểm của mỗi người.
Tất nhiên, sự so sánh trừu tượng này không phải là tuyệt đối, chỉ là một số quan sát thú vị được rút ra từ bối cảnh phát triển của hai ngành. Sự so sánh này cung cấp cho chúng ta một góc nhìn mới, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về hai lĩnh vực phát triển nhanh chóng này.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
21 thích
Phần thưởng
21
9
Chia sẻ
Bình luận
0/400
UncommonNPC
· 07-27 14:35
Thế giới tiền điện tử mãi mãi quay vòng.
Xem bản gốcTrả lời0
fork_in_the_road
· 07-26 17:37
Token chỉ là một trò đùa mà thôi
Xem bản gốcTrả lời0
MetaNomad
· 07-25 13:31
Còn không phải đều là để kiếm tiền sao?
Xem bản gốcTrả lời0
MoonMathMagic
· 07-25 13:26
Giao dịch Token mãi mãi không thể bằng việc làm công nghệ.
Xem bản gốcTrả lời0
MetaverseLandlady
· 07-25 13:25
Lại bắt đầu cuốn mô hình rồi đúng không?
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCrier
· 07-25 13:22
Token kinh tế chỉ là một trò cười
Xem bản gốcTrả lời0
LayoffMiner
· 07-25 13:09
Hú, đúng là AI đã nói đúng rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
RektButStillHere
· 07-25 13:05
Bạn nói đúng, web3 chính là chơi tiền.
Xem bản gốcTrả lời0
fren_with_benefits
· 07-25 12:57
Thế giới tiền điện tử này thật là không thể tin được...
So sánh sự phát triển phân tầng giữa AI và ngành công nghiệp tài sản tiền điện tử: Được thúc đẩy bởi công nghệ VS được thúc đẩy bởi Token
Sự phát triển phân tầng của ngành AI và Tài sản tiền điện tử: Một so sánh thú vị
Gần đây, người ta thường bàn luận rằng chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như đã thất bại và có nhiều ý kiến trái chiều về cấu trúc lồng ghép L1-L2-L3. Thú vị là, sự phát triển trong lĩnh vực AI trong năm qua cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng tương tự L1-L2-L3. So sánh các con đường phát triển của hai ngành này, chúng ta có thể phát hiện ra một số sự khác biệt thú vị.
Logic phân lớp trong ngành AI là mỗi lớp đều giải quyết vấn đề cốt lõi mà lớp trước không thể giải quyết. Lớp L1 dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã giải quyết khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ cơ bản, nhưng vẫn còn thiếu sót trong suy luận logic và tính toán toán học. Mô hình suy luận của lớp L2 chuyên khắc phục những điểm yếu này, như DeepSeek R1 có khả năng giải quyết các vấn đề toán học phức tạp và gỡ lỗi mã, bù đắp cho điểm mù nhận thức của LLMs. Trên nền tảng này, lớp L3 của AI Agent tích hợp khả năng của hai lớp trước, giúp AI chuyển từ việc trả lời thụ động sang thực hiện chủ động, có khả năng lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý quy trình công việc phức tạp.
Cấu trúc phân lớp này thể hiện đặc điểm "tiến bộ năng lực": L1 đặt nền tảng, L2 bổ sung điểm yếu, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi lớp đều đạt được bước nhảy vọt về chất trên nền tảng của lớp trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng AI trở nên thông minh và hữu ích hơn.
So với điều này, logic phân tầng trong ngành Tài sản tiền điện tử là mỗi tầng đều tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề của tầng trước, nhưng lại vô tình gây ra những vấn đề mới và lớn hơn. Ví dụ, để giải quyết nút thắt hiệu suất của chuỗi công khai L1, ngành công nghiệp đã đề xuất giải pháp mở rộng L2. Tuy nhiên, sau khi trải qua một cơn sốt cơ sở hạ tầng L2, mặc dù phí Gas giảm và TPS tổng thể tăng lên, nhưng tính thanh khoản lại trở nên phân tán, các ứng dụng sinh thái vẫn còn thiếu thốn, quá nhiều cơ sở hạ tầng L2 lại trở thành vấn đề mới. Để đối phó với khó khăn này, ngành bắt đầu phát triển chuỗi ứng dụng dọc L3, nhưng những chuỗi ứng dụng này thường hoạt động độc lập, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác sinh thái của chuỗi chung, mà làm cho trải nghiệm người dùng trở nên phân mảnh hơn.
Mô hình phân lớp này giống như "chuyển giao vấn đề": L1 gặp phải nghẽn, L2 cung cấp giải pháp, L3 thì rơi vào sự hỗn loạn và phân tán. Mỗi lớp dường như chỉ đơn giản là chuyển vấn đề từ nơi này sang nơi khác, tạo ấn tượng rằng tất cả các giải pháp đều xoay quanh mục đích "phát coin".
Nguyên nhân cốt lõi gây ra sự khác biệt này có thể là: Ngành AI được phân tầng do sự cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đều nỗ lực nâng cao khả năng mô hình; trong khi ngành Tài sản tiền điện tử dường như bị ràng buộc nhiều hơn bởi Tokenomic, KPI cốt lõi của mỗi dự án L2 thường tập trung vào TVL và giá coin.
Nói ngắn gọn, một ngành đang giải quyết các vấn đề kỹ thuật, trong khi một ngành khác lại giống như đang đóng gói các sản phẩm tài chính. Việc đánh giá sự khác biệt này có thể không có câu trả lời tiêu chuẩn, tùy thuộc vào quan điểm của mỗi người.
Tất nhiên, sự so sánh trừu tượng này không phải là tuyệt đối, chỉ là một số quan sát thú vị được rút ra từ bối cảnh phát triển của hai ngành. Sự so sánh này cung cấp cho chúng ta một góc nhìn mới, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về hai lĩnh vực phát triển nhanh chóng này.