Усі кажуть, що стратегія Rollup-Centric Ethereum, здається, провалилася? І глибоко ненавидять цю гру в матрьошки L1-L2-L3, але цікаво, що за минулий рік розвиток у сфері AI також пройшов швидку еволюцію L1—L2—L3. Порівнявши, де ж насправді проблема?
Ієрархічна логіка ШІ полягає в тому, що кожен рівень вирішує основні проблеми, які не можуть бути вирішені верхнім рівнем.
Наприклад, L1 LLM вирішують базові навички розуміння та генерації мови, але логічне міркування та математичні розрахунки справді недосконалі; 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 передбачень агент штучного інтелекту L3 природним чином інтегрує перші два рівні можливостей, дозволяючи ШІ переходити від пасивного реагування до активного виконання, і може самостійно планувати завдання, викликати інструменти та керувати складними робочими процесами.
Бачиш, ця ієрархія є "поступовим підвищенням можливостей": L1 закладає основу, L2 доповнює недоліки, L3 здійснює інтеграцію. Кожен рівень створює якісний стрибок на основі попереднього, користувачі можуть чітко відчути, як ШІ стає розумнішим і кориснішим.
Шарова логіка Crypto полягає в тому, що кожен шар усуває проблеми попереднього шару, але, на жаль, приносить нові, ще більші проблеми.
Наприклад, продуктивність публічного ланцюга L1 недостатня, тому природно думати про використання рішення розширення layer2, але після інволюції хвилі інфрачервоного шару2 здається, що газ низький, і TPS накопичується збільшено, але ліквідність розсіюється, а екологічне застосування продовжує залишатися дефіцитним, що робить занадто велику кількість layer2 infra великою проблемою. В результаті ми почали будувати вертикальні ланцюжки додатків layer3, але ланцюжки додатків були незалежними і не могли насолоджуватися екологічним синергічним ефектом загального ланцюга Infra, а користувацький досвід став більш фрагментованим.
Таким чином, таке розшарування перетворюється на "передачу проблем": L1 має вузьке місце, L2 усуває недоліки, L3 безладний і децентралізований. Кожен рівень просто переносить проблему з одного місця в інше, ніби всі рішення обертаються лише навколо питання "випуску монет".
На цьому етапі всі повинні зрозуміти, в чому полягає причина цього парадоксу: ієрархія AI обумовлена технологічною конкуренцією, OpenAI, Anthropic та DeepSeek змагаються у можливостях моделей; ієрархія Crypto обумовлена токеномікою, де основні KPI кожного L2 - це TVL та ціна токена.
Отже, по суті, один займається вирішенням технічних проблем, а інший - упаковкою фінансових продуктів? Хто правий, а хто ні, можливо, немає відповіді, все залежить від точки зору.
Звичайно, це абстрактне порівняння не є таким вже абсолютним, просто вважаю, що порівняння розвитку обох дуже цікаве, тож зроблю розумову гімнастику 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.
Холодне мислення: у чому різниця між AI та крипто-сектором?
Автор: Haotian
Усі кажуть, що стратегія Rollup-Centric Ethereum, здається, провалилася? І глибоко ненавидять цю гру в матрьошки L1-L2-L3, але цікаво, що за минулий рік розвиток у сфері AI також пройшов швидку еволюцію L1—L2—L3. Порівнявши, де ж насправді проблема?
Наприклад, L1 LLM вирішують базові навички розуміння та генерації мови, але логічне міркування та математичні розрахунки справді недосконалі; 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 передбачень агент штучного інтелекту L3 природним чином інтегрує перші два рівні можливостей, дозволяючи ШІ переходити від пасивного реагування до активного виконання, і може самостійно планувати завдання, викликати інструменти та керувати складними робочими процесами.
Бачиш, ця ієрархія є "поступовим підвищенням можливостей": L1 закладає основу, L2 доповнює недоліки, L3 здійснює інтеграцію. 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 розширення layer2, але після інволюції хвилі інфрачервоного шару2 здається, що газ низький, і TPS накопичується збільшено, але ліквідність розсіюється, а екологічне застосування продовжує залишатися дефіцитним, що робить занадто велику кількість layer2 infra великою проблемою. В результаті ми почали будувати вертикальні ланцюжки додатків layer3, але ланцюжки додатків були незалежними і не могли насолоджуватися екологічним синергічним ефектом загального ланцюга Infra, а користувацький досвід став більш фрагментованим.
Таким чином, таке розшарування перетворюється на "передачу проблем": L1 має вузьке місце, L2 усуває недоліки, L3 безладний і децентралізований. Кожен рівень просто переносить проблему з одного місця в інше, ніби всі рішення обертаються лише навколо питання "випуску монет".
На цьому етапі всі повинні зрозуміти, в чому полягає причина цього парадоксу: ієрархія AI обумовлена технологічною конкуренцією, OpenAI, Anthropic та DeepSeek змагаються у можливостях моделей; ієрархія Crypto обумовлена токеномікою, де основні KPI кожного L2 - це TVL та ціна токена.
Отже, по суті, один займається вирішенням технічних проблем, а інший - упаковкою фінансових продуктів? Хто правий, а хто ні, можливо, немає відповіді, все залежить від точки зору.
Звичайно, це абстрактне порівняння не є таким вже абсолютним, просто вважаю, що порівняння розвитку обох дуже цікаве, тож зроблю розумову гімнастику на вихідних.