Шарова розробка в галузі ШІ та криптоактивів: відмінності та висновки
Нещодавно з'явилися думки, що стратегія Rollup-Centric для Ethereum може зазнати невдачі, і висловлюється критика щодо багаторівневої архітектури L1-L2-L3. Однак, за останній рік розвиток у сфері ШІ також пройшов через подібну швидку еволюцію L1-L2-L3. Порівнюючи рівневу логіку обох сфер, можна виявити деякі цікаві відмінності.
У сфері штучного інтелекту, ієрархічний розвиток слідує логіці "послідовного нарощування можливостей". Моделі великих мов на рівні L1 закладають базові можливості розуміння та генерації мови, але мають недоліки в логічному висновуванні та математичних обчисленнях. Моделі на рівні L2 спеціально вирішують ці проблеми, наприклад, деякі моделі можуть обробляти складні математичні задачі та налагодження коду, компенсуючи когнітивні сліпі зони великих мовних моделей. На цій основі, AI Agent на рівні L3 інтегрує можливості перших двох рівнів, здійснюючи стрибок від пасивних відповідей до активного виконання, здатний самостійно планувати завдання, викликати інструменти, обробляти складні робочі процеси. Розвиток кожного рівня базується на попередньому, приносячи якісне покращення, користувачі можуть явно відчути, що штучний інтелект стає більш розумним і корисним.
У порівнянні, здається, що розподілене розвиток у сфері криптоактивів потрапило в пастку "перекладання проблем". L1 публічні блокчейни стикаються з обмеженнями продуктивності, L2 рішення для збільшення пропускної здатності, хоча і знизили витрати на газ і підвищили TPS, але водночас призвели до нових проблем, таких як розподіл ліквідності та брак екосистемних застосувань. Щоб вирішити ці проблеми, з'явилися L3 вертикальні прикладні блокчейни, але це, у свою чергу, призвело до ще більшої фрагментації екосистеми, а користувацький досвід важко покращити суттєво. Здається, що рішення кожного рівня лише перекладають проблеми з однієї сфери в іншу, а не вирішують основні проблеми.
Ключем до цієї різниці є різні динаміки розвитку у двох сферах. Розшарування у сфері AI в основному керується технологічною конкуренцією, великі компанії та дослідницькі установи прагнуть підвищити можливості моделей. Натомість розшарування у сфері криптоактивів, здається, більше підпорядковується впливу токеноміки, оскільки основні показники проектів різних рівнів часто зосереджені на загальній заблокованій вартості (TVL) та ціні монет.
Це порівняння виявляє суттєві відмінності в шляхах розвитку двох сфер: одна прагне вирішити технологічні завдання, тоді як інша більше зосереджена на упаковці фінансових продуктів. Проте це абстрактне порівняння не є абсолютним, розвиток обох сфер має свою складність і багатогранність.
Для індустрії криптоактивів це порівняння, можливо, надає деякі напрямки для роздумів. Як використовувати технологічні інновації як рушійну силу, а не надмірно покладатися на економіку монет? Як забезпечити, щоб розвиток на кожному рівні приносив користувачам суттєве підвищення вартості? Ці питання варті глибокого розгляду учасниками індустрії.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Шарова розробка ШІ та криптоактивів: технічна інновація чи перенесення проблем?
Шарова розробка в галузі ШІ та криптоактивів: відмінності та висновки
Нещодавно з'явилися думки, що стратегія Rollup-Centric для Ethereum може зазнати невдачі, і висловлюється критика щодо багаторівневої архітектури L1-L2-L3. Однак, за останній рік розвиток у сфері ШІ також пройшов через подібну швидку еволюцію L1-L2-L3. Порівнюючи рівневу логіку обох сфер, можна виявити деякі цікаві відмінності.
У сфері штучного інтелекту, ієрархічний розвиток слідує логіці "послідовного нарощування можливостей". Моделі великих мов на рівні L1 закладають базові можливості розуміння та генерації мови, але мають недоліки в логічному висновуванні та математичних обчисленнях. Моделі на рівні L2 спеціально вирішують ці проблеми, наприклад, деякі моделі можуть обробляти складні математичні задачі та налагодження коду, компенсуючи когнітивні сліпі зони великих мовних моделей. На цій основі, AI Agent на рівні L3 інтегрує можливості перших двох рівнів, здійснюючи стрибок від пасивних відповідей до активного виконання, здатний самостійно планувати завдання, викликати інструменти, обробляти складні робочі процеси. Розвиток кожного рівня базується на попередньому, приносячи якісне покращення, користувачі можуть явно відчути, що штучний інтелект стає більш розумним і корисним.
У порівнянні, здається, що розподілене розвиток у сфері криптоактивів потрапило в пастку "перекладання проблем". L1 публічні блокчейни стикаються з обмеженнями продуктивності, L2 рішення для збільшення пропускної здатності, хоча і знизили витрати на газ і підвищили TPS, але водночас призвели до нових проблем, таких як розподіл ліквідності та брак екосистемних застосувань. Щоб вирішити ці проблеми, з'явилися L3 вертикальні прикладні блокчейни, але це, у свою чергу, призвело до ще більшої фрагментації екосистеми, а користувацький досвід важко покращити суттєво. Здається, що рішення кожного рівня лише перекладають проблеми з однієї сфери в іншу, а не вирішують основні проблеми.
Ключем до цієї різниці є різні динаміки розвитку у двох сферах. Розшарування у сфері AI в основному керується технологічною конкуренцією, великі компанії та дослідницькі установи прагнуть підвищити можливості моделей. Натомість розшарування у сфері криптоактивів, здається, більше підпорядковується впливу токеноміки, оскільки основні показники проектів різних рівнів часто зосереджені на загальній заблокованій вартості (TVL) та ціні монет.
Це порівняння виявляє суттєві відмінності в шляхах розвитку двох сфер: одна прагне вирішити технологічні завдання, тоді як інша більше зосереджена на упаковці фінансових продуктів. Проте це абстрактне порівняння не є абсолютним, розвиток обох сфер має свою складність і багатогранність.
Для індустрії криптоактивів це порівняння, можливо, надає деякі напрямки для роздумів. Як використовувати технологічні інновації як рушійну силу, а не надмірно покладатися на економіку монет? Як забезпечити, щоб розвиток на кожному рівні приносив користувачам суттєве підвищення вартості? Ці питання варті глибокого розгляду учасниками індустрії.