Phân tích so sánh con đường phát triển công nghệ AI và Tài sản tiền điện tử
Gần đây, chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như đã gặp khó khăn, trong khi mô hình phát triển đa lớp (L1-L2-L3) cũng đang bị nghi ngờ. Tuy nhiên, điều thú vị là lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong năm qua cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng nhiều cấp độ tương tự. Bằng cách so sánh quỹ đạo phát triển của hai lĩnh vực này, chúng ta có thể khám phá sâu hơn về sự khác biệt và tương đồng của chúng.
Trong lĩnh vực AI, mỗi tầng của kiến trúc đa tầng đều tập trung vào việc giải quyết các vấn đề cốt lõi mà tầng trước chưa thể khắc phục:
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) của lớp L1 đã đặt nền tảng cho việc hiểu và sinh ngôn ngữ, nhưng vẫn còn những điểm yếu rõ rệt trong suy luận logic và tính toán toán học.
Mô hình suy luận của lớp L2 giải quyết những vấn đề này một cách có mục đích. Ví dụ, một số mô hình tiên tiến đã có khả năng xử lý các bài toán toán học phức tạp và gỡ lỗi mã, hiệu quả bù đắp cho những điểm mù nhận thức của LLMs.
AI đại lý của lớp L3 tích hợp khả năng của hai lớp trước, biến AI từ phản ứng thụ động thành thực hiện chủ động, có khả năng lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ, xử lý quy trình làm việc phức tạp.
Cấu trúc phân lớp này thể hiện sự tiến bộ về khả năng: L1 tạo nền tảng, L2 bù đắp thiếu sót, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi lớp đều đạt được bước nhảy chất lượng dựa trên lớp trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI trở nên thông minh và hữu ích hơn.
So với đó, cấu trúc đa lớp trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử dường như phải đối mặt với những thách thức khác nhau:
Hạn chế hiệu suất của chuỗi L1 đã thúc đẩy sự xuất hiện của các giải pháp mở rộng L2. Tuy nhiên, mặc dù phí gas giảm, TPS có sự cải thiện, nhưng cũng mang lại những vấn đề mới như phân tán thanh khoản, thiếu hụt ứng dụng sinh thái.
Sự xuất hiện của chuỗi ứng dụng dọc L3 nhằm giải quyết các vấn đề của L2, nhưng lại dẫn đến việc phân mảnh thêm của hệ sinh thái, khó có thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác mà cơ sở hạ tầng chung mang lại.
Cấu trúc phân lớp này dường như đã trở thành "chuyển giao vấn đề": sự tắc nghẽn của L1 dẫn đến sự xuất hiện của L2, và các vấn đề của L2 lại thúc đẩy sự hình thành của L3, mỗi lớp chỉ đơn giản là chuyển vấn đề từ một lĩnh vực sang lĩnh vực khác, chứ không thực sự giải quyết vấn đề cốt lõi.
Nguyên nhân cốt lõi gây ra sự khác biệt này có thể là: sự phân lớp trong lĩnh vực AI được thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đang nỗ lực nâng cao khả năng của mô hình; trong khi đó, sự phân lớp trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử dường như chủ yếu được chi phối bởi kinh tế token, các chỉ số cốt lõi của các giải pháp ở từng lớp thường tập trung vào giá trị tổng khóa (TVL) và giá token.
Sự so sánh này tiết lộ động lực phát triển hoàn toàn khác nhau giữa hai lĩnh vực: một bên tập trung vào việc giải quyết các vấn đề kỹ thuật, trong khi bên kia lại chú trọng hơn vào việc thiết kế các sản phẩm tài chính. Mặc dù so sánh trừu tượng này không hoàn toàn tuyệt đối, nhưng nó thực sự cung cấp cho chúng ta một góc nhìn thú vị, cho phép chúng ta suy nghĩ từ những khía cạnh khác nhau về hai lĩnh vực công nghệ phát triển nhanh 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.
16 thích
Phần thưởng
16
7
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ArbitrageBot
· 08-11 17:03
L2 giảm ma khi nào có thể nâng đầu lên
Xem bản gốcTrả lời0
LeverageAddict
· 08-11 04:20
Thật sự, việc nhảy chuỗi rất khó chịu áp lực.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeNightmare
· 08-10 06:34
Thời buổi này còn ai chơi L2 nữa.
Xem bản gốcTrả lời0
screenshot_gains
· 08-10 06:31
ai đã giết chết sự phấn khích layer2 thật lòng mà nói
AI và Tài sản tiền điện tử song hành: So sánh sự phát triển cấu trúc đa lớp
Phân tích so sánh con đường phát triển công nghệ AI và Tài sản tiền điện tử
Gần đây, chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như đã gặp khó khăn, trong khi mô hình phát triển đa lớp (L1-L2-L3) cũng đang bị nghi ngờ. Tuy nhiên, điều thú vị là lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong năm qua cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng nhiều cấp độ tương tự. Bằng cách so sánh quỹ đạo phát triển của hai lĩnh vực này, chúng ta có thể khám phá sâu hơn về sự khác biệt và tương đồng của chúng.
Trong lĩnh vực AI, mỗi tầng của kiến trúc đa tầng đều tập trung vào việc giải quyết các vấn đề cốt lõi mà tầng trước chưa thể khắc phục:
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) của lớp L1 đã đặt nền tảng cho việc hiểu và sinh ngôn ngữ, nhưng vẫn còn những điểm yếu rõ rệt trong suy luận logic và tính toán toán học.
Mô hình suy luận của lớp L2 giải quyết những vấn đề này một cách có mục đích. Ví dụ, một số mô hình tiên tiến đã có khả năng xử lý các bài toán toán học phức tạp và gỡ lỗi mã, hiệu quả bù đắp cho những điểm mù nhận thức của LLMs.
AI đại lý của lớp L3 tích hợp khả năng của hai lớp trước, biến AI từ phản ứng thụ động thành thực hiện chủ động, có khả năng lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ, xử lý quy trình làm việc phức tạp.
Cấu trúc phân lớp này thể hiện sự tiến bộ về khả năng: L1 tạo nền tảng, L2 bù đắp thiếu sót, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi lớp đều đạt được bước nhảy chất lượng dựa trên lớp trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI trở nên thông minh và hữu ích hơn.
So với đó, cấu trúc đa lớp trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử dường như phải đối mặt với những thách thức khác nhau:
Hạn chế hiệu suất của chuỗi L1 đã thúc đẩy sự xuất hiện của các giải pháp mở rộng L2. Tuy nhiên, mặc dù phí gas giảm, TPS có sự cải thiện, nhưng cũng mang lại những vấn đề mới như phân tán thanh khoản, thiếu hụt ứng dụng sinh thái.
Sự xuất hiện của chuỗi ứng dụng dọc L3 nhằm giải quyết các vấn đề của L2, nhưng lại dẫn đến việc phân mảnh thêm của hệ sinh thái, khó có thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác mà cơ sở hạ tầng chung mang lại.
Cấu trúc phân lớp này dường như đã trở thành "chuyển giao vấn đề": sự tắc nghẽn của L1 dẫn đến sự xuất hiện của L2, và các vấn đề của L2 lại thúc đẩy sự hình thành của L3, mỗi lớp chỉ đơn giản là chuyển vấn đề từ một lĩnh vực sang lĩnh vực khác, chứ không thực sự giải quyết vấn đề cốt lõi.
Nguyên nhân cốt lõi gây ra sự khác biệt này có thể là: sự phân lớp trong lĩnh vực AI được thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đang nỗ lực nâng cao khả năng của mô hình; trong khi đó, sự phân lớp trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử dường như chủ yếu được chi phối bởi kinh tế token, các chỉ số cốt lõi của các giải pháp ở từng lớp thường tập trung vào giá trị tổng khóa (TVL) và giá token.
Sự so sánh này tiết lộ động lực phát triển hoàn toàn khác nhau giữa hai lĩnh vực: một bên tập trung vào việc giải quyết các vấn đề kỹ thuật, trong khi bên kia lại chú trọng hơn vào việc thiết kế các sản phẩm tài chính. Mặc dù so sánh trừu tượng này không hoàn toàn tuyệt đối, nhưng nó thực sự cung cấp cho chúng ta một góc nhìn thú vị, cho phép chúng ta suy nghĩ từ những khía cạnh khác nhau về hai lĩnh vực công nghệ phát triển nhanh này.