مقارنة مثيرة بين مسارات تطوير الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية

في الآونة الأخيرة، يعتقد العديد من الناس أن استراتيجية التوسع المعتمدة على Rollup في الإيثيريوم تبدو عالقة، ويعبرون عن عدم رضاهم عن هذا النموذج المتداخل من L1-L2-L3. ومع ذلك، من المثير للاهتمام أن التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي شهدت أيضًا تطورًا سريعًا مشابهًا من L1-L2-L3. من خلال المقارنة، يمكننا استكشاف الفروقات في أنماط تطوير هذين القطاعين والأسباب الكامنة وراءها.

في مجال الذكاء الاصطناعي، كل طبقة من التطور تهدف إلى حل المشكلة الأساسية التي لا يمكن للطبقة السابقة التغلب عليها:

1. وضعت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في طبقة L1 الأساس للقدرات على فهم اللغة وإنتاجها، ولكن هناك نقاط ضعف واضحة في الاستدلال المنطقي والحسابات الرياضية.

2. تم تصميم نموذج الاستدلال في طبقة L2 لمعالجة هذه المشكلات بشكل محدد. على سبيل المثال، يمكن لبعض النماذج المتقدمة التعامل مع مسائل رياضية معقدة وتصحيح الشفرات، مما يعوض بشكل فعال عن الفجوات المعرفية في LLMs.

3. وكيل الذكاء الاصطناعي في طبقة L3 يدمج بشكل عضوي قدرات الطبقتين السابقتين، مما يحول الذكاء الاصطناعي من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط، مما يتيح له تخطيط المهام بشكل مستقل واستدعاء الأدوات ومعالجة سير العمل المعقد.

تظهر هذه الهيكلية المتدرجة تقدم القدرات: L1 تضع الأساس، وL2 تعوض النقص، وL3 تحقق التكامل. كل طبقة تحقق قفزة نوعية على أساس الطبقة السابقة، ويمكن للمستخدمين أن يشعروا بوضوح أن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً وفائدة.

بالمقارنة، يبدو أن المنطق الطبقي في مجال الأصول الرقمية يقع في حلقة من الإصلاح المستمر للمشاكل ولكنها تخلق مشاكل جديدة.

1. تواجه سلسلة الكتل العامة L1 عنق زجاجة في الأداء، لذا تم إدخال خطة توسيع L2. ومع ذلك، على الرغم من تقليل تكاليف الغاز وزيادة إجمالي TPS، إلا أنه أدى أيضًا إلى مشكلة تشتت السيولة ونقص التطبيقات البيئية.

2. لحل هذه المشكلات، ظهرت سلاسل التطبيقات العمودية L3. لكن هذه السلاسل غالبًا ما تعمل بشكل مستقل، مما يجعلها غير قادرة على الاستفادة من تأثيرات التعاون البيئي لسلاسل البنية التحتية العامة، بل تزيد من تفتيت تجربة المستخدم.

يبدو أن هذا التطور الطبقي يشبه نوعًا من "نقل المشكلة": تؤدي اختناقات L1 إلى ترقيع L2، بينما تقع L3 في الفوضى والتشتت. يبدو أن كل طبقة ليست سوى نقل للمشكلة من مجال إلى آخر، مما يعطي انطباعًا بأن جميع الحلول تدور حول هدف "إصدار العملات".

السبب الجذري لهذا الاختلاف قد يكون في:

• التطور المتدرج في صناعة الذكاء الاصطناعي مدفوع أساساً بالمنافسة التكنولوجية، حيث تسعى الشركات الكبرى جاهدة لتعزيز قدرات النماذج.
• قد يتأثر التطور المتدرج لصناعة الأصول الرقمية باقتصاديات الرموز، وغالبًا ما تركز المؤشرات الأساسية لمشاريع L2 المختلفة على القيمة الإجمالية المقفلة (TVL) وسعر الرمز.

باختصار، يركز أحد الصناعات على حل المشكلات التقنية العملية، بينما يركز الآخر بشكل أكبر على تطوير المنتجات المالية. بالطبع، هذه المقارنة ليست مطلقة، بل تقدم وجهة نظر مثيرة للاهتمام من منظور تطور الصناعة.