AI ve Kripto Varlıklar sektörünün gelişim yollarındaki ilginç karşılaştırma

Son zamanlarda, birçok kişi Ethereum'un Rollup merkezli genişleme stratejisinin zor durumda olduğunu düşünüyor ve bu katmanlı L1-L2-L3 modeline karşı memnuniyetsizliklerini dile getiriyor. Ancak ilginç olan, geçtiğimiz yıl yapay zeka alanındaki gelişmelerin de benzer bir L1-L2-L3 hızlı evrimden geçtiğidir. Karşılaştırarak, bu iki sektörün gelişim modellerinin farklılıklarını ve arkasındaki nedenleri derinlemesine inceleyebiliriz.

AI alanında, her bir katmanın gelişimi bir önceki katmanın aşamadığı temel sorunları çözmeye adanmıştır:

1. L1 katmanındaki büyük dil modelleri (LLM'ler), dil anlama ve üretme temel yeteneklerini oluştururken, mantıksal akıl yürütme ve matematiksel hesaplama konusunda belirgin eksiklikler göstermektedir.

2. L2 katmanının akıl yürütme modeli bu sorunları hedef alarak çözmektedir. Örneğin, bazı gelişmiş modeller karmaşık matematik problemlerini ve kod hata ayıklamayı işleyebilir, böylece LLM'lerin bilişsel kör noktalarını etkin bir şekilde telafi eder.

3. L3 katmanındaki AI ajanı, ilk iki katmanın yeteneklerini organik bir şekilde birleştirerek, AI'nın pasif yanıt vermekten proaktif bir şekilde eyleme geçmesine, görevleri kendi başına planlayabilmesine, araçları çağırabilmesine ve karmaşık iş akışlarını işleyebilmesine olanak tanır.

Bu katmanlı yapı, yeteneklerin ilerlemesini yansıtmaktadır: L1 temeli atar, L2 eksiklikleri tamamlar, L3 entegrasyonu gerçekleştirir. Her bir katman, bir önceki katmanın üzerine niteliksel bir sıçrama yapar ve kullanıcılar AI'nın daha akıllı ve kullanışlı hale geldiğini net bir şekilde hissedebilir.

Buna karşılık, Kripto Varlıklar alanındaki katmanlı mantık, sürekli olarak sorunları onarmaya çalışırken yeni sorunlar yaratan bir döngüye sıkışmış gibi görünüyor:

1. L1 kamu zinciri performans darboğazları ile karşılaşıyor, bu nedenle L2 genişleme çözümleri getiriliyor. Ancak, Gas maliyetlerini düşürüp genel TPS'yi artırmasına rağmen, likiditenin dağılması ve ekosistem uygulamalarının yetersizliği sorununu da beraberinde getiriyor.

2. Bu sorunları çözmek için L3 dikey uygulama zincirleri ortaya çıkmıştır. Ancak bu uygulama zincirleri genellikle kendi başlarına hareket eder ve altyapı genel zincirinin ekosistem işbirliği etkisinden yararlanamazlar, bu da kullanıcı deneyimini daha da parçalı hale getirir.

Bu katmanlı evrim daha çok bir "sorun kaydırma" gibi: L1'in darboğazı L2'nin yamanmasına yol açarken, L3 karmaşa ve dağınıklığa kapılıyor. Her katman sanki sorunu bir alandan başka bir alana kaydırıyormuş gibi görünüyor, tüm çözümlerin "token ihraç etme" amacı etrafında döndüğü izlenimini veriyor.

Bu farklılığın temel nedeni muhtemelen şudur:

• AI sektöründeki katmanlı gelişim esas olarak teknolojik rekabet tarafından yönlendirilmektedir; büyük şirketler model yeteneklerini artırmak için çaba sarf etmektedir.
• Kripto Varlıklar sektörünün katmanlı gelişimi, token ekonomisi tarafından etkilenebilir; çeşitli L2 projelerinin temel göstergeleri genellikle toplam kilitli değer (TVL) ve token fiyatı üzerinde yoğunlaşmaktadır.

Kısacası, bir sektör pratik teknik sorunları çözmeye odaklanırken, diğeri daha çok finansal ürünler geliştirmeye odaklanmaktadır. Elbette, bu tür bir karşılaştırma mutlak değildir, yalnızca gelişim bağlamından ilginç bir düşünce perspektifi sunmaktadır.