So sánh thú vị về con đường phát triển của ngành AI và Tài sản tiền điện tử
Gần đây, nhiều người cho rằng chiến lược mở rộng tập trung vào Rollup của Ethereum dường như đã gặp khó khăn và bày tỏ sự không hài lòng với mô hình L1-L2-L3 chồng chéo này. Tuy nhiên, điều thú vị là, sự phát triển trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong năm qua cũng đã trải qua sự biến đổi nhanh chóng tương tự với L1-L2-L3. Qua việc so sánh, chúng ta có thể khám phá sâu sắc sự khác biệt trong mô hình phát triển của hai ngành này và nguyên nhân đứng sau chúng.
Trong lĩnh vực AI, mỗi lớp phát triển đều hướng tới việc giải quyết các vấn đề cốt lõi mà lớp trước không thể vượt qua:
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) của tầng L1 đã đặt nền tảng cho khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ, nhưng còn tồn tại những điểm yếu rõ rệt trong suy luận logic và tính toán toán học.
Mô hình suy diễn lớp L2 giải quyết một cách có mục đích những vấn đề này. Ví dụ, một số mô hình tiên tiến có khả năng xử lý các bài toán toán học phức tạp và gỡ lỗi mã, hiệu quả bù đắp cho những điểm mù về nhận thức của LLMs.
AI đại lý ở tầng L3 sẽ tích hợp hữu cơ khả năng của hai tầng trước, biến AI từ phản hồi thụ động thành thực thi chủ động, có khả năng lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý quy trình công việc phức tạp.
Cấu trúc phân cấp này thể hiện sự tiến triển của khả năng: L1 đặt nền tảng, L2 bù đắp các điểm yếu, L3 thực hiện sự tích hợp. Mỗi tầng đều đạt được bước nhảy vọt về chất trên nền tảng của tầng trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI trở nên thông minh và hữu ích hơn.
So với trước, logic phân lớp trong lĩnh vực tài sản tiền điện tử dường như rơi vào một vòng lặp sửa chữa vấn đề liên tục nhưng lại phát sinh vấn đề mới:
Chuỗi công cộng L1 đang đối mặt với giới hạn hiệu suất, vì vậy đã giới thiệu giải pháp mở rộng L2. Tuy nhiên, mặc dù đã giảm chi phí Gas và tăng tổng TPS, nhưng cũng dẫn đến vấn đề phân tán tính thanh khoản và thiếu hụt ứng dụng sinh thái.
Để giải quyết những vấn đề này, lại xuất hiện chuỗi ứng dụng L3 theo chiều dọc. Tuy nhiên, những chuỗi ứng dụng này thường độc lập với nhau, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác sinh thái của chuỗi hạ tầng chung, ngược lại làm trải nghiệm người dùng trở nên phân mảnh hơn.
Sự tiến hóa phân tầng này giống như một dạng "chuyển giao vấn đề": nút thắt của L1 dẫn đến các bản vá của L2, trong khi L3 lại rơi vào tình trạng hỗn loạn và phân tán. Mỗi lớp dường như chỉ chuyển vấn đề từ một lĩnh vực sang lĩnh vực khác, tạo ra ấn tượng rằng tất cả các giải pháp đều xoay quanh mục đích "phát hành mã thông báo".
Nguyên nhân cơ bản gây ra sự khác biệt này có thể là:
Sự phát triển phân tầng của ngành AI chủ yếu được thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đều đang nỗ lực nâng cao khả năng mô hình.
Sự phát triển phân tầng của ngành Tài sản tiền điện tử có thể bị ảnh hưởng bởi kinh tế token, các chỉ số cốt lõi của các dự án L2 thường tập trung vào tổng giá trị bị khóa (TVL) và giá token.
Nói một cách ngắn gọn, một ngành công nghiệp đang giải quyết các vấn đề kỹ thuật thực tế, trong khi ngành kia lại tập trung nhiều hơn vào việc tạo ra các sản phẩm tài chính. Tất nhiên, sự so sánh này không phải là tuyệt đối, chỉ đơn giản là cung cấp một góc nhìn thú vị từ quan điểm phát triển.
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.
20 thích
Phần thưởng
20
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GasGasGasBro
· 08-02 10:26
L3 đã gửi tất cả rồi nhé
Xem bản gốcTrả lời0
SignatureAnxiety
· 07-30 12:19
Không phải là chuỗi kế thừa mà mọi người đều hiểu sao?
Xem bản gốcTrả lời0
0xSherlock
· 07-30 12:18
A lại đang làm những thứ hoa mỹ này.
Xem bản gốcTrả lời0
LongTermDreamer
· 07-30 12:17
Thị trường Bear mua đáy, thị trường tăng bán cao, đã ba năm rồi, cho ba năm nữa!
So sánh sự phát triển của AI và ngành mã hóa: Chiến lược phân lớp đồng bộ nhưng khác biệt
So sánh thú vị về con đường phát triển của ngành AI và Tài sản tiền điện tử
Gần đây, nhiều người cho rằng chiến lược mở rộng tập trung vào Rollup của Ethereum dường như đã gặp khó khăn và bày tỏ sự không hài lòng với mô hình L1-L2-L3 chồng chéo này. Tuy nhiên, điều thú vị là, sự phát triển trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong năm qua cũng đã trải qua sự biến đổi nhanh chóng tương tự với L1-L2-L3. Qua việc so sánh, chúng ta có thể khám phá sâu sắc sự khác biệt trong mô hình phát triển của hai ngành này và nguyên nhân đứng sau chúng.
Trong lĩnh vực AI, mỗi lớp phát triển đều hướng tới việc giải quyết các vấn đề cốt lõi mà lớp trước không thể vượt qua:
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) của tầng L1 đã đặt nền tảng cho khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ, nhưng còn tồn tại những điểm yếu rõ rệt trong suy luận logic và tính toán toán học.
Mô hình suy diễn lớp L2 giải quyết một cách có mục đích những vấn đề này. Ví dụ, một số mô hình tiên tiến có khả năng xử lý các bài toán toán học phức tạp và gỡ lỗi mã, hiệu quả bù đắp cho những điểm mù về nhận thức của LLMs.
AI đại lý ở tầng L3 sẽ tích hợp hữu cơ khả năng của hai tầng trước, biến AI từ phản hồi thụ động thành thực thi chủ động, có khả năng lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý quy trình công việc phức tạp.
Cấu trúc phân cấp này thể hiện sự tiến triển của khả năng: L1 đặt nền tảng, L2 bù đắp các điểm yếu, L3 thực hiện sự tích hợp. Mỗi tầng đều đạt được bước nhảy vọt về chất trên nền tảng của tầng trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI trở nên thông minh và hữu ích hơn.
So với trước, logic phân lớp trong lĩnh vực tài sản tiền điện tử dường như rơi vào một vòng lặp sửa chữa vấn đề liên tục nhưng lại phát sinh vấn đề mới:
Chuỗi công cộng L1 đang đối mặt với giới hạn hiệu suất, vì vậy đã giới thiệu giải pháp mở rộng L2. Tuy nhiên, mặc dù đã giảm chi phí Gas và tăng tổng TPS, nhưng cũng dẫn đến vấn đề phân tán tính thanh khoản và thiếu hụt ứng dụng sinh thái.
Để giải quyết những vấn đề này, lại xuất hiện chuỗi ứng dụng L3 theo chiều dọc. Tuy nhiên, những chuỗi ứng dụng này thường độc lập với nhau, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác sinh thái của chuỗi hạ tầng chung, ngược lại làm trải nghiệm người dùng trở nên phân mảnh hơn.
Sự tiến hóa phân tầng này giống như một dạng "chuyển giao vấn đề": nút thắt của L1 dẫn đến các bản vá của L2, trong khi L3 lại rơi vào tình trạng hỗn loạn và phân tán. Mỗi lớp dường như chỉ chuyển vấn đề từ một lĩnh vực sang lĩnh vực khác, tạo ra ấn tượng rằng tất cả các giải pháp đều xoay quanh mục đích "phát hành mã thông báo".
Nguyên nhân cơ bản gây ra sự khác biệt này có thể là:
Nói một cách ngắn gọn, một ngành công nghiệp đang giải quyết các vấn đề kỹ thuật thực tế, trong khi ngành kia lại tập trung nhiều hơn vào việc tạo ra các sản phẩm tài chính. Tất nhiên, sự so sánh này không phải là tuyệt đối, chỉ đơn giản là cung cấp một góc nhìn thú vị từ quan điểm phát triển.