يقول الجميع إن استراتيجية إثيريوم المركّزة على Rollup تبدو فاشلة؟ ويشعرون بالاشمئزاز من هذه اللعبة المتداخلة L1-L2-L3، لكن المثير للاهتمام هو أن تطور مجال الذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي قد مر أيضًا بعملية تطور سريعة L1-L2-L3. دعونا نقارن، أين تكمن المشكلة بالضبط؟
1) منطق الطبقات في الذكاء الاصطناعي هو أن كل طبقة تحل مشكلة أساسية لا تستطيع الطبقات العليا حلها.
على سبيل المثال، قامت LLMs من L1 بحل القدرات الأساسية لفهم اللغة وتوليدها، لكن المنطق والتفكير الرياضي هما فعلاً نقاط ضعف؛ لذلك وصلت الأمور إلى L2، حيث ركز نموذج الاستدلال على معالجة هذه الثغرة، حيث يمكن لـ DeepSeek R1 حل مسائل رياضية معقدة وتصحيح الأكواد، مما يعالج فجوات الإدراك في LLMs؛ بعد إكمال هذه الأساسات، يصبح من الطبيعي أن يقوم AI Agent في L3 بدمج القدرات من المستويين السابقين، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالتحول من الردود السلبية إلى التنفيذ النشط، حيث يمكنه تخطيط المهام، واستدعاء الأدوات، ومعالجة تدفقات العمل المعقدة.
ترى، هذه الطبقات هي "تقدم القدرة": L1 تؤسس الأساس، L2 تكمل النقص، L3 تقوم بالتكامل. كل طبقة تحقق قفزة نوعية على أساس الطبقة السابقة، ويمكن للمستخدم أن يشعر بوضوح أن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً وأكثر فائدة.
2）المنطق الطبقي لـ Crypto هو أن كل طبقة تقوم بإصلاح مشاكل الطبقة السابقة، لكنها للأسف تجلب مشاكل جديدة أكبر.
على سبيل المثال، إذا كانت أداء سلسلة الكتل L1 غير كافٍ، فمن الطبيعي التفكير في استخدام حلول التوسع من layer2، ولكن بعد جولة من المنافسة في بنية layer2، يبدو أن رسوم الغاز قد انخفضت، وزادت TPS، لكن السيولة أصبحت متفرقة، وما زالت التطبيقات البيئية تعاني من نقص مستمر، مما جعل وجود بنية layer2 بشكل مفرط مشكلة كبيرة. وبالتالي بدأنا في إنشاء سلاسل تطبيقات عمودية layer3، لكن سلاسل التطبيقات تعمل بشكل مستقل، ولا يمكنها الاستفادة من تأثير التعاون البيئي لسلسلة البنية التحتية العامة، مما جعل تجربة المستخدم أكثر تجزئة.
بهذه الطريقة، أصبحت هذه الطبقات "نقل المشكلة": L1 لديها عنق زجاجة، L2 تقوم بإصلاحات، L3 فوضوية وموزعة. كل طبقة ليست سوى نقل المشكلة من مكان إلى آخر، كما لو كانت جميع الحلول مجرد محاولة لـ "إصدار العملة".
إذًا، في جوهره، أحدهما يحل المشكلات التقنية، والآخر يعبئ المنتجات المالية؟ قد لا تكون هناك إجابة قاطعة حول من هو الصواب ومن هو الخطأ، الأمر يعود إلى وجهات النظر.
بالطبع، هذه المقارنة المجردة ليست مطلقة، ولكنني أعتقد أن مقارنة تطور كلا الجانبين مثيرة للاهتمام للغاية، لنقم بعمل تدليك ذهني في عطلة نهاية الأسبوع💆.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
يقول الجميع إن استراتيجية إثيريوم المركّزة على Rollup تبدو فاشلة؟ ويشعرون بالاشمئزاز من هذه اللعبة المتداخلة L1-L2-L3، لكن المثير للاهتمام هو أن تطور مجال الذكاء الاصطناعي خلال العام الماضي قد مر أيضًا بعملية تطور سريعة L1-L2-L3. دعونا نقارن، أين تكمن المشكلة بالضبط؟
1) منطق الطبقات في الذكاء الاصطناعي هو أن كل طبقة تحل مشكلة أساسية لا تستطيع الطبقات العليا حلها.
على سبيل المثال، قامت LLMs من L1 بحل القدرات الأساسية لفهم اللغة وتوليدها، لكن المنطق والتفكير الرياضي هما فعلاً نقاط ضعف؛ لذلك وصلت الأمور إلى L2، حيث ركز نموذج الاستدلال على معالجة هذه الثغرة، حيث يمكن لـ DeepSeek R1 حل مسائل رياضية معقدة وتصحيح الأكواد، مما يعالج فجوات الإدراك في LLMs؛ بعد إكمال هذه الأساسات، يصبح من الطبيعي أن يقوم AI Agent في L3 بدمج القدرات من المستويين السابقين، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالتحول من الردود السلبية إلى التنفيذ النشط، حيث يمكنه تخطيط المهام، واستدعاء الأدوات، ومعالجة تدفقات العمل المعقدة.
ترى، هذه الطبقات هي "تقدم القدرة": L1 تؤسس الأساس، L2 تكمل النقص، L3 تقوم بالتكامل. كل طبقة تحقق قفزة نوعية على أساس الطبقة السابقة، ويمكن للمستخدم أن يشعر بوضوح أن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً وأكثر فائدة.
2）المنطق الطبقي لـ Crypto هو أن كل طبقة تقوم بإصلاح مشاكل الطبقة السابقة، لكنها للأسف تجلب مشاكل جديدة أكبر.
على سبيل المثال، إذا كانت أداء سلسلة الكتل L1 غير كافٍ، فمن الطبيعي التفكير في استخدام حلول التوسع من layer2، ولكن بعد جولة من المنافسة في بنية layer2، يبدو أن رسوم الغاز قد انخفضت، وزادت TPS، لكن السيولة أصبحت متفرقة، وما زالت التطبيقات البيئية تعاني من نقص مستمر، مما جعل وجود بنية layer2 بشكل مفرط مشكلة كبيرة. وبالتالي بدأنا في إنشاء سلاسل تطبيقات عمودية layer3، لكن سلاسل التطبيقات تعمل بشكل مستقل، ولا يمكنها الاستفادة من تأثير التعاون البيئي لسلسلة البنية التحتية العامة، مما جعل تجربة المستخدم أكثر تجزئة.
بهذه الطريقة، أصبحت هذه الطبقات "نقل المشكلة": L1 لديها عنق زجاجة، L2 تقوم بإصلاحات، L3 فوضوية وموزعة. كل طبقة ليست سوى نقل المشكلة من مكان إلى آخر، كما لو كانت جميع الحلول مجرد محاولة لـ "إصدار العملة".
إذًا، في جوهره، أحدهما يحل المشكلات التقنية، والآخر يعبئ المنتجات المالية؟ قد لا تكون هناك إجابة قاطعة حول من هو الصواب ومن هو الخطأ، الأمر يعود إلى وجهات النظر.
بالطبع، هذه المقارنة المجردة ليست مطلقة، ولكنني أعتقد أن مقارنة تطور كلا الجانبين مثيرة للاهتمام للغاية، لنقم بعمل تدليك ذهني في عطلة نهاية الأسبوع💆.