Tout le monde dit que la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir échoué ? Et déteste profondément ce jeu de poupées russes L1-L2-L3, mais ce qui est intéressant, c'est que le développement du secteur de l'IA au cours de l'année dernière a également suivi une rapide évolution L1—L2—L3. Comparons, où se trouve exactement le problème ?
1) La logique hiérarchique de l'IA est que chaque niveau résout des problèmes centraux que le niveau supérieur ne peut pas résoudre.
Par exemple, les LLMs de L1 ont résolu les capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais le raisonnement logique et le calcul mathématique restent de réelles faiblesses ; ainsi, avec L2, le modèle de raisonnement s'attaque spécifiquement à ce handicap, DeepSeek R1 peut résoudre des problèmes mathématiques complexes et déboguer du code, comblant directement les zones d'ombre cognitives des LLMs ; après avoir posé ces bases, l'Agent AI de L3 intègre naturellement les capacités des deux premières couches, permettant à l'IA de passer d'une réponse passive à une exécution active, capable de planifier des tâches, d'appeler des outils et de traiter des workflows complexes.
Regarde, cette stratification est "progression des capacités" : L1 pose les fondations, L2 comble les lacunes, L3 fait l'intégration. Chaque couche produit un saut qualitatif sur la base de la couche précédente, les utilisateurs peuvent clairement sentir que l'IA devient plus intelligente et plus utile.
2) La logique de la hiérarchie de Crypto est que chaque couche corrige les problèmes de la couche précédente, mais cela a malheureusement entraîné de nouveaux problèmes encore plus grands.
Par exemple, si la performance d'une blockchain L1 n'est pas suffisante, il est naturel de penser à une solution d'extension layer 2. Cependant, après une vague de concurrence dans l'infrastructure layer 2, il semble que les frais de transaction aient diminué, que le TPS ait augmenté, mais que la liquidité se soit dispersée, rendant les applications écologiques encore rares, ce qui a fait que trop d'infrastructures layer 2 sont devenues un gros problème. Ainsi, on a commencé à créer des chaînes d'applications verticales layer 3, mais ces chaînes d'applications fonctionnent indépendamment, ne pouvant pas bénéficier de l'effet de synergie de l'écosystème d'une chaîne d'infrastructure commune, et l'expérience utilisateur est devenue encore plus fragmentée.
Ainsi, cette stratification est devenue un "transfert de problème": L1 a des goulets d'étranglement, L2 applique des correctifs, L3 est chaotique et dispersé. Chaque couche ne fait que transférer le problème d'un endroit à un autre, comme si toutes les solutions n'étaient que pour le seul objectif de "faire des jetons".
Donc, fondamentalement, l'un résout des problèmes techniques, l'autre emballe des produits financiers ? Qui a raison ou tort n'a peut-être pas de réponse, chacun a son propre avis.
Bien sûr, cette analogie abstraite n'est pas si absolue, je trouve juste qu'il est très intéressant de comparer le fil de développement des deux, un petit massage mental ce week-end 💆.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
Tout le monde dit que la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir échoué ? Et déteste profondément ce jeu de poupées russes L1-L2-L3, mais ce qui est intéressant, c'est que le développement du secteur de l'IA au cours de l'année dernière a également suivi une rapide évolution L1—L2—L3. Comparons, où se trouve exactement le problème ?
1) La logique hiérarchique de l'IA est que chaque niveau résout des problèmes centraux que le niveau supérieur ne peut pas résoudre.
Par exemple, les LLMs de L1 ont résolu les capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais le raisonnement logique et le calcul mathématique restent de réelles faiblesses ; ainsi, avec L2, le modèle de raisonnement s'attaque spécifiquement à ce handicap, DeepSeek R1 peut résoudre des problèmes mathématiques complexes et déboguer du code, comblant directement les zones d'ombre cognitives des LLMs ; après avoir posé ces bases, l'Agent AI de L3 intègre naturellement les capacités des deux premières couches, permettant à l'IA de passer d'une réponse passive à une exécution active, capable de planifier des tâches, d'appeler des outils et de traiter des workflows complexes.
Regarde, cette stratification est "progression des capacités" : L1 pose les fondations, L2 comble les lacunes, L3 fait l'intégration. Chaque couche produit un saut qualitatif sur la base de la couche précédente, les utilisateurs peuvent clairement sentir que l'IA devient plus intelligente et plus utile.
2) La logique de la hiérarchie de Crypto est que chaque couche corrige les problèmes de la couche précédente, mais cela a malheureusement entraîné de nouveaux problèmes encore plus grands.
Par exemple, si la performance d'une blockchain L1 n'est pas suffisante, il est naturel de penser à une solution d'extension layer 2. Cependant, après une vague de concurrence dans l'infrastructure layer 2, il semble que les frais de transaction aient diminué, que le TPS ait augmenté, mais que la liquidité se soit dispersée, rendant les applications écologiques encore rares, ce qui a fait que trop d'infrastructures layer 2 sont devenues un gros problème. Ainsi, on a commencé à créer des chaînes d'applications verticales layer 3, mais ces chaînes d'applications fonctionnent indépendamment, ne pouvant pas bénéficier de l'effet de synergie de l'écosystème d'une chaîne d'infrastructure commune, et l'expérience utilisateur est devenue encore plus fragmentée.
Ainsi, cette stratification est devenue un "transfert de problème": L1 a des goulets d'étranglement, L2 applique des correctifs, L3 est chaotique et dispersé. Chaque couche ne fait que transférer le problème d'un endroit à un autre, comme si toutes les solutions n'étaient que pour le seul objectif de "faire des jetons".
Donc, fondamentalement, l'un résout des problèmes techniques, l'autre emballe des produits financiers ? Qui a raison ou tort n'a peut-être pas de réponse, chacun a son propre avis.
Bien sûr, cette analogie abstraite n'est pas si absolue, je trouve juste qu'il est très intéressant de comparer le fil de développement des deux, un petit massage mental ce week-end 💆.