Todos dizem que a estratégia Rollup-Centric do Ethereum parece ter falhado? E detestam este jogo de armadilha L1-L2-L3, mas é interessante notar que, no último ano, o desenvolvimento na área de IA também passou por uma rápida evolução L1—L2—L3. Comparando, onde exatamente está o problema?
1) A lógica em camadas da IA é que cada camada resolve problemas centrais que a camada superior não consegue resolver.
Por exemplo, os LLMs de L1 resolveram as capacidades básicas de compreensão e geração de linguagem, mas o raciocínio lógico e os cálculos matemáticos são realmente um ponto fraco; assim, chegamos ao L2, onde o modelo de raciocínio se especializa em superar essa deficiência, o DeepSeek R1 pode resolver problemas matemáticos complexos e depurar código, preenchendo diretamente a lacuna cognitiva dos LLMs; após esses preparativos, o Agente AI de L3 integra naturalmente as capacidades das duas camadas anteriores, permitindo que a IA passe de responder de forma passiva para executar de forma ativa, podendo planejar tarefas, chamar ferramentas e lidar com fluxos de trabalho complexos.
Você vê, essa camada é uma "progressão de habilidades": L1 estabelece a base, L2 preenche as lacunas, L3 faz a integração. Cada camada gera um salto qualitativo com base na camada anterior, e os usuários podem sentir claramente que a IA está se tornando mais inteligente e mais útil.
2) A lógica em camadas do Crypto é que cada camada está corrigindo os problemas da camada anterior, mas infelizmente isso traz novos e maiores problemas.
Por exemplo, se o desempenho de uma blockchain L1 não for suficiente, é natural pensar em usar uma solução de escalabilidade layer2. No entanto, após uma onda de competição no Infra layer2, parece que o Gas diminuiu, o TPS acumulado aumentou, mas a liquidez se dispersou, e as aplicações ecológicas continuam escassas, fazendo com que o excesso de infra layer2 se torne um grande problema. Assim, começou-se a criar chains de aplicações verticais layer3, mas as chains de aplicações agem de forma independente, não conseguem usufruir do efeito de colaboração ecológica das chains de infra genéricas, e a experiência do usuário se torna ainda mais fragmentada.
Dessa forma, essa estratificação se tornou uma "transferência de problemas": L1 tem gargalos, L2 faz remendos, L3 é caótico e disperso. Cada camada apenas transfere o problema de um lugar para outro, como se todas as soluções fossem apenas para a emissão de moedas.
Então, essencialmente um está resolvendo problemas técnicos, enquanto o outro está embalando produtos financeiros? Quem está certo e quem está errado pode não ter resposta, depende do ponto de vista.
Claro, essa analogia abstrata não é tão absoluta, mas acho muito interessante comparar o desenvolvimento de ambos, fazer uma massagem mental no fim de semana 💆.
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Todos dizem que a estratégia Rollup-Centric do Ethereum parece ter falhado? E detestam este jogo de armadilha L1-L2-L3, mas é interessante notar que, no último ano, o desenvolvimento na área de IA também passou por uma rápida evolução L1—L2—L3. Comparando, onde exatamente está o problema?
1) A lógica em camadas da IA é que cada camada resolve problemas centrais que a camada superior não consegue resolver.
Por exemplo, os LLMs de L1 resolveram as capacidades básicas de compreensão e geração de linguagem, mas o raciocínio lógico e os cálculos matemáticos são realmente um ponto fraco; assim, chegamos ao L2, onde o modelo de raciocínio se especializa em superar essa deficiência, o DeepSeek R1 pode resolver problemas matemáticos complexos e depurar código, preenchendo diretamente a lacuna cognitiva dos LLMs; após esses preparativos, o Agente AI de L3 integra naturalmente as capacidades das duas camadas anteriores, permitindo que a IA passe de responder de forma passiva para executar de forma ativa, podendo planejar tarefas, chamar ferramentas e lidar com fluxos de trabalho complexos.
Você vê, essa camada é uma "progressão de habilidades": L1 estabelece a base, L2 preenche as lacunas, L3 faz a integração. Cada camada gera um salto qualitativo com base na camada anterior, e os usuários podem sentir claramente que a IA está se tornando mais inteligente e mais útil.
2) A lógica em camadas do Crypto é que cada camada está corrigindo os problemas da camada anterior, mas infelizmente isso traz novos e maiores problemas.
Por exemplo, se o desempenho de uma blockchain L1 não for suficiente, é natural pensar em usar uma solução de escalabilidade layer2. No entanto, após uma onda de competição no Infra layer2, parece que o Gas diminuiu, o TPS acumulado aumentou, mas a liquidez se dispersou, e as aplicações ecológicas continuam escassas, fazendo com que o excesso de infra layer2 se torne um grande problema. Assim, começou-se a criar chains de aplicações verticais layer3, mas as chains de aplicações agem de forma independente, não conseguem usufruir do efeito de colaboração ecológica das chains de infra genéricas, e a experiência do usuário se torna ainda mais fragmentada.
Dessa forma, essa estratificação se tornou uma "transferência de problemas": L1 tem gargalos, L2 faz remendos, L3 é caótico e disperso. Cada camada apenas transfere o problema de um lugar para outro, como se todas as soluções fossem apenas para a emissão de moedas.
Então, essencialmente um está resolvendo problemas técnicos, enquanto o outro está embalando produtos financeiros? Quem está certo e quem está errado pode não ter resposta, depende do ponto de vista.
Claro, essa analogia abstrata não é tão absoluta, mas acho muito interessante comparar o desenvolvimento de ambos, fazer uma massagem mental no fim de semana 💆.