Herkes Ethereum'un Rollup-Centric stratejisinin başarısız olduğu muhabbetini mi yapıyor? Ve bu L1-L2-L3 kuklası oyununu derin bir nefretle eleştiriyor, ama ilginç olan şu ki, son bir yılda AI alanındaki gelişim de L1—L2—L3 hızlı evrimini yaşadı. Karşılaştırdığımızda, sorun tam olarak nerede?
1）AI'nın katmanlı mantığı, her katmanın üst katmanın çözemediği temel sorunları çözmesidir.
Örneğin, L1'in LLM'leri dil anlama ve üretiminin temel yeteneklerini çözdü, ancak mantıksal akıl yürütme ve matematiksel hesaplama gerçekten zayıf noktalarıdır; bu nedenle L2'ye gelindiğinde, akıl yürütme modelleri bu zayıf noktayı aşmak için özel olarak tasarlandı, DeepSeek R1 karmaşık matematik problemleri ve kod hata ayıklama yapabiliyor, doğrudan LLM'lerin bilişsel kör noktasını kapatıyor; bu temeller tamamlandıktan sonra, L3'teki AI Agent, önceki iki katmanın yeteneklerini doğal bir şekilde birleştiriyor, AI'nın pasif yanıt vermekten proaktif eyleme geçmesini sağlıyor, kendi görevlerini planlayabiliyor, araçları çağırabiliyor ve karmaşık iş akışlarını işleyebiliyor.
Görüyorsun, bu tür bir katmanlaşma "yetenek ilerlemesi"dir: L1 temeli atar, L2 eksiklikleri tamamlar, L3 entegrasyon yapar. Her bir katman, bir önceki katmanın üzerine niteliksel bir sıçrama gerçekleştirir, kullanıcılar AI'nın daha akıllı ve daha kullanışlı hale geldiğini belirgin bir şekilde hissedebilir.
2) Crypto'nun katmanlı mantığı, her katmanın bir önceki katmanın sorunlarına yamanmasıdır, ancak bu ne yazık ki tamamen yeni ve daha büyük sorunlar getirmiştir.
Örneğin, L1 ana blok zincirinin performansı yeterli değilse, doğal olarak layer2 ölçeklendirme çözümünü düşünürsünüz, ancak bir süre sonra layer2 Altyapı modasıyla birlikte Gazın düştüğü, TPS'nin toplandığı ama likiditenin dağıldığı ve ekosistem uygulamalarının hala yetersiz olduğu ortaya çıkıyor; bu da fazla layer2 altyapısının büyük bir sorun haline gelmesine neden oluyor. Böylece layer3 dikey uygulama zincirleri yapılmaya başlandı, ancak uygulama zincirleri kendi başlarına hareket ediyor, altyapı ortak zincirinin ekosistem işbirliği etkisinden yararlanamıyor, kullanıcı deneyimi daha da parçalanmış hale geliyor.
Bu durumda, bu katmanlaşma "sorun kaydırma" haline geliyor: L1'de darboğaz var, L2 yamanıyor, L3 ise karmaşık ve dağınık. Her bir katman, sorunu bir yerden başka bir yere kaydırmaktan ibaret, sanki tüm çözümler sadece "token çıkarmak" için geliştirilmiş gibi.
Yani, birisi teknik sorunları çözüyor, diğeri finansal ürünleri paketliyor? Hangisinin doğru hangisinin yanlış olduğu belki de bir cevap yok, kişiden kişiye değişir.
Tabii ki, bu soyut benzetme o kadar da kesin değil, sadece iki tarafın gelişim süreçlerinin karşılaştırılmasının çok ilginç olduğunu düşünüyorum, hafta sonu bir düşünce masajı yapalım💆.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Herkes Ethereum'un Rollup-Centric stratejisinin başarısız olduğu muhabbetini mi yapıyor? Ve bu L1-L2-L3 kuklası oyununu derin bir nefretle eleştiriyor, ama ilginç olan şu ki, son bir yılda AI alanındaki gelişim de L1—L2—L3 hızlı evrimini yaşadı. Karşılaştırdığımızda, sorun tam olarak nerede?
1）AI'nın katmanlı mantığı, her katmanın üst katmanın çözemediği temel sorunları çözmesidir.
Örneğin, L1'in LLM'leri dil anlama ve üretiminin temel yeteneklerini çözdü, ancak mantıksal akıl yürütme ve matematiksel hesaplama gerçekten zayıf noktalarıdır; bu nedenle L2'ye gelindiğinde, akıl yürütme modelleri bu zayıf noktayı aşmak için özel olarak tasarlandı, DeepSeek R1 karmaşık matematik problemleri ve kod hata ayıklama yapabiliyor, doğrudan LLM'lerin bilişsel kör noktasını kapatıyor; bu temeller tamamlandıktan sonra, L3'teki AI Agent, önceki iki katmanın yeteneklerini doğal bir şekilde birleştiriyor, AI'nın pasif yanıt vermekten proaktif eyleme geçmesini sağlıyor, kendi görevlerini planlayabiliyor, araçları çağırabiliyor ve karmaşık iş akışlarını işleyebiliyor.
Görüyorsun, bu tür bir katmanlaşma "yetenek ilerlemesi"dir: L1 temeli atar, L2 eksiklikleri tamamlar, L3 entegrasyon yapar. Her bir katman, bir önceki katmanın üzerine niteliksel bir sıçrama gerçekleştirir, kullanıcılar AI'nın daha akıllı ve daha kullanışlı hale geldiğini belirgin bir şekilde hissedebilir.
2) Crypto'nun katmanlı mantığı, her katmanın bir önceki katmanın sorunlarına yamanmasıdır, ancak bu ne yazık ki tamamen yeni ve daha büyük sorunlar getirmiştir.
Örneğin, L1 ana blok zincirinin performansı yeterli değilse, doğal olarak layer2 ölçeklendirme çözümünü düşünürsünüz, ancak bir süre sonra layer2 Altyapı modasıyla birlikte Gazın düştüğü, TPS'nin toplandığı ama likiditenin dağıldığı ve ekosistem uygulamalarının hala yetersiz olduğu ortaya çıkıyor; bu da fazla layer2 altyapısının büyük bir sorun haline gelmesine neden oluyor. Böylece layer3 dikey uygulama zincirleri yapılmaya başlandı, ancak uygulama zincirleri kendi başlarına hareket ediyor, altyapı ortak zincirinin ekosistem işbirliği etkisinden yararlanamıyor, kullanıcı deneyimi daha da parçalanmış hale geliyor.
Bu durumda, bu katmanlaşma "sorun kaydırma" haline geliyor: L1'de darboğaz var, L2 yamanıyor, L3 ise karmaşık ve dağınık. Her bir katman, sorunu bir yerden başka bir yere kaydırmaktan ibaret, sanki tüm çözümler sadece "token çıkarmak" için geliştirilmiş gibi.
Yani, birisi teknik sorunları çözüyor, diğeri finansal ürünleri paketliyor? Hangisinin doğru hangisinin yanlış olduğu belki de bir cevap yok, kişiden kişiye değişir.
Tabii ki, bu soyut benzetme o kadar da kesin değil, sadece iki tarafın gelişim süreçlerinin karşılaştırılmasının çok ilginç olduğunu düşünüyorum, hafta sonu bir düşünce masajı yapalım💆.