Perkembangan Berlapis AI dan Aset Kripto: Persamaan dan Pelajaran
Baru-baru ini, dua bidang populer yaitu kecerdasan buatan dan Aset Kripto telah mengalami evolusi cepat dari L1 ke L2 hingga L3. Meskipun tampaknya serupa di permukaan, analisis mendalam akan menunjukkan bahwa logika bertingkat dan jalur perkembangan keduanya memiliki perbedaan yang signifikan.
Di bidang AI, setiap lapisan perkembangan bertujuan untuk menyelesaikan masalah inti yang tidak dapat dipecahkan oleh lapisan sebelumnya, menunjukkan kemajuan kemampuan yang jelas. Model bahasa besar L1 meletakkan dasar untuk pemahaman dan generasi bahasa, model penalaran L2 mengatasi kekurangan dalam penalaran logis dan perhitungan matematika, sedangkan agen AI L3 mengintegrasikan kemampuan dari dua lapisan sebelumnya, mewujudkan pelaksanaan aktif dan pemrosesan alur kerja yang kompleks. Pengelompokan ini membuat AI menjadi semakin cerdas dan praktis, pengguna dapat merasakan kemajuan yang jelas di setiap lapisan.
Sebaliknya, lapisan di bidang Aset Kripto tampaknya terjebak dalam lingkaran "pemindahan masalah". Jaringan publik L1 menghadapi kendala kinerja, solusi perluasan L2 meskipun meningkatkan TPS dan mengurangi biaya Gas, tetapi juga membawa masalah baru seperti disintegrasi likuiditas. Munculnya rantai aplikasi vertikal L3 menyebabkan ekosistem semakin terfragmentasi. Setiap lapisan berusaha menyelesaikan masalah di lapisan sebelumnya, tetapi tak terhindarkan memperkenalkan tantangan baru.
Penyebab mendasar dari perbedaan ini mungkin terletak pada penggerak perkembangan yang berbeda di kedua bidang tersebut. Stratifikasi di bidang AI terutama didorong oleh persaingan teknologi, di mana berbagai perusahaan berusaha meningkatkan kemampuan model. Sementara itu, stratifikasi di bidang Aset Kripto tampaknya lebih dipengaruhi oleh ekonomi token, di mana proyek di setiap tingkat lebih memperhatikan TVL( total nilai terkunci) dan harga koin.
Perbandingan ini mengungkapkan fenomena menarik: satu bidang berfokus pada menyelesaikan tantangan teknologi, sementara bidang lainnya lebih menekankan pada desain produk keuangan. Meskipun perbandingan ini tidak mutlak, namun memberikan perspektif baru bagi kita untuk memahami jalur perkembangan kedua bidang.
Jalur pengembangan yang terbeda ini patut dipikirkan. Ini tidak hanya mencerminkan karakteristik yang berbeda dari dua bidang, tetapi juga mengisyaratkan arah pengembangan yang mungkin di masa depan. Untuk industri Aset Kripto, mungkin perlu untuk meninjau kembali strategi lapisannya, lebih fokus pada penyelesaian masalah nyata daripada sekadar inovasi finansial. Sementara itu, pengalaman sukses di bidang AI juga mungkin dapat menjadi acuan bagi pengembangan bertingkat di bidang teknologi lainnya.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
19 Suka
Hadiah
19
9
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
TokenRationEater
· 08-19 19:14
Apakah L3 benar-benar menjadi kebutuhan mendesak?
Lihat AsliBalas0
SirNeo
· 08-19 05:45
kemajuan teknologi yang luar biasa. kami terus membangun
Lihat AsliBalas0
AirdropChaser
· 08-17 15:42
Siapa yang bilang L2 menghasilkan banyak uang? Transaksi belum selesai sudah bangkrut.
Lihat AsliBalas0
ContractSurrender
· 08-16 23:35
Semua blockchain yang pernah dimainkan turun ke nol.
Perbandingan perkembangan bertahap AI dan Aset Kripto: terobosan teknologi vs inovasi keuangan
Perkembangan Berlapis AI dan Aset Kripto: Persamaan dan Pelajaran
Baru-baru ini, dua bidang populer yaitu kecerdasan buatan dan Aset Kripto telah mengalami evolusi cepat dari L1 ke L2 hingga L3. Meskipun tampaknya serupa di permukaan, analisis mendalam akan menunjukkan bahwa logika bertingkat dan jalur perkembangan keduanya memiliki perbedaan yang signifikan.
Di bidang AI, setiap lapisan perkembangan bertujuan untuk menyelesaikan masalah inti yang tidak dapat dipecahkan oleh lapisan sebelumnya, menunjukkan kemajuan kemampuan yang jelas. Model bahasa besar L1 meletakkan dasar untuk pemahaman dan generasi bahasa, model penalaran L2 mengatasi kekurangan dalam penalaran logis dan perhitungan matematika, sedangkan agen AI L3 mengintegrasikan kemampuan dari dua lapisan sebelumnya, mewujudkan pelaksanaan aktif dan pemrosesan alur kerja yang kompleks. Pengelompokan ini membuat AI menjadi semakin cerdas dan praktis, pengguna dapat merasakan kemajuan yang jelas di setiap lapisan.
Sebaliknya, lapisan di bidang Aset Kripto tampaknya terjebak dalam lingkaran "pemindahan masalah". Jaringan publik L1 menghadapi kendala kinerja, solusi perluasan L2 meskipun meningkatkan TPS dan mengurangi biaya Gas, tetapi juga membawa masalah baru seperti disintegrasi likuiditas. Munculnya rantai aplikasi vertikal L3 menyebabkan ekosistem semakin terfragmentasi. Setiap lapisan berusaha menyelesaikan masalah di lapisan sebelumnya, tetapi tak terhindarkan memperkenalkan tantangan baru.
Penyebab mendasar dari perbedaan ini mungkin terletak pada penggerak perkembangan yang berbeda di kedua bidang tersebut. Stratifikasi di bidang AI terutama didorong oleh persaingan teknologi, di mana berbagai perusahaan berusaha meningkatkan kemampuan model. Sementara itu, stratifikasi di bidang Aset Kripto tampaknya lebih dipengaruhi oleh ekonomi token, di mana proyek di setiap tingkat lebih memperhatikan TVL( total nilai terkunci) dan harga koin.
Perbandingan ini mengungkapkan fenomena menarik: satu bidang berfokus pada menyelesaikan tantangan teknologi, sementara bidang lainnya lebih menekankan pada desain produk keuangan. Meskipun perbandingan ini tidak mutlak, namun memberikan perspektif baru bagi kita untuk memahami jalur perkembangan kedua bidang.
Jalur pengembangan yang terbeda ini patut dipikirkan. Ini tidak hanya mencerminkan karakteristik yang berbeda dari dua bidang, tetapi juga mengisyaratkan arah pengembangan yang mungkin di masa depan. Untuk industri Aset Kripto, mungkin perlu untuk meninjau kembali strategi lapisannya, lebih fokus pada penyelesaian masalah nyata daripada sekadar inovasi finansial. Sementara itu, pengalaman sukses di bidang AI juga mungkin dapat menjadi acuan bagi pengembangan bertingkat di bidang teknologi lainnya.