Иерархическое развитие в области ИИ и криптоактивов: сходства и различия
В последнее время два популярных направления — искусственный интеллект и криптоактивы — пережили быстрое развитие от L1 к L2, а затем к L3. Хотя на первый взгляд они кажутся схожими, при более глубоком анализе можно обнаружить значительные различия в их слоевой логике и путях развития.
В области ИИ каждое развитие на уровне решает основные проблемы, которые не были решены на предыдущем уровне, демонстрируя очевидный прогресс в способностях. Большие языковые модели L1 заложили основу для понимания и генерации языка, модели вывода L2 компенсировали недостатки логического вывода и математических расчетов, а AI-агенты L3 интегрировали способности двух предыдущих уровней, обеспечивая активное выполнение и сложную обработку рабочих процессов. Эта многоуровневая структура делает ИИ все более умным и практичным, пользователи могут явно ощущать прогресс на каждом уровне.
В отличие от этого, в области криптоактивов уровень иерархии, похоже, попал в порочный круг "перемещения проблем". L1 публичные блокчейны сталкиваются с проблемами производительности, L2 решения по масштабированию, хотя и увеличивают TPS и снижают Gas-расходы, но также приносят новые проблемы, такие как распыление ликвидности. Появление L3 вертикальных приложений приводит к еще большей фрагментации экосистемы. Каждый уровень пытается решить проблемы предыдущего уровня, но неизбежно вводит новые вызовы.
Коренная причина этой разницы, возможно, заключается в том, что движущие силы развития в двух областях различны. Слой в области ИИ в основном движется технической конкурентоспособностью, крупные компании стремятся улучшить возможности моделей. В то время как слой в области криптоактивов, похоже, в большей степени зависит от токеномики, проекты на разных уровнях больше ориентированы на показатели, такие как общая заблокированная стоимость TVL( и цена токена.
Это сравнение выявляет интересное явление: одна область занимается решением технических проблем, в то время как другая больше сосредоточена на дизайне финансовых продуктов. Хотя это сравнение не является абсолютным, оно предоставляет нам новую перспективу для понимания траекторий развития двух областей.
Этот дифференцированный путь развития заслуживает глубокого размышления. Он не только отражает различные характеристики двух областей, но и намекает на возможные направления будущего развития. Для Криптоактивы индустрии, возможно, потребуется переосмыслить свою стратегию слоистой структуры, обращая больше внимания на решение реальных проблем, а не просто на финансовые инновации. Успешный опыт в области AI также может послужить примером для слоистого развития в других технологических областях.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
16 Лайков
Награда
16
8
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
SirNeo
· 2ч назад
потрясающие технологические достижения. мы продолжаем строить
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropChaser
· 08-17 15:42
Кто мне сказал, что на L2 можно заработать много денег? Торговля еще не завершена, а уже обанкротились.
Сравнение многоуровневого развития ИИ и криптоактивов: технологические прорывы против финансовых инноваций
Иерархическое развитие в области ИИ и криптоактивов: сходства и различия
В последнее время два популярных направления — искусственный интеллект и криптоактивы — пережили быстрое развитие от L1 к L2, а затем к L3. Хотя на первый взгляд они кажутся схожими, при более глубоком анализе можно обнаружить значительные различия в их слоевой логике и путях развития.
В области ИИ каждое развитие на уровне решает основные проблемы, которые не были решены на предыдущем уровне, демонстрируя очевидный прогресс в способностях. Большие языковые модели L1 заложили основу для понимания и генерации языка, модели вывода L2 компенсировали недостатки логического вывода и математических расчетов, а AI-агенты L3 интегрировали способности двух предыдущих уровней, обеспечивая активное выполнение и сложную обработку рабочих процессов. Эта многоуровневая структура делает ИИ все более умным и практичным, пользователи могут явно ощущать прогресс на каждом уровне.
В отличие от этого, в области криптоактивов уровень иерархии, похоже, попал в порочный круг "перемещения проблем". L1 публичные блокчейны сталкиваются с проблемами производительности, L2 решения по масштабированию, хотя и увеличивают TPS и снижают Gas-расходы, но также приносят новые проблемы, такие как распыление ликвидности. Появление L3 вертикальных приложений приводит к еще большей фрагментации экосистемы. Каждый уровень пытается решить проблемы предыдущего уровня, но неизбежно вводит новые вызовы.
Коренная причина этой разницы, возможно, заключается в том, что движущие силы развития в двух областях различны. Слой в области ИИ в основном движется технической конкурентоспособностью, крупные компании стремятся улучшить возможности моделей. В то время как слой в области криптоактивов, похоже, в большей степени зависит от токеномики, проекты на разных уровнях больше ориентированы на показатели, такие как общая заблокированная стоимость TVL( и цена токена.
Это сравнение выявляет интересное явление: одна область занимается решением технических проблем, в то время как другая больше сосредоточена на дизайне финансовых продуктов. Хотя это сравнение не является абсолютным, оно предоставляет нам новую перспективу для понимания траекторий развития двух областей.
Этот дифференцированный путь развития заслуживает глубокого размышления. Он не только отражает различные характеристики двух областей, но и намекает на возможные направления будущего развития. Для Криптоактивы индустрии, возможно, потребуется переосмыслить свою стратегию слоистой структуры, обращая больше внимания на решение реальных проблем, а не просто на финансовые инновации. Успешный опыт в области AI также может послужить примером для слоистого развития в других технологических областях.