Sự phát triển phân tầng trong lĩnh vực AI và tài sản tiền điện tử: điểm tương đồng và bài học
Gần đây, hai lĩnh vực hot là trí tuệ nhân tạo và Tài sản tiền điện tử đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng từ L1 đến L2 và sau đó là L3. Mặc dù bề ngoài có vẻ tương tự, nhưng khi phân tích sâu sẽ thấy rằng logic phân lớp và lộ trình phát triển của cả hai có sự khác biệt đáng kể.
Trong lĩnh vực AI, mỗi cấp độ phát triển đều giải quyết các vấn đề cốt lõi mà cấp độ trước đó chưa giải quyết được, thể hiện sự tiến bộ khả năng rõ rệt. Mô hình ngôn ngữ lớn L1 đã đặt nền tảng cho việc hiểu và tạo ngôn ngữ, mô hình suy luận L2 đã bù đắp cho những điểm yếu trong suy luận logic và tính toán toán học, trong khi đại lý AI L3 tích hợp khả năng của hai cấp độ trước, đạt được việc thực hiện chủ động và xử lý quy trình công việc phức tạp. Cách phân lớp này làm cho AI trở nên thông minh và thiết thực hơn, người dùng có thể cảm nhận rõ rệt sự tiến bộ của mỗi cấp độ.
So với đó, lĩnh vực tài sản tiền điện tử dường như rơi vào vòng xoáy "chuyển giao vấn đề". Chuỗi công khai L1 đối mặt với ngưỡng hiệu suất, giải pháp mở rộng L2 mặc dù đã tăng cường TPS và giảm phí Gas, nhưng cũng mang đến những vấn đề mới như phân tán thanh khoản. Sự xuất hiện của chuỗi ứng dụng dọc L3 lại dẫn đến hệ sinh thái trở nên phân mảnh hơn. Mỗi tầng đều cố gắng giải quyết vấn đề của tầng trước, nhưng lại không thể tránh khỏi việc đưa ra những thách thức mới.
Nguyên nhân cơ bản gây ra sự khác biệt này có thể nằm ở động lực phát triển khác nhau của hai lĩnh vực. Sự phân tầng trong lĩnh vực AI chủ yếu được thúc đẩy bởi sự cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đang nỗ lực nâng cao khả năng của mô hình. Trong khi đó, sự phân tầng trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử dường như chịu ảnh hưởng nhiều hơn từ kinh tế học token, các dự án ở các cấp độ khác nhau chú trọng hơn đến các chỉ số như tổng giá trị bị khóa TVL( và giá token.
Sự so sánh này tiết lộ một hiện tượng thú vị: một lĩnh vực đang nỗ lực giải quyết các vấn đề kỹ thuật, trong khi lĩnh vực khác lại tập trung nhiều hơn vào thiết kế sản phẩm tài chính. Mặc dù sự so sánh này không hoàn toàn tuyệt đối, nhưng nó cung cấp cho chúng ta một góc nhìn mới để hiểu về quỹ đạo phát triển của hai lĩnh vực.
Con đường phát triển khác biệt này đáng để suy ngẫm. Nó không chỉ phản ánh những đặc điểm khác nhau của hai lĩnh vực mà còn ám chỉ hướng phát triển có thể trong tương lai. Đối với Tài sản tiền điện tử, có lẽ cần xem xét lại chiến lược phân tầng của mình, tập trung nhiều hơn vào việc giải quyết các vấn đề thực tiễn thay vì chỉ đơn thuần là đổi mới tài chính. Kinh nghiệm thành công trong lĩnh vực AI cũng có thể cung cấp bài học cho sự phát triển phân tầng trong các lĩnh vực công nghệ khác.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
7
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AirdropChaser
· 08-17 15:42
Ai nói với tôi rằng L2 kiếm được nhiều tiền vậy? Giao dịch còn chưa chạy xong đã đóng cửa rồi.
So sánh sự phát triển phân tầng giữa AI và Tài sản tiền điện tử: Đột phá công nghệ vs Đổi mới tài chính
Sự phát triển phân tầng trong lĩnh vực AI và tài sản tiền điện tử: điểm tương đồng và bài học
Gần đây, hai lĩnh vực hot là trí tuệ nhân tạo và Tài sản tiền điện tử đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng từ L1 đến L2 và sau đó là L3. Mặc dù bề ngoài có vẻ tương tự, nhưng khi phân tích sâu sẽ thấy rằng logic phân lớp và lộ trình phát triển của cả hai có sự khác biệt đáng kể.
Trong lĩnh vực AI, mỗi cấp độ phát triển đều giải quyết các vấn đề cốt lõi mà cấp độ trước đó chưa giải quyết được, thể hiện sự tiến bộ khả năng rõ rệt. Mô hình ngôn ngữ lớn L1 đã đặt nền tảng cho việc hiểu và tạo ngôn ngữ, mô hình suy luận L2 đã bù đắp cho những điểm yếu trong suy luận logic và tính toán toán học, trong khi đại lý AI L3 tích hợp khả năng của hai cấp độ trước, đạt được việc thực hiện chủ động và xử lý quy trình công việc phức tạp. Cách phân lớp này làm cho AI trở nên thông minh và thiết thực hơn, người dùng có thể cảm nhận rõ rệt sự tiến bộ của mỗi cấp độ.
So với đó, lĩnh vực tài sản tiền điện tử dường như rơi vào vòng xoáy "chuyển giao vấn đề". Chuỗi công khai L1 đối mặt với ngưỡng hiệu suất, giải pháp mở rộng L2 mặc dù đã tăng cường TPS và giảm phí Gas, nhưng cũng mang đến những vấn đề mới như phân tán thanh khoản. Sự xuất hiện của chuỗi ứng dụng dọc L3 lại dẫn đến hệ sinh thái trở nên phân mảnh hơn. Mỗi tầng đều cố gắng giải quyết vấn đề của tầng trước, nhưng lại không thể tránh khỏi việc đưa ra những thách thức mới.
Nguyên nhân cơ bản gây ra sự khác biệt này có thể nằm ở động lực phát triển khác nhau của hai lĩnh vực. Sự phân tầng trong lĩnh vực AI chủ yếu được thúc đẩy bởi sự cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đang nỗ lực nâng cao khả năng của mô hình. Trong khi đó, sự phân tầng trong lĩnh vực Tài sản tiền điện tử dường như chịu ảnh hưởng nhiều hơn từ kinh tế học token, các dự án ở các cấp độ khác nhau chú trọng hơn đến các chỉ số như tổng giá trị bị khóa TVL( và giá token.
Sự so sánh này tiết lộ một hiện tượng thú vị: một lĩnh vực đang nỗ lực giải quyết các vấn đề kỹ thuật, trong khi lĩnh vực khác lại tập trung nhiều hơn vào thiết kế sản phẩm tài chính. Mặc dù sự so sánh này không hoàn toàn tuyệt đối, nhưng nó cung cấp cho chúng ta một góc nhìn mới để hiểu về quỹ đạo phát triển của hai lĩnh vực.
Con đường phát triển khác biệt này đáng để suy ngẫm. Nó không chỉ phản ánh những đặc điểm khác nhau của hai lĩnh vực mà còn ám chỉ hướng phát triển có thể trong tương lai. Đối với Tài sản tiền điện tử, có lẽ cần xem xét lại chiến lược phân tầng của mình, tập trung nhiều hơn vào việc giải quyết các vấn đề thực tiễn thay vì chỉ đơn thuần là đổi mới tài chính. Kinh nghiệm thành công trong lĩnh vực AI cũng có thể cung cấp bài học cho sự phát triển phân tầng trong các lĩnh vực công nghệ khác.