Análisis comparativo de las trayectorias de desarrollo de la IA y los Activos Cripto
Recientemente, la estrategia Rollup-Centric de Ethereum parece haber encontrado obstáculos, y el modelo de desarrollo de múltiples capas (L1-L2-L3) también está siendo cuestionado. Sin embargo, lo interesante es que el campo de la inteligencia artificial ha experimentado una evolución rápida y similar en múltiples niveles en el último año. Al comparar las trayectorias de desarrollo de estos dos campos, podemos explorar en profundidad sus similitudes y diferencias.
En el campo de la IA, cada capa de la arquitectura multicapa se dedica a resolver los problemas clave que la capa anterior no logró abordar:
Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) de la capa L1 establecen las bases para la comprensión y generación del lenguaje, pero presentan deficiencias evidentes en el razonamiento lógico y los cálculos matemáticos.
El modelo de inferencia de la capa L2 aborda específicamente estos problemas. Por ejemplo, ciertos modelos avanzados ya son capaces de resolver problemas matemáticos complejos y depurar código, lo que compensa eficazmente las lagunas cognitivas de los LLMs.
El agente de IA de la capa L3 integra las capacidades de las dos capas anteriores, permitiendo que la IA pase de una respuesta pasiva a una ejecución activa, siendo capaz de planificar tareas de forma independiente, invocar herramientas y manejar flujos de trabajo complejos.
Esta estructura jerárquica refleja el progreso de las capacidades: L1 sienta las bases, L2 complementa las deficiencias y L3 logra la integración. Cada capa logra un salto cualitativo sobre la base de la anterior, y los usuarios pueden sentir claramente que la IA se vuelve más inteligente y práctica.
En comparación, la arquitectura de múltiples capas en el ámbito de los activos cripto parece enfrentar diferentes desafíos:
Las limitaciones de rendimiento de las cadenas de bloques L1 han impulsado la aparición de soluciones de escalado L2. Sin embargo, a pesar de la reducción de las tarifas de gas y el aumento de TPS, también han surgido nuevos problemas como la dispersión de la liquidez y la escasez de aplicaciones en el ecosistema.
La aparición de la cadena de aplicaciones verticales L3 tiene como objetivo resolver los problemas de L2, pero ha llevado a una mayor fragmentación del ecosistema, dificultando el disfrute de las sinergias que ofrece la infraestructura común.
Esta jerarquía parece haberse convertido en "traslado de problemas": el cuello de botella de L1 ha llevado a la aparición de L2, y los problemas de L2 han dado lugar a L3, donde cada nivel solo traslada el problema de un área a otra, en lugar de realmente resolver el problema de fondo.
La razón principal de esta diferencia podría estar en que: la estratificación en el campo de la IA está impulsada por la competencia tecnológica, donde las grandes empresas están esforzándose por mejorar la capacidad de los modelos; mientras que la estratificación en el campo de los Activos Cripto parece estar más dominada por la economía de los tokens, con los indicadores clave de las soluciones en cada capa a menudo centrados en el valor total bloqueado (TVL) y el precio de la moneda.
Esta comparación revela las dinámicas de desarrollo completamente diferentes en dos ámbitos: uno se centra en resolver problemas técnicos, mientras que el otro se enfoca más en diseñar productos financieros. Aunque esta comparación abstracta no es absoluta, ciertamente nos ofrece una perspectiva interesante que nos permite pensar en estos dos campos tecnológicos de rápido desarrollo desde diferentes ángulos.
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GasFeeNightmare
· hace3h
¿Quién juega L2 en estos tiempos?
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screenshot_gains
· hace3h
quién mató el hype de layer2 tbh
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gas_fee_therapist
· hace3h
Se ha enrollado. ¿Quién puede quedarse de pie y ganar dinero?
AI y Activos Cripto avanzan en paralelo: comparación del desarrollo de arquitecturas de múltiples niveles
Análisis comparativo de las trayectorias de desarrollo de la IA y los Activos Cripto
Recientemente, la estrategia Rollup-Centric de Ethereum parece haber encontrado obstáculos, y el modelo de desarrollo de múltiples capas (L1-L2-L3) también está siendo cuestionado. Sin embargo, lo interesante es que el campo de la inteligencia artificial ha experimentado una evolución rápida y similar en múltiples niveles en el último año. Al comparar las trayectorias de desarrollo de estos dos campos, podemos explorar en profundidad sus similitudes y diferencias.
En el campo de la IA, cada capa de la arquitectura multicapa se dedica a resolver los problemas clave que la capa anterior no logró abordar:
Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) de la capa L1 establecen las bases para la comprensión y generación del lenguaje, pero presentan deficiencias evidentes en el razonamiento lógico y los cálculos matemáticos.
El modelo de inferencia de la capa L2 aborda específicamente estos problemas. Por ejemplo, ciertos modelos avanzados ya son capaces de resolver problemas matemáticos complejos y depurar código, lo que compensa eficazmente las lagunas cognitivas de los LLMs.
El agente de IA de la capa L3 integra las capacidades de las dos capas anteriores, permitiendo que la IA pase de una respuesta pasiva a una ejecución activa, siendo capaz de planificar tareas de forma independiente, invocar herramientas y manejar flujos de trabajo complejos.
Esta estructura jerárquica refleja el progreso de las capacidades: L1 sienta las bases, L2 complementa las deficiencias y L3 logra la integración. Cada capa logra un salto cualitativo sobre la base de la anterior, y los usuarios pueden sentir claramente que la IA se vuelve más inteligente y práctica.
En comparación, la arquitectura de múltiples capas en el ámbito de los activos cripto parece enfrentar diferentes desafíos:
Las limitaciones de rendimiento de las cadenas de bloques L1 han impulsado la aparición de soluciones de escalado L2. Sin embargo, a pesar de la reducción de las tarifas de gas y el aumento de TPS, también han surgido nuevos problemas como la dispersión de la liquidez y la escasez de aplicaciones en el ecosistema.
La aparición de la cadena de aplicaciones verticales L3 tiene como objetivo resolver los problemas de L2, pero ha llevado a una mayor fragmentación del ecosistema, dificultando el disfrute de las sinergias que ofrece la infraestructura común.
Esta jerarquía parece haberse convertido en "traslado de problemas": el cuello de botella de L1 ha llevado a la aparición de L2, y los problemas de L2 han dado lugar a L3, donde cada nivel solo traslada el problema de un área a otra, en lugar de realmente resolver el problema de fondo.
La razón principal de esta diferencia podría estar en que: la estratificación en el campo de la IA está impulsada por la competencia tecnológica, donde las grandes empresas están esforzándose por mejorar la capacidad de los modelos; mientras que la estratificación en el campo de los Activos Cripto parece estar más dominada por la economía de los tokens, con los indicadores clave de las soluciones en cada capa a menudo centrados en el valor total bloqueado (TVL) y el precio de la moneda.
Esta comparación revela las dinámicas de desarrollo completamente diferentes en dos ámbitos: uno se centra en resolver problemas técnicos, mientras que el otro se enfoca más en diseñar productos financieros. Aunque esta comparación abstracta no es absoluta, ciertamente nos ofrece una perspectiva interesante que nos permite pensar en estos dos campos tecnológicos de rápido desarrollo desde diferentes ángulos.