AI katmanları teknolojik atılımlarla yetenek sıçraması gerçekleştirdiğinde, şifreleme alanındaki L1-L2-L3 sorun kaydırma kısır döngüsüne hapsolmuş durumda, neden aynı katman mantığı bu kadar farklı yönlere gidiyor?
Yazı: Haotian
Herkes Ethereum'un Rollup-Centric stratejisinin başarısız olduğu mu söylüyor? Ve bu L1-L2-L3 oyuncak oyununa derin bir nefret besliyor, ama ilginç olan, geçtiğimiz yıl AI alanındaki gelişimlerin de L1—L2—L3 hızlı evrimi yaşadığı. Karşılaştırınca, sorun nerede gerçekten?
AI'nin katmanlı mantığı, her katmanın üst katmanın çözemediği temel sorunları çözmesidir.
Örneğin, L1'in LLM'leri dili anlama ve üretme gibi temel becerileri çözer, ancak mantıksal akıl yürütme ve matematiksel hesaplamalar gerçekten zor kusurlardır; Sonuç olarak, L2 söz konusu olduğunda, çıkarım modeli bu eksikliğin üstesinden gelme konusunda uzmanlaşmıştır ve DeepSeek R1, LLM'lerin bilişsel kör noktasını doğrudan dolduran karmaşık matematik problemleri ve kod hata ayıklama yapabilir. Bu temel çalışmaları tamamladıktan sonra, L3'ün Yapay Zeka Aracısı, ilk iki yetenek katmanını doğal olarak entegre ederek yapay zekanın pasif yanıttan aktif yürütmeye, görevleri planlamaya, araçları çağırmaya ve karmaşık iş akışlarını kendi başına yönetmeye geçmesine olanak tanır.
Görüyorsun, bu tür bir katmanlaşma "yetenek ilerlemesi"dir: L1 temel atar, L2 eksiklikleri giderir, L3 entegrasyon yapar. Her bir katman, bir önceki katmanın temelinde niteliksel bir sıçrama yaratır ve kullanıcılar AI'nın daha akıllı ve daha kullanışlı hale geldiğini açıkça hissedebilir.
Crypto'nun katmanlı mantığı, her katmanın bir önceki katmanın sorunlarını yamanmasıdır, ancak ne yazık ki bu yeni ve daha büyük sorunlar doğurmuştur.
Örneğin, L1 kamu blok zincirinin performansı yeterli değilse, doğal olarak layer2 genişletme çözümleri düşünülür. Ancak layer2 Altyapısı konusunda bir dalga yaşandıktan sonra, görünüşe göre Gas düştü, TPS birikerek arttı, ancak likidite dağılmış durumda ve ekosistem uygulamaları hala yetersiz. Bu durum, fazla sayıda layer2 altyapısının büyük bir sorun haline gelmesine neden oldu. Dolayısıyla, layer3 dikey uygulama zincirleri yapılmaya başlandı, ancak uygulama zincirleri kendi başlarına hareket ediyor ve altyapı genel zincirinin ekosistem iş birliği etkisinden faydalanamıyor; kullanıcı deneyimi daha da parçalanmış durumda.
Böylece, bu katmanlaşma "sorun transferi" haline geliyor: L1'de bir darboğaz var, L2 yamanıyor, L3 karmaşık ve dağınık. Her katman, sorunu bir yerden başka bir yere taşımaktan başka bir şey yapmıyor, sanki tüm çözümler sadece "token çıkarma" meselesi etrafında dönüyor.
Bu noktada, herkesin bu paradoksun nedeninin ne olduğunu anlaması gerekiyor: AI katmanları, teknoloji rekabeti tarafından yönlendirilirken, OpenAI, Anthropic, DeepSeek modellerinin yeteneklerini artırmak için çabalıyor; Crypto katmanları ise Tokenomik tarafından esir alınmış durumda, her L2'nin temel KPI'ları TVL ve Token fiyatıdır.
Yani, birisi teknik sorunları çözmeye çalışırken, diğeri finansal ürünleri paketlemeye mi çalışıyor? Hangisinin doğru hangisinin yanlış olduğu belki de bir cevap yok, kişiye göre değişir.
Elbette, bu soyut benzetme o kadar mutlak değil, sadece iki tarafın gelişim bağlamlarının karşılaştırılmasının oldukça ilginç olduğunu düşünüyorum, hafta sonu bir düşünce masajı yapalım.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Yapay Zeka ve şifreleme katmanlı çelişkisi: Teknoloji odaklı vs Token kaçırma gelişim ayrımı
Yazı: Haotian
Herkes Ethereum'un Rollup-Centric stratejisinin başarısız olduğu mu söylüyor? Ve bu L1-L2-L3 oyuncak oyununa derin bir nefret besliyor, ama ilginç olan, geçtiğimiz yıl AI alanındaki gelişimlerin de L1—L2—L3 hızlı evrimi yaşadığı. Karşılaştırınca, sorun nerede gerçekten?
Örneğin, L1'in LLM'leri dili anlama ve üretme gibi temel becerileri çözer, ancak mantıksal akıl yürütme ve matematiksel hesaplamalar gerçekten zor kusurlardır; Sonuç olarak, L2 söz konusu olduğunda, çıkarım modeli bu eksikliğin üstesinden gelme konusunda uzmanlaşmıştır ve DeepSeek R1, LLM'lerin bilişsel kör noktasını doğrudan dolduran karmaşık matematik problemleri ve kod hata ayıklama yapabilir. Bu temel çalışmaları tamamladıktan sonra, L3'ün Yapay Zeka Aracısı, ilk iki yetenek katmanını doğal olarak entegre ederek yapay zekanın pasif yanıttan aktif yürütmeye, görevleri planlamaya, araçları çağırmaya ve karmaşık iş akışlarını kendi başına yönetmeye geçmesine olanak tanır.
Görüyorsun, bu tür bir katmanlaşma "yetenek ilerlemesi"dir: L1 temel atar, L2 eksiklikleri giderir, L3 entegrasyon yapar. Her bir katman, bir önceki katmanın temelinde niteliksel bir sıçrama yaratır ve kullanıcılar AI'nın daha akıllı ve daha kullanışlı hale geldiğini açıkça hissedebilir.
Örneğin, L1 kamu blok zincirinin performansı yeterli değilse, doğal olarak layer2 genişletme çözümleri düşünülür. Ancak layer2 Altyapısı konusunda bir dalga yaşandıktan sonra, görünüşe göre Gas düştü, TPS birikerek arttı, ancak likidite dağılmış durumda ve ekosistem uygulamaları hala yetersiz. Bu durum, fazla sayıda layer2 altyapısının büyük bir sorun haline gelmesine neden oldu. Dolayısıyla, layer3 dikey uygulama zincirleri yapılmaya başlandı, ancak uygulama zincirleri kendi başlarına hareket ediyor ve altyapı genel zincirinin ekosistem iş birliği etkisinden faydalanamıyor; kullanıcı deneyimi daha da parçalanmış durumda.
Böylece, bu katmanlaşma "sorun transferi" haline geliyor: L1'de bir darboğaz var, L2 yamanıyor, L3 karmaşık ve dağınık. Her katman, sorunu bir yerden başka bir yere taşımaktan başka bir şey yapmıyor, sanki tüm çözümler sadece "token çıkarma" meselesi etrafında dönüyor.
Bu noktada, herkesin bu paradoksun nedeninin ne olduğunu anlaması gerekiyor: AI katmanları, teknoloji rekabeti tarafından yönlendirilirken, OpenAI, Anthropic, DeepSeek modellerinin yeteneklerini artırmak için çabalıyor; Crypto katmanları ise Tokenomik tarafından esir alınmış durumda, her L2'nin temel KPI'ları TVL ve Token fiyatıdır.
Yani, birisi teknik sorunları çözmeye çalışırken, diğeri finansal ürünleri paketlemeye mi çalışıyor? Hangisinin doğru hangisinin yanlış olduğu belki de bir cevap yok, kişiye göre değişir.
Elbette, bu soyut benzetme o kadar mutlak değil, sadece iki tarafın gelişim bağlamlarının karşılaştırılmasının oldukça ilginç olduğunu düşünüyorum, hafta sonu bir düşünce masajı yapalım.