So sánh sự phát triển phân tầng giữa AI và ngành Tài sản tiền điện tử: sự khác biệt về con đường và triển vọng tương lai

2025-08-12 01:12:49

Đang tạo bản tóm tắt

So sánh sự phát triển phân lớp của AI và Tài sản tiền điện tử

Gần đây, chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như đã gặp phải thách thức, nhiều người không hài lòng với cấu trúc lồng ghép L1-L2-L3. Tuy nhiên, điều thú vị là lĩnh vực AI trong năm qua cũng đã trải qua sự phát triển nhanh chóng tương tự L1-L2-L3. Hãy cùng phân tích sự khác biệt trong con đường phát triển của hai ngành này.

Logic phân tầng của ngành AI

Sự phát triển phân tầng của AI tuân theo một mô hình tiến bộ năng lực:

L1层：Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã giải quyết các vấn đề cơ bản về hiểu và tạo ra ngôn ngữ.
L2层：Mô hình suy luận tập trung vào việc giải quyết những điểm yếu của L1, chẳng hạn như tính toán toán học phức tạp và gỡ lỗi mã.
L3 tầng: AI đại lý tích hợp khả năng của hai tầng trước, thực hiện nhiệm vụ chủ động và xử lý quy trình công việc phức tạp.

Cấu trúc phân lớp này thể hiện sự tiến bộ công nghệ rõ ràng, mỗi lớp đều đạt được bước nhảy vọt chất lượng dựa trên lớp trước đó, mang lại cho người dùng trải nghiệm AI thông minh và hữu ích hơn.

Tài sản tiền điện tử ngành công nghiệp phân lớp logic

So với trước đây, sự phát triển phân tầng của ngành Tài sản tiền điện tử dường như đã rơi vào vòng lặp "chuyển giao vấn đề":

L1层：Công chain cơ sở gặp phải nút thắt hiệu suất.
L2 tầng: Giải pháp mở rộng đã giải quyết một số vấn đề, nhưng cũng mang đến những thách thức mới như phân tán thanh khoản.
L3 tầng: Sự xuất hiện của chuỗi ứng dụng dọc đã dẫn đến hệ sinh thái ngày càng bị phân mảnh.

Mô hình phân lớp này không thực sự giải quyết vấn đề cốt lõi, mà có thể làm cho toàn bộ hệ sinh thái trở nên phức tạp và phân tán hơn.

Sự khác biệt trong động lực phát triển

Nguyên nhân chính gây ra sự khác biệt này là do động lực phát triển của hai ngành khác nhau:

Ngành AI: chủ yếu được thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn cạnh tranh để nâng cao khả năng của mô hình.
Tài sản tiền điện tử ngành: dường như bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi kinh tế học token, mục tiêu cốt lõi của các giải pháp đa lớp thường tập trung vào TVL và giá token.

Kết luận

Sự so sánh này tiết lộ sự khác biệt đáng kể trong hướng phát triển của hai ngành. Ngành AI tập trung vào việc giải quyết các vấn đề công nghệ thực tiễn, trong khi ngành tài sản tiền điện tử chủ yếu xoay quanh các sản phẩm tài chính. Những lợi ích và bất lợi của sự khác biệt này có thể vẫn cần thời gian để đánh giá, nhưng chắc chắn đã cung cấp cho chúng ta một góc nhìn thú vị để suy nghĩ.

L12.71%

L31.61%

Xem bản gốc

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.

4 thích