Tout le monde dit que la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir échoué ? Et déteste profondément ce jeu d'emboîtement L1-L2-L3, mais ce qui est intéressant, c'est que le développement du secteur de l'IA au cours de l'année passée a également suivi une rapide évolution L1—L2—L3. En comparaison, où se situe vraiment le problème ?
La logique hiérarchique de l'IA est que chaque couche résout des problèmes fondamentaux que la couche supérieure ne peut pas résoudre.
Par exemple, les LLMs de L1 ont résolu les capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais le raisonnement logique et le calcul mathématique sont effectivement des points faibles ; ainsi, pour L2, les modèles de raisonnement s'attaquent spécifiquement à cette lacune, DeepSeek R1 peut résoudre des problèmes mathématiques complexes et déboguer du code, comblant directement les lacunes cognitives des LLMs ; après avoir établi ces bases, l'Agent AI de L3 intègre naturellement les capacités des deux premières couches, permettant à l'IA de passer d'une réponse passive à une exécution active, capable de planifier des tâches, d'appeler des outils et de gérer des workflows complexes.
Regarde, cette hiérarchie est une "progression des capacités" : L1 pose les bases, L2 comble les lacunes, L3 fait l'intégration. Chaque couche engendre un saut qualitatif par rapport à la précédente, les utilisateurs peuvent clairement ressentir que l'IA devient plus intelligente et plus utile.
La logique de stratification de Crypto est que chaque couche corrige les problèmes de la couche précédente, mais cela a malheureusement entraîné de tout nouveaux problèmes encore plus grands.
Par exemple, si la performance d'une blockchain de niveau 1 n'est pas suffisante, on pense naturellement à utiliser des solutions d'extension de niveau 2. Cependant, après une vague d'engouement pour l'infrastructure de niveau 2, il semble que les frais de gaz aient diminué, que le TPS ait augmenté, mais que la liquidité se soit dispersée, et que les applications écologiques continuent de manquer, rendant un excès d'infrastructure de niveau 2 un véritable problème. Ainsi, on a commencé à développer des chaînes d'applications verticales de niveau 3, mais ces chaînes d'applications agissent indépendamment, ne pouvant pas bénéficier de l'effet de synergie écologique des chaînes d'infrastructure communes, ce qui entraîne une fragmentation accrue de l'expérience utilisateur.
Ainsi, cette hiérarchisation est devenue un "transfert de problème": L1 a des goulots d'étranglement, L2 fait des corrections, L3 est chaotique et dispersé. Chaque couche ne fait que déplacer le problème d'un endroit à un autre, comme si toutes les solutions n'étaient mises en place que pour une seule chose : "émission de jetons".
À ce stade, tout le monde devrait comprendre quelle est la clé de ce paradoxe : la hiérarchie de l'IA est motivée par la concurrence technologique, OpenAI, Anthropic et DeepSeek se battent pour améliorer les capacités des modèles ; la hiérarchie crypto est kidnappée par la Tokenomic, chaque KPI clé des L2 est le TVL et le prix du Token.
Donc, en essence, l'un résout des problèmes techniques et l'autre emballe des produits financiers ? Qui a raison ou tort n'a peut-être pas de réponse, cela dépend des opinions.
Bien sûr, cette analogie abstraite n'est pas si absolue, mais je trouve qu'il est très intéressant de comparer le fil de développement des deux, c'est un bon exercice de réflexion pour le week-end.
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Réflexion froide : quelles sont les différences entre l'IA et le secteur Crypto ?
Auteur : Haotian
Tout le monde dit que la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir échoué ? Et déteste profondément ce jeu d'emboîtement L1-L2-L3, mais ce qui est intéressant, c'est que le développement du secteur de l'IA au cours de l'année passée a également suivi une rapide évolution L1—L2—L3. En comparaison, où se situe vraiment le problème ?
Par exemple, les LLMs de L1 ont résolu les capacités fondamentales de compréhension et de génération du langage, mais le raisonnement logique et le calcul mathématique sont effectivement des points faibles ; ainsi, pour L2, les modèles de raisonnement s'attaquent spécifiquement à cette lacune, DeepSeek R1 peut résoudre des problèmes mathématiques complexes et déboguer du code, comblant directement les lacunes cognitives des LLMs ; après avoir établi ces bases, l'Agent AI de L3 intègre naturellement les capacités des deux premières couches, permettant à l'IA de passer d'une réponse passive à une exécution active, capable de planifier des tâches, d'appeler des outils et de gérer des workflows complexes.
Regarde, cette hiérarchie est une "progression des capacités" : L1 pose les bases, L2 comble les lacunes, L3 fait l'intégration. Chaque couche engendre un saut qualitatif par rapport à la précédente, les utilisateurs peuvent clairement ressentir que l'IA devient plus intelligente et plus utile.
La logique de stratification de Crypto est que chaque couche corrige les problèmes de la couche précédente, mais cela a malheureusement entraîné de tout nouveaux problèmes encore plus grands.
Par exemple, si la performance d'une blockchain de niveau 1 n'est pas suffisante, on pense naturellement à utiliser des solutions d'extension de niveau 2. Cependant, après une vague d'engouement pour l'infrastructure de niveau 2, il semble que les frais de gaz aient diminué, que le TPS ait augmenté, mais que la liquidité se soit dispersée, et que les applications écologiques continuent de manquer, rendant un excès d'infrastructure de niveau 2 un véritable problème. Ainsi, on a commencé à développer des chaînes d'applications verticales de niveau 3, mais ces chaînes d'applications agissent indépendamment, ne pouvant pas bénéficier de l'effet de synergie écologique des chaînes d'infrastructure communes, ce qui entraîne une fragmentation accrue de l'expérience utilisateur.
Ainsi, cette hiérarchisation est devenue un "transfert de problème": L1 a des goulots d'étranglement, L2 fait des corrections, L3 est chaotique et dispersé. Chaque couche ne fait que déplacer le problème d'un endroit à un autre, comme si toutes les solutions n'étaient mises en place que pour une seule chose : "émission de jetons".
À ce stade, tout le monde devrait comprendre quelle est la clé de ce paradoxe : la hiérarchie de l'IA est motivée par la concurrence technologique, OpenAI, Anthropic et DeepSeek se battent pour améliorer les capacités des modèles ; la hiérarchie crypto est kidnappée par la Tokenomic, chaque KPI clé des L2 est le TVL et le prix du Token.
Donc, en essence, l'un résout des problèmes techniques et l'autre emballe des produits financiers ? Qui a raison ou tort n'a peut-être pas de réponse, cela dépend des opinions.
Bien sûr, cette analogie abstraite n'est pas si absolue, mais je trouve qu'il est très intéressant de comparer le fil de développement des deux, c'est un bon exercice de réflexion pour le week-end.