Ketika AI mencapai lompatan kemampuan melalui terobosan teknologi, L1-L2-L3 di bidang enkripsi justru terjebak dalam lingkaran pergeseran masalah, mengapa logika berlapis yang sama menghasilkan hasil yang sangat berbeda?
Penulisan: Haotian
Semua orang mengatakan bahwa strategi Rollup-Centric Ethereum tampaknya gagal? Dan sangat membenci permainan bertingkat L1-L2-L3 ini, tetapi yang menarik adalah, perkembangan jalur AI dalam setahun terakhir juga mengalami evolusi cepat L1—L2—L3. Mari kita bandingkan, sebenarnya apa masalahnya?
1）Logika berlapis AI adalah bahwa setiap lapisan menyelesaikan masalah inti yang tidak dapat diselesaikan oleh lapisan di atasnya.
Misalnya, LLM L1 telah menyelesaikan kemampuan dasar dalam pemahaman dan generasi bahasa, tetapi penalaran logis dan perhitungan matematis memang merupakan kelemahan yang serius; sehingga di L2, model penalaran secara khusus mengatasi kekurangan ini, DeepSeek R1 mampu menyelesaikan soal matematika yang kompleks dan melakukan debug kode, secara langsung menutupi titik buta kognitif LLM; setelah menyelesaikan semua ini, AI Agent L3 secara alami mengintegrasikan kemampuan dari dua lapisan sebelumnya, memungkinkan AI untuk beralih dari menjawab secara pasif menjadi menjalankan secara aktif, dapat merencanakan tugas, memanggil alat, dan menangani workflow yang kompleks.
Kamu lihat, lapisan ini adalah "kemampuan yang berkembang": L1 membangun fondasi, L2 mengisi kekurangan, L3 melakukan integrasi. Setiap lapisan menghasilkan lompatan kualitas yang jelas berdasarkan lapisan sebelumnya, pengguna dapat merasakan AI menjadi lebih pintar dan lebih berguna.
2）Logika berlapis dari enkripsi adalah setiap lapisan memperbaiki masalah dari lapisan sebelumnya, namun sayangnya membawa masalah baru yang lebih besar.
Misalnya, jika kinerja L1 public chain tidak cukup, secara alami kita akan memikirkan solusi skalabilitas layer2. Namun setelah terjadinya persaingan di antara infrastruktur layer2, tampaknya Gas menurun, TPS meningkat, tetapi likuiditas justru terdistribusi, dan aplikasi ekosistem masih terus kurang, sehingga terlalu banyak infrastruktur layer2 malah menjadi masalah besar. Maka mulai dibuatlah rantai aplikasi vertikal layer3, tetapi rantai aplikasi justru berjalan sendiri-sendiri, tidak dapat menikmati efek kolaborasi ekosistem dari rantai infrastruktur umum, dan pengalaman pengguna menjadi semakin terfragmentasi.
Dengan cara ini, lapisan ini menjadi "pergeseran masalah": L1 memiliki hambatan, L2 memperbaiki, L3 kacau dan terdistribusi. Setiap lapisan hanya memindahkan masalah dari satu tempat ke tempat lain, seolah-olah semua solusi hanya berfokus pada satu hal yaitu "mengeluarkan koin".
Dengan kata-kata ini, semua orang pasti sudah mengerti apa inti dari paradoks ini: Lapisan AI didorong oleh persaingan teknologi, OpenAI, Anthropic, dan DeepSeek semua berusaha keras untuk meningkatkan kemampuan model; Lapisan Crypto terikat oleh Tokenomic, setiap KPI inti dari L2 adalah TVL dan harga Token.
Jadi, pada dasarnya satu sedang menyelesaikan masalah teknis, satu lagi sedang mengemas produk keuangan? Siapa yang benar dan siapa yang salah mungkin tidak ada jawaban, tergantung pada sudut pandang.
Tentu saja, analogi abstrak ini juga tidak begitu mutlak, hanya merasa bahwa perbandingan jalur perkembangan keduanya sangat menarik, melakukan pijat pemikiran di akhir pekan.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
AI dan enkripsi lapisan paradoks: jalan bercabang antara dorongan teknologi vs penculikan Token
Penulisan: Haotian
Semua orang mengatakan bahwa strategi Rollup-Centric Ethereum tampaknya gagal? Dan sangat membenci permainan bertingkat L1-L2-L3 ini, tetapi yang menarik adalah, perkembangan jalur AI dalam setahun terakhir juga mengalami evolusi cepat L1—L2—L3. Mari kita bandingkan, sebenarnya apa masalahnya?
1）Logika berlapis AI adalah bahwa setiap lapisan menyelesaikan masalah inti yang tidak dapat diselesaikan oleh lapisan di atasnya.
Misalnya, LLM L1 telah menyelesaikan kemampuan dasar dalam pemahaman dan generasi bahasa, tetapi penalaran logis dan perhitungan matematis memang merupakan kelemahan yang serius; sehingga di L2, model penalaran secara khusus mengatasi kekurangan ini, DeepSeek R1 mampu menyelesaikan soal matematika yang kompleks dan melakukan debug kode, secara langsung menutupi titik buta kognitif LLM; setelah menyelesaikan semua ini, AI Agent L3 secara alami mengintegrasikan kemampuan dari dua lapisan sebelumnya, memungkinkan AI untuk beralih dari menjawab secara pasif menjadi menjalankan secara aktif, dapat merencanakan tugas, memanggil alat, dan menangani workflow yang kompleks.
Kamu lihat, lapisan ini adalah "kemampuan yang berkembang": L1 membangun fondasi, L2 mengisi kekurangan, L3 melakukan integrasi. Setiap lapisan menghasilkan lompatan kualitas yang jelas berdasarkan lapisan sebelumnya, pengguna dapat merasakan AI menjadi lebih pintar dan lebih berguna.
2）Logika berlapis dari enkripsi adalah setiap lapisan memperbaiki masalah dari lapisan sebelumnya, namun sayangnya membawa masalah baru yang lebih besar.
Misalnya, jika kinerja L1 public chain tidak cukup, secara alami kita akan memikirkan solusi skalabilitas layer2. Namun setelah terjadinya persaingan di antara infrastruktur layer2, tampaknya Gas menurun, TPS meningkat, tetapi likuiditas justru terdistribusi, dan aplikasi ekosistem masih terus kurang, sehingga terlalu banyak infrastruktur layer2 malah menjadi masalah besar. Maka mulai dibuatlah rantai aplikasi vertikal layer3, tetapi rantai aplikasi justru berjalan sendiri-sendiri, tidak dapat menikmati efek kolaborasi ekosistem dari rantai infrastruktur umum, dan pengalaman pengguna menjadi semakin terfragmentasi.
Dengan cara ini, lapisan ini menjadi "pergeseran masalah": L1 memiliki hambatan, L2 memperbaiki, L3 kacau dan terdistribusi. Setiap lapisan hanya memindahkan masalah dari satu tempat ke tempat lain, seolah-olah semua solusi hanya berfokus pada satu hal yaitu "mengeluarkan koin".
Dengan kata-kata ini, semua orang pasti sudah mengerti apa inti dari paradoks ini: Lapisan AI didorong oleh persaingan teknologi, OpenAI, Anthropic, dan DeepSeek semua berusaha keras untuk meningkatkan kemampuan model; Lapisan Crypto terikat oleh Tokenomic, setiap KPI inti dari L2 adalah TVL dan harga Token.
Jadi, pada dasarnya satu sedang menyelesaikan masalah teknis, satu lagi sedang mengemas produk keuangan? Siapa yang benar dan siapa yang salah mungkin tidak ada jawaban, tergantung pada sudut pandang.
Tentu saja, analogi abstrak ini juga tidak begitu mutlak, hanya merasa bahwa perbandingan jalur perkembangan keduanya sangat menarik, melakukan pijat pemikiran di akhir pekan.