Todos dizem que a estratégia Rollup-Centric do Ethereum parece ter falhado? E detestam este jogo em camadas L1-L2-L3, mas o interessante é que, no último ano, o desenvolvimento na área de IA também passou por uma rápida evolução L1—L2—L3. Comparando, onde está exatamente o problema?
A lógica em camadas da IA é que cada camada resolve problemas centrais que a camada superior não consegue resolver.
Por exemplo, os LLMs da L1 resolveram as capacidades básicas de compreensão e geração de linguagem, mas o raciocínio lógico e o cálculo matemático são de fato fraquezas; assim, chegamos à L2, onde o modelo de raciocínio se dedica a superar essa limitação, o DeepSeek R1 é capaz de resolver problemas matemáticos complexos e depurar código, preenchendo diretamente a lacuna cognitiva dos LLMs; após esses preparativos, o Agente de IA da L3 integra naturalmente as capacidades das duas camadas anteriores, permitindo que a IA passe de respostas passivas para execução ativa, podendo planejar tarefas, chamar ferramentas e lidar com fluxos de trabalho complexos.
Veja, essa camada é uma "progressão de capacidades": L1 estabelece a base, L2 preenche as lacunas, L3 faz a integração. Cada camada gera um salto qualitativo com base na camada anterior, e os usuários podem perceber claramente que a IA se torna mais inteligente e útil.
A lógica em camadas do Crypto é que cada camada resolve os problemas da camada anterior, mas infelizmente traz novos e maiores problemas.
Por exemplo, se o desempenho de uma blockchain L1 não é suficiente, é natural pensar em usar uma solução de escalabilidade layer 2, mas após uma onda de competição entre as infraestruturas layer 2, parece que o Gas diminuiu, o TPS aumentou, mas a liquidez se dispersou, e as aplicações ecossistêmicas continuam escassas, fazendo com que um excesso de infraestruturas layer 2 se tornasse um grande problema. Assim, começaram a criar blockchains de aplicação layer 3 verticalizadas, mas essas blockchains de aplicação operam de forma independente, não conseguem usufruir do efeito de sinergia ecossistêmica das blockchains de infraestrutura comuns, e a experiência do usuário tornou-se ainda mais fragmentada.
Dessa forma, essa estratificação torna-se uma "transferência de problemas": o L1 tem um gargalo, o L2 é um remendo, e o L3 é confuso e disperso. Cada camada apenas transfere o problema de um lugar para outro, como se todas as soluções fossem apenas para a questão de "emitir moedas".
Com isso, todos devem entender qual é o cerne desse paradoxo: a estratificação de IA é impulsionada pela concorrência tecnológica, OpenAI, Anthropic e DeepSeek estão lutando para aumentar a capacidade dos modelos; a estratificação de Crypto é sequestrada pela Tokenomic, cada KPI central de um L2 é TVL e o preço do Token.
Então, essencialmente, um está resolvendo problemas técnicos e o outro está embalando produtos financeiros? Quem está certo ou errado pode não ter resposta, depende da perspetiva de cada um.
Claro, esta analogia abstrata também não é tão absoluta, apenas acho que é muito interessante comparar o desenvolvimento de ambos, para um exercício mental no fim de semana.
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Reflexão fria: quais são as diferenças entre AI e o setor de Crypto?
Autor: Haotian
Todos dizem que a estratégia Rollup-Centric do Ethereum parece ter falhado? E detestam este jogo em camadas L1-L2-L3, mas o interessante é que, no último ano, o desenvolvimento na área de IA também passou por uma rápida evolução L1—L2—L3. Comparando, onde está exatamente o problema?
Por exemplo, os LLMs da L1 resolveram as capacidades básicas de compreensão e geração de linguagem, mas o raciocínio lógico e o cálculo matemático são de fato fraquezas; assim, chegamos à L2, onde o modelo de raciocínio se dedica a superar essa limitação, o DeepSeek R1 é capaz de resolver problemas matemáticos complexos e depurar código, preenchendo diretamente a lacuna cognitiva dos LLMs; após esses preparativos, o Agente de IA da L3 integra naturalmente as capacidades das duas camadas anteriores, permitindo que a IA passe de respostas passivas para execução ativa, podendo planejar tarefas, chamar ferramentas e lidar com fluxos de trabalho complexos.
Veja, essa camada é uma "progressão de capacidades": L1 estabelece a base, L2 preenche as lacunas, L3 faz a integração. Cada camada gera um salto qualitativo com base na camada anterior, e os usuários podem perceber claramente que a IA se torna mais inteligente e útil.
Por exemplo, se o desempenho de uma blockchain L1 não é suficiente, é natural pensar em usar uma solução de escalabilidade layer 2, mas após uma onda de competição entre as infraestruturas layer 2, parece que o Gas diminuiu, o TPS aumentou, mas a liquidez se dispersou, e as aplicações ecossistêmicas continuam escassas, fazendo com que um excesso de infraestruturas layer 2 se tornasse um grande problema. Assim, começaram a criar blockchains de aplicação layer 3 verticalizadas, mas essas blockchains de aplicação operam de forma independente, não conseguem usufruir do efeito de sinergia ecossistêmica das blockchains de infraestrutura comuns, e a experiência do usuário tornou-se ainda mais fragmentada.
Dessa forma, essa estratificação torna-se uma "transferência de problemas": o L1 tem um gargalo, o L2 é um remendo, e o L3 é confuso e disperso. Cada camada apenas transfere o problema de um lugar para outro, como se todas as soluções fossem apenas para a questão de "emitir moedas".
Com isso, todos devem entender qual é o cerne desse paradoxo: a estratificação de IA é impulsionada pela concorrência tecnológica, OpenAI, Anthropic e DeepSeek estão lutando para aumentar a capacidade dos modelos; a estratificação de Crypto é sequestrada pela Tokenomic, cada KPI central de um L2 é TVL e o preço do Token.
Então, essencialmente, um está resolvendo problemas técnicos e o outro está embalando produtos financeiros? Quem está certo ou errado pode não ter resposta, depende da perspetiva de cada um.
Claro, esta analogia abstrata também não é tão absoluta, apenas acho que é muito interessante comparar o desenvolvimento de ambos, para um exercício mental no fim de semana.