Mọi người đều nói rằng chiến lược Rollup-Centric của Ethereum có vẻ đã thất bại? Và rất ghét trò chơi lồng nhau L1-L2-L3 này, nhưng thú vị thay, trong năm qua, sự phát triển của lĩnh vực AI cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng L1—L2—L3. So sánh lại, vấn đề thực sự nằm ở đâu?
Logic phân tầng của AI là mỗi tầng đều giải quyết các vấn đề cốt lõi mà tầng trên không thể giải quyết.
Ví dụ, LLM L1 giải quyết các kỹ năng cơ bản về hiểu và tạo ngôn ngữ, nhưng suy luận logic và tính toán học thực sự có sai sót; Do đó, khi nói đến L2, mô hình suy luận chuyên khắc phục thiếu sót này và DeepSeek R1 có thể thực hiện các bài toán phức tạp và gỡ lỗi mã, điều này trực tiếp lấp đầy điểm mù nhận thức của LLM. Sau khi hoàn thành những điềm báo này, tác nhân AI của L3 tích hợp hai lớp khả năng đầu tiên một cách tự nhiên, cho phép AI thay đổi từ phản hồi thụ động sang thực thi chủ động và có thể tự lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý quy trình làm việc phức tạp.
Bạn xem, loại phân lớp này là "tiến bộ khả năng": L1 xây dựng nền tảng, L2 bù đắp thiếu sót, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi lớp đều tạo ra bước nhảy vọt chất lượng dựa trên lớp trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI trở nên thông minh hơn và hữu ích hơn.
Logic phân tầng của Crypto là mỗi tầng đều đang vá những vấn đề của tầng trước đó, nhưng không may đã mang đến một vấn đề mới lớn hơn.
Ví dụ, hiệu suất của chuỗi công khai L1 không đủ, rất tự nhiên khi nghĩ đến việc sử dụng giải pháp mở rộng layer2, nhưng sau khi có một làn sóng nội chiến layer2 Infra dường như Gas đã giảm, TPS đã tăng, nhưng tính thanh khoản lại phân tán, các ứng dụng trong hệ sinh thái vẫn tiếp tục thiếu thốn, khiến cho quá nhiều layer2 infra lại trở thành vấn đề lớn. Vì vậy, bắt đầu làm chuỗi ứng dụng dọc layer3, nhưng các chuỗi ứng dụng lại tự quản lý, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác sinh thái của chuỗi hạ tầng chung, trải nghiệm người dùng thậm chí còn trở nên phân mảnh hơn.
Như vậy, sự phân tầng này đã trở thành "chuyển giao vấn đề": L1 có nút thắt, L2 vá lỗi, L3 hỗn loạn và phân tán. Mỗi tầng chỉ đơn giản là chuyển vấn đề từ nơi này sang nơi khác, dường như tất cả các giải pháp chỉ nhằm vào một vấn đề duy nhất là "phát coin".
Nói đến đây, mọi người chắc hẳn đã hiểu được nguyên nhân gây ra nghịch lý này là gì: Phân tầng AI là do cạnh tranh công nghệ thúc đẩy, OpenAI, Anthropic, DeepSeek đều đang nỗ lực nâng cao khả năng mô hình; Phân tầng Crypto thì bị Tokenomic chi phối, KPI cốt lõi của mỗi L2 đều là TVL và giá Token.
Vậy, về bản chất, một cái đang giải quyết vấn đề kỹ thuật, một cái đang đóng gói sản phẩm tài chính? Ai đúng ai sai có lẽ cũng không có câu trả lời, tùy thuộc vào quan điểm của mỗi người.
Tất nhiên, sự so sánh trừu tượng này cũng không tuyệt đối như vậy, chỉ là thấy rằng sự phát triển của cả hai có sự đối chiếu rất thú vị, cuối tuần làm một bài tập tư duy.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Suy nghĩ lạnh: Sự khác biệt giữa AI và lĩnh vực Crypto là gì?
Tác giả: Haotian
Mọi người đều nói rằng chiến lược Rollup-Centric của Ethereum có vẻ đã thất bại? Và rất ghét trò chơi lồng nhau L1-L2-L3 này, nhưng thú vị thay, trong năm qua, sự phát triển của lĩnh vực AI cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng L1—L2—L3. So sánh lại, vấn đề thực sự nằm ở đâu?
Ví dụ, LLM L1 giải quyết các kỹ năng cơ bản về hiểu và tạo ngôn ngữ, nhưng suy luận logic và tính toán học thực sự có sai sót; Do đó, khi nói đến L2, mô hình suy luận chuyên khắc phục thiếu sót này và DeepSeek R1 có thể thực hiện các bài toán phức tạp và gỡ lỗi mã, điều này trực tiếp lấp đầy điểm mù nhận thức của LLM. Sau khi hoàn thành những điềm báo này, tác nhân AI của L3 tích hợp hai lớp khả năng đầu tiên một cách tự nhiên, cho phép AI thay đổi từ phản hồi thụ động sang thực thi chủ động và có thể tự lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý quy trình làm việc phức tạp.
Bạn xem, loại phân lớp này là "tiến bộ khả năng": L1 xây dựng nền tảng, L2 bù đắp thiếu sót, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi lớp đều tạo ra bước nhảy vọt chất lượng dựa trên lớp trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI trở nên thông minh hơn và hữu ích hơn.
Ví dụ, hiệu suất của chuỗi công khai L1 không đủ, rất tự nhiên khi nghĩ đến việc sử dụng giải pháp mở rộng layer2, nhưng sau khi có một làn sóng nội chiến layer2 Infra dường như Gas đã giảm, TPS đã tăng, nhưng tính thanh khoản lại phân tán, các ứng dụng trong hệ sinh thái vẫn tiếp tục thiếu thốn, khiến cho quá nhiều layer2 infra lại trở thành vấn đề lớn. Vì vậy, bắt đầu làm chuỗi ứng dụng dọc layer3, nhưng các chuỗi ứng dụng lại tự quản lý, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác sinh thái của chuỗi hạ tầng chung, trải nghiệm người dùng thậm chí còn trở nên phân mảnh hơn.
Như vậy, sự phân tầng này đã trở thành "chuyển giao vấn đề": L1 có nút thắt, L2 vá lỗi, L3 hỗn loạn và phân tán. Mỗi tầng chỉ đơn giản là chuyển vấn đề từ nơi này sang nơi khác, dường như tất cả các giải pháp chỉ nhằm vào một vấn đề duy nhất là "phát coin".
Nói đến đây, mọi người chắc hẳn đã hiểu được nguyên nhân gây ra nghịch lý này là gì: Phân tầng AI là do cạnh tranh công nghệ thúc đẩy, OpenAI, Anthropic, DeepSeek đều đang nỗ lực nâng cao khả năng mô hình; Phân tầng Crypto thì bị Tokenomic chi phối, KPI cốt lõi của mỗi L2 đều là TVL và giá Token.
Vậy, về bản chất, một cái đang giải quyết vấn đề kỹ thuật, một cái đang đóng gói sản phẩm tài chính? Ai đúng ai sai có lẽ cũng không có câu trả lời, tùy thuộc vào quan điểm của mỗi người.
Tất nhiên, sự so sánh trừu tượng này cũng không tuyệt đối như vậy, chỉ là thấy rằng sự phát triển của cả hai có sự đối chiếu rất thú vị, cuối tuần làm một bài tập tư duy.