Khi AI phân lớp đạt được bước nhảy khả năng thông qua đột phá công nghệ, thì lĩnh vực mã hóa L1-L2-L3 lại rơi vào vòng xoáy chuyển vấn đề, tại sao cùng một logic phân lớp lại đi theo những hướng khác nhau đến vậy?
Tác giả: Haotian
Mọi người đều nói rằng chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như đã thất bại? Và họ rất ghét trò chơi lồng ghép L1-L2-L3 này, nhưng điều thú vị là, trong năm qua, sự phát triển của lĩnh vực AI cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng từ L1—L2—L3. So sánh lại, vấn đề thực sự nằm ở đâu?
Logic phân lớp của AI là mỗi lớp đều giải quyết các vấn đề cốt lõi mà lớp trên không thể giải quyết.
Ví dụ, LLM của L1 giải quyết các kỹ năng cơ bản về hiểu và tạo ngôn ngữ, nhưng suy luận logic và tính toán toán thực sự là những sai sót khó khăn; 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 nền tảng này, AI Agent 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 hiện chủ động, lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và tự xử lý quy trình làm việc phức tạp.
Bạn thấy đấy, sự phân tầng này là "khả năng tiến triển": L1 xây dựng nền tảng, L2 bổ sung khuyết điểm, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi tầng đều tạo ra bước nhảy vọt chất lượng dựa trên tầng trước đó, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI trở nên thông minh hơn và hữu ích hơn.
2）Logic phân tầng của mã hóa là mỗi tầng đều đang vá lại vấn đề của tầng trước, nhưng không may lại mang đến một vấn đề mới lớn hơn.
Ví dụ, hiệu suất của chuỗi công khai L1 không đủ, rất tự nhiên nghĩ đến việc sử dụng giải pháp mở rộng layer2, nhưng sau khi có một đợt cạnh tranh layer2 Infra, có vẻ như Gas đã giảm, TPS đã tăng tích lũy, nhưng tính thanh khoản lại phân tán, ứng dụng sinh thái vẫn tiếp tục thiếu thốn, khiến cho quá nhiều layer2 infra lại trở thành vấn đề lớn. Vì vậy, bắt đầu xây dựng chuỗi ứng dụng dọc layer3, nhưng các chuỗi ứng dụng lại tự chủ, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác sinh thái của chuỗi hạ tầng chung, trải nghiệm người dùng ngược lại càng thêm phân mảnh.
Như vậy, sự phân tầng này 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, như thể tất cả các giải pháp đều chỉ nhằm vào việc "phát coin".
Nói đến đây, mọi người chắc hẳn đã hiểu vấn đề gây ra nghịch lý này là gì: Phân tầng AI được thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, OpenAI, Anthropic, DeepSeek đều đang cố gắng nâng cao khả năng mô hình; Phân tầng Crypto bị ràng buộc bởi Tokenomic, 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 theo cách nhìn nhận.
Tất nhiên, sự so sánh trừu tượng này cũng không hoàn toàn tuyệt đối, chỉ là cảm thấy sự so sánh về quá trình phát triển của cả hai bên rất thú vị, cuối tuần làm một bài massage tư duy.
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.
AI và mã hóa phân lớp nghịch lý: Sự phát triển giữa công nghệ và việc bắt cóc Token
Tác giả: Haotian
Mọi người đều nói rằng chiến lược Rollup-Centric của Ethereum dường như đã thất bại? Và họ rất ghét trò chơi lồng ghép L1-L2-L3 này, nhưng điều thú vị là, trong năm qua, sự phát triển của lĩnh vực AI cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng từ L1—L2—L3. So sánh lại, vấn đề thực sự nằm ở đâu?
Ví dụ, LLM của L1 giải quyết các kỹ năng cơ bản về hiểu và tạo ngôn ngữ, nhưng suy luận logic và tính toán toán thực sự là những sai sót khó khăn; 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 nền tảng này, AI Agent 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 hiện chủ động, lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và tự xử lý quy trình làm việc phức tạp.
Bạn thấy đấy, sự phân tầng này là "khả năng tiến triển": L1 xây dựng nền tảng, L2 bổ sung khuyết điểm, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi tầng đều tạo ra bước nhảy vọt chất lượng dựa trên tầng trước đó, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng rằng AI trở nên thông minh hơn và hữu ích hơn.
2）Logic phân tầng của mã hóa là mỗi tầng đều đang vá lại vấn đề của tầng trước, nhưng không may lại mang đến một vấn đề mới lớn hơn.
Ví dụ, hiệu suất của chuỗi công khai L1 không đủ, rất tự nhiên nghĩ đến việc sử dụng giải pháp mở rộng layer2, nhưng sau khi có một đợt cạnh tranh layer2 Infra, có vẻ như Gas đã giảm, TPS đã tăng tích lũy, nhưng tính thanh khoản lại phân tán, ứng dụng sinh thái vẫn tiếp tục thiếu thốn, khiến cho quá nhiều layer2 infra lại trở thành vấn đề lớn. Vì vậy, bắt đầu xây dựng chuỗi ứng dụng dọc layer3, nhưng các chuỗi ứng dụng lại tự chủ, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác sinh thái của chuỗi hạ tầng chung, trải nghiệm người dùng ngược lại càng thêm phân mảnh.
Như vậy, sự phân tầng này 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, như thể tất cả các giải pháp đều chỉ nhằm vào việc "phát coin".
Nói đến đây, mọi người chắc hẳn đã hiểu vấn đề gây ra nghịch lý này là gì: Phân tầng AI được thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, OpenAI, Anthropic, DeepSeek đều đang cố gắng nâng cao khả năng mô hình; Phân tầng Crypto bị ràng buộc bởi Tokenomic, 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 theo cách nhìn nhận.
Tất nhiên, sự so sánh trừu tượng này cũng không hoàn toàn tuyệt đối, chỉ là cảm thấy sự so sánh về quá trình phát triển của cả hai bên rất thú vị, cuối tuần làm một bài massage tư duy.