مقارنة التطور المتدرج بين الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية

هناك وجهات نظر في الآونة الأخيرة تشير إلى أن استراتيجية المركزية في Rollup الخاصة بالإيثيريوم يبدو أنها فشلت، وقد عبر البعض عن عدم رضاهم عن الهيكل الطبقي L1-L2-L3. ومع ذلك، من المثير للاهتمام أن تطور مجال الذكاء الاصطناعي في العام الماضي شهد أيضًا تحولًا سريعًا مشابهًا L1-L2-L3. عند مقارنة مسارات تطور هذين القطاعين، يمكننا اكتشاف بعض الفروق المثيرة للاهتمام.

في مجال الذكاء الاصطناعي، كل مستوى من التطور يعمل على حل المشاكل الأساسية التي لم تتمكن الطبقات السابقة من حلها. نموذج اللغة الكبير من المستوى الأول (LLMs) حل القدرة الأساسية على فهم اللغة وتوليدها، ولكن هناك نقص واضح في الاستدلال المنطقي والحسابات الرياضية. نماذج الاستدلال من المستوى الثاني تتخصص في معالجة هذه النقاط الضعيفة، حيث يمكن لبعض النماذج حل مسائل رياضية معقدة وإجراء تصحيح للرمز، مما يعوض بشكل فعال عن الفجوات المعرفية في LLMs. بناءً على ذلك، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي من المستوى الثالث يدمجون بشكل طبيعي قدرات الطبقتين السابقتين، مما يجعل الذكاء الاصطناعي يتحول من الردود السلبية إلى التنفيذ النشط، حيث يمكنه تخطيط المهام بشكل مستقل، واستدعاء الأدوات، ومعالجة سير العمل المعقد.

تظهر هذه التنمية الطبقية ميزات واضحة من "تقدم القدرة": L1 تؤسس الأساس، L2 تعوض النقائص، L3 تتكامل. تحقق كل طبقة قفزة نوعية على أساس الطبقة السابقة، ويمكن للمستخدمين أن يشعروا بوضوح أن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً وفائدة.

بالمقارنة، يبدو أن المنطق المتدرج في صناعة الأصول الرقمية هو مجرد تصحيح لمشكلات الطبقة السابقة، لكنه للأسف جلبت مشاكل جديدة أكبر. على سبيل المثال، لحل نقص أداء سلسلة الكتل العامة L1، اقترحت الصناعة حلول توسيع L2. ومع ذلك، بعد تجربة موجة من حماس البنية التحتية L2، على الرغم من انخفاض تكاليف الغاز، وزيادة TPS، أصبحت السيولة متفرقة، ولا تزال التطبيقات البيئية نادرة. أدى ذلك إلى أن تصبح البنية التحتية L2 الزائدة مشكلة جديدة. لمواجهة هذه الحالة، بدأت الصناعة في تطوير سلاسل التطبيقات العمودية L3، لكن هذه السلاسل غالبًا ما تعمل بشكل مستقل، ولا تستطيع الاستفادة من تأثير التعاون البيئي للسلاسل العامة، مما يجعل تجربة المستخدم أكثر تجزئة.

هذا التطور الطبقي يشبه أكثر "نقل المشكلة": الطبقة الأولى تعاني من اختناقات، والطبقة الثانية تقدم تصحيحًا، بينما تؤدي الطبقة الثالثة إلى الفوضى والتشتت. يبدو أن كل طبقة لا تفعل شيئًا سوى نقل المشكلة من مكان إلى آخر، مما يعطي انطباعًا أن جميع الحلول تدور حول هدف "إصدار العملات".

قد تكون الأسباب الجذرية لهذا الاختلاف هي: التدرج في الذكاء الاصطناعي مدفوع بالمنافسة التقنية، حيث تتسابق الشركات الكبرى لتعزيز قدرة النماذج؛ بينما يبدو أن التدرج في الأصول الرقمية يقيّد أكثر من قبل الاقتصاد الرمزي، وغالبًا ما تكون المؤشرات الرئيسية للأداء لكل مشروع L2 هي TVL (إجمالي القيمة المقفلة) وسعر العملة.

باختصار، تعمل صناعة على حل المشكلات التقنية، بينما تشبه الأخرى في تعبئة المنتجات المالية. قد لا يكون هناك جواب واضح حول أي من مسارات التنمية هذه هو الصحيح أو الخطأ، فهذا يعتمد على وجهة نظر كل شخص وموقفه.

على الرغم من أن هذه المقارنة المجردة ليست مطلقة، إلا أنه من خلال مقارنة مسار تطوير هذين القطاعين، يمكننا الحصول على بعض الأفكار المثيرة للاهتمام.