Réflexions comparatives sur le développement en couches de l'IA et des cryptoactifs

Récemment, la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir rencontré des obstacles, et de nombreuses personnes expriment leur mécontentement face au modèle imbriqué L1-L2-L3. Cependant, il est intéressant de noter que le développement dans le domaine de l'IA au cours de l'année dernière a également connu une évolution rapide L1-L2-L3 similaire. Explorons en profondeur la logique de stratification dans ces deux domaines et examinons la racine des problèmes.

Dans le domaine de l'IA, chaque couche résout des problèmes fondamentaux que la couche précédente ne pouvait pas résoudre. Les modèles de langage de grande taille de L1 jettent les bases de la compréhension et de la génération du langage, mais présentent des lacunes en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique. Les modèles de raisonnement de L2 sont spécialement conçus pour ces faiblesses, certains modèles étant capables de traiter des problèmes mathématiques complexes et le débogage de code, comblant ainsi les lacunes cognitives des modèles de langage de grande taille. Sur cette base, les agents IA de L3 intègrent les capacités des deux premières couches, permettant à l'IA de passer d'une réponse passive à une exécution active, capable de planifier des tâches, d'appeler des outils et de gérer des flux de travail complexes.

Cette hiérarchie de l'IA est une "progression des capacités" : L1 établit les bases, L2 comble les lacunes, et L3 intègre le tout. Chaque niveau réalise un saut qualitatif sur la base du niveau précédent, permettant aux utilisateurs de ressentir clairement que l'IA devient plus intelligente et plus utile.

En comparaison, la logique de stratification dans le domaine des Cryptoactifs semble être une série de correctifs pour résoudre les problèmes de la couche précédente, mais a paradoxalement entraîné de nouveaux problèmes plus importants. Par exemple, pour résoudre les insuffisances de performance des chaînes publiques L1, des solutions d'extension L2 ont été introduites. Cependant, après une vague de créations d'infrastructures L2, bien que les frais de Gas aient diminué et que le TPS ait quelque peu augmenté, la liquidité est devenue dispersée et les applications écologiques restent rares. Cela a conduit à ce qu'un trop grand nombre d'infrastructures L2 deviennent un problème. Pour faire face à ce problème, des chaînes d'applications verticales L3 ont également émergé, mais ces chaînes d'applications ont souvent leurs propres règles, ne pouvant pas bénéficier des effets de synergie de l'écosystème des chaînes générales, ce qui rend l'expérience utilisateur encore plus fragmentée.

Cette évolution en couches a conduit à un "transfert de problème" : L1 présente des goulets d'étranglement, L2 fournit des patchs, tandis que L3 devient chaotique et décentralisé. Chaque couche semble simplement transférer le problème d'un endroit à un autre, donnant l'impression que toutes les solutions tournent autour de l'objectif de "faire des jetons".

La cause fondamentale de cette différence pourrait résider dans le fait que la hiérarchie de l'IA est alimentée par la concurrence technologique, les grandes entreprises d'IA s'efforçant d'améliorer les capacités des modèles ; tandis que la hiérarchie des Cryptoactifs semble être entravée par l'économie des jetons, chaque projet L2 se concentrant sur les indicateurs clés que sont le volume total verrouillé (TVL) et le prix du jeton.

Cette comparaison révèle un phénomène intéressant : un domaine s'efforce de résoudre des problèmes techniques, tandis que l'autre ressemble davantage à l'emballage de produits financiers. Bien sûr, cette analogie abstraite n'est pas absolue, mais elle nous offre une perspective intéressante pour réfléchir aux trajectoires de développement de ces deux domaines.