AI e o desenvolvimento em camadas da indústria de ativos de criptografia: uma comparação interessante

Recentemente, as pessoas têm frequentemente discutido que a estratégia Rollup-Centric do Ethereum parece ter falhado e têm expressado críticas à estrutura aninhada L1-L2-L3. Curiosamente, o desenvolvimento na área de IA no último ano também passou por uma rápida evolução L1-L2-L3 semelhante. Ao comparar os caminhos de desenvolvimento dos dois setores, podemos descobrir algumas diferenças interessantes.

A lógica de camadas da indústria de IA resolve problemas centrais que a camada anterior não consegue resolver. A camada L1, baseada em grandes modelos de linguagem (LLMs), resolve a capacidade básica de compreensão e geração de linguagem, mas tem deficiências em raciocínio lógico e cálculos matemáticos. A camada L2, com modelos de raciocínio, aborda essas fraquezas, como o DeepSeek R1, que pode resolver problemas matemáticos complexos e realizar depuração de código, compensando as lacunas cognitivas dos LLMs. Com base nisso, a camada L3, o Agente de IA, integra 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 de forma autônoma.

Esta hierarquia reflete a característica de "progressão de capacidades": L1 estabelece a base, L2 compensa as lacunas e L3 realiza a integração. Cada camada alcança um salto qualitativo com base na camada anterior, permitindo que os usuários sintam claramente que a IA se torna mais inteligente e prática.

Em comparação, a lógica de camadas da indústria de ativos de criptografia é que cada camada busca soluções para os problemas da camada anterior, mas inadvertidamente traz novos e maiores problemas. Por exemplo, para resolver o gargalo de desempenho das cadeias públicas L1, a indústria propôs soluções de escalabilidade L2. No entanto, após uma onda de entusiasmo pelas infraestruturas L2, embora as taxas de Gas tenham diminuído e o TPS tenha melhorado no geral, a liquidez tornou-se dispersa, as aplicações ecológicas ainda são escassas, e o excesso de infraestruturas L2 acabou se tornando um novo problema. Para enfrentar essa dificuldade, a indústria começou a desenvolver cadeias de aplicações verticais L3, mas essas cadeias de aplicações muitas vezes agem de forma independente, não conseguem usufruir do efeito de sinergia ecológica das cadeias comuns, e acabam tornando a experiência do usuário ainda mais fragmentada.

Este modelo em camadas parece mais um "desvio de problema": L1 enfrenta gargalos, L2 oferece soluções, e L3 acaba em confusão e descentralização. Cada camada parece apenas transferir o problema de um lugar para outro, dando a impressão de que todas as soluções giram em torno do objetivo de "emitir moeda".

A razão central para essa diferença pode estar em: a hierarquia da indústria de IA é impulsionada pela concorrência tecnológica, onde as grandes empresas estão se esforçando para melhorar a capacidade dos modelos; enquanto a hierarquia da indústria de ativos de criptografia parece estar mais restrita pela Tokenomic, onde os principais KPIs de cada projeto L2 frequentemente se concentram em TVL e no preço da moeda.

Em resumo, um setor está a resolver problemas técnicos, enquanto o outro se assemelha mais a embalar produtos financeiros. A avaliação dessa diferença pode não ter uma resposta padrão, depende da perspetiva de cada um.

Claro, esta comparação abstrata não é absoluta, é apenas algumas observações interessantes tiradas do desenvolvimento de dois setores. Esta comparação nos oferece uma nova perspectiva de reflexão, ajudando-nos a entender melhor estes dois campos em rápida evolução.