So sánh sự phát triển phân lớp của công nghệ AI và Tài sản tiền điện tử

Gần đây có ý kiến cho rằng chiến lược tập trung hóa Rollup của Ethereum dường như không đạt được hiệu quả như mong đợi, và có sự không hài lòng đối với kiến trúc lồng ghép L1-L2-L3. Thú vị là, trong năm qua, sự phát triển của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cũng đã trải qua sự tiến hóa nhanh chóng từ L1 đến L2 và sau đó là L3. So sánh quá trình phát triển của hai lĩnh vực này, chúng ta có thể phát hiện ra một số sự khác biệt thú vị.

Trong lĩnh vực AI, sự phát triển của mỗi lớp đều nhằm giải quyết các vấn đề cốt lõi mà lớp trước đó chưa thể giải quyết. Mô hình ngôn ngữ lớn ở lớp L1 đã giải quyết khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ cơ bản, nhưng vẫn thiếu sót rõ rệt trong suy luận logic và tính toán toán học. Mô hình suy luận ở lớp L2 chuyên biệt nhằm vượt qua những điểm yếu này, chẳng hạn như một số mô hình đã có thể giải quyết các bài toán toán học phức tạp và vấn đề gỡ lỗi mã, bù đắp cho những điểm mù nhận thức của mô hình ngôn ngữ lớn. Dựa trên nền tảng này, đại lý AI ở lớp L3 tự nhiên tích hợp khả năng của hai lớp trước, biến AI từ phản hồi thụ động thành thực hiện chủ động, có khả năng lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý các quy trình công việc phức tạp.

Cấu trúc phân tầng này thể hiện sự tiến bộ của khả năng: L1 định hình nền tảng, L2 bù đắp điểm yếu, L3 thực hiện tích hợp. Mỗi tầng đều đạt được bước nhảy vọt chất lượng trên nền tảng của tầng trước, người dùng có thể cảm nhận rõ ràng AI trở nên thông minh và hữu ích hơn.

So với điều đó, logic phân lớp của công nghệ tài sản tiền điện tử dường như đang tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề của lớp trước, nhưng vô tình mang đến những vấn đề lớn hơn. Ví dụ, để giải quyết vấn đề hiệu suất không đủ của chuỗi công khai L1, một cách tự nhiên người ta nghĩ đến việc sử dụng giải pháp mở rộng L2. Tuy nhiên, sau một vòng nội chiến cơ sở hạ tầng L2, mặc dù phí gas giảm, TPS có cải thiện, nhưng tính thanh khoản lại trở nên phân tán, các ứng dụng sinh thái vẫn còn thiếu, quá nhiều cơ sở hạ tầng L2 ngược lại trở thành một vấn đề lớn. Để đối phó với tình hình này, các chuỗi ứng dụng dọc L3 bắt đầu xuất hiện, nhưng những chuỗi ứng dụng này thường tự quản lý, không thể tận hưởng hiệu ứng hợp tác sinh thái của chuỗi chung, mà lại khiến trải nghiệm người dùng trở nên phân mảnh hơn.

Sự phân层 này đã trở thành một "chuyển giao vấn đề": L1 gặp phải nút thắt, L2 cung cấp một bản vá, trong khi L3 thì hỗn loạn và phân tán. Mỗi lớp dường như chỉ chuyển vấn đề từ nơi này sang nơi khác, tạo ấn tượng rằng tất cả các giải pháp đều xoay quanh mục tiêu "phát hành token".

Nguyên nhân cơ bản gây ra sự khác biệt này có thể là: sự phân lớp trong lĩnh vực AI bị thúc đẩy bởi cạnh tranh công nghệ, các công ty lớn đang nỗ lực hết sức để nâng cao khả năng mô hình; trong khi sự phân lớp trong lĩnh vực tài sản tiền điện tử có vẻ bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi kinh tế token, các chỉ số cốt lõi của mỗi dự án L2 thường tập trung vào tổng giá trị bị khóa (TVL) và giá token.

Về bản chất, một lĩnh vực đang nỗ lực giải quyết các vấn đề công nghệ, trong khi lĩnh vực kia giống như đang đóng gói các sản phẩm tài chính. Về ưu nhược điểm của hai con đường phát triển này, có thể không có câu trả lời tuyệt đối, điều này phụ thuộc vào quan điểm và phán đoán của cá nhân.

Tất nhiên, phép so sánh trừu tượng này không phải là tuyệt đối, chỉ là một số quan sát thú vị được rút ra từ sự so sánh giữa các bối cảnh phát triển của hai lĩnh vực. Suy nghĩ này có thể được coi là một bài tập tư duy vào cuối tuần, giúp chúng ta xem xét hướng đi và động lực phát triển công nghệ từ những góc độ khác nhau.