Analyse comparative des chemins de développement de l'IA et des cryptoactifs

Récemment, certains points de vue estiment que la stratégie Rollup-Centric d'Ethereum semble avoir échoué et critiquent la structure hiérarchique L1-L2-L3. Cependant, il est intéressant de noter que le développement dans le domaine de l'intelligence artificielle au cours de l'année dernière a également connu une évolution rapide similaire de L1-L2-L3. En comparant les trajectoires de développement de ces deux domaines, nous pouvons explorer les différences et les problèmes qui en découlent.

Dans le domaine de l'IA, chaque niveau de développement vise à résoudre les problèmes fondamentaux que le niveau précédent ne pouvait pas résoudre. Les grands modèles de langage (LLMs) de niveau 1 ont établi les capacités de base en matière de compréhension et de génération de langage, mais ils présentent des lacunes en matière de raisonnement logique et de calcul mathématique. Les modèles de raisonnement de niveau 2 ont été spécifiquement améliorés pour remédier à ces faiblesses, certains modèles étant désormais capables de résoudre des problèmes mathématiques complexes et de déboguer du code, comblant ainsi les lacunes cognitives des LLMs. Sur cette base, les agents IA de niveau 3 intègrent les capacités des deux premiers niveaux, permettant à l'IA de passer d'une réponse passive à une exécution active, capable de planifier des tâches de manière autonome, d'utiliser des outils et de gérer des flux de travail complexes.

Cette hiérarchie reflète la caractéristique de "progression des capacités" : L1 établit les bases, L2 comble les lacunes, L3 réalise l'intégration. Chaque couche réalise un saut qualitatif sur la base de la couche précédente, permettant aux utilisateurs de sentir clairement que l'IA devient plus intelligente et plus pratique.

En comparaison, la logique de couche dans le domaine des cryptoactifs semble chercher des solutions aux problèmes de la couche précédente, mais cela pourrait engendrer de nouveaux problèmes plus importants. Par exemple, la performance des chaînes publiques L1 étant insuffisante, des solutions d'extension L2 ont été introduites. Cependant, après une vague de création d'infrastructures L2, bien que les frais de Gas aient diminué et que le TPS ait légèrement augmenté, la liquidité est devenue dispersée et les applications écologiques restent rares. Cela a conduit à ce qu'un excès d'infrastructures L2 devienne en soi un nouveau problème. Pour y remédier, des chaînes d'applications verticales L3 ont vu le jour, mais ces chaînes d'applications ont souvent des politiques indépendantes, incapables de profiter des effets de synergie de la chaîne universelle, ce qui rend l'expérience utilisateur encore plus fragmentée.

Cette évolution en couches s'est transformée en "transfert de problème" : L1 présente des goulets d'étranglement, L2 fournit des correctifs, et L3 semble chaotique et dispersé. Chaque couche semble simplement déplacer le problème d'un endroit à un autre, donnant l'impression que toutes les solutions tournent autour de l'objectif "d'émettre des jetons".

La cause fondamentale de cette différence pourrait résider dans le fait que la hiérarchie de l'IA est motivée par la concurrence technologique, les grandes entreprises s'efforçant d'améliorer les capacités des modèles ; tandis que la hiérarchie des cryptoactifs semble être davantage influencée par l'économie des jetons, les indicateurs clés de chaque projet L2 étant souvent centrés sur le total des actifs verrouillés (TVL) et le prix des jetons.

Dans l'ensemble, un domaine résout des problèmes technologiques, tandis que l'autre ressemble davantage à l'emballage de produits financiers. Il n'y a peut-être pas de conclusion définitive sur ce qui est juste ou faux, cela dépend du point de vue et de la position de chacun.

Bien sûr, cette comparaison abstraite n'est pas absolue, elle offre simplement un angle de réflexion intéressant du point de vue de l'évolution. Cette analyse comparative peut nous aider à mieux comprendre les caractéristiques de développement et les défis auxquels font face ces deux domaines.