Soğuk düşünme: AI ve Crypto alanlarının farkları nelerdir?

Yazar: Haotian

Herkes Ethereum'un Rollup-Centric stratejisinin başarısız olduğu söyleniyor mu? Ve bu L1-L2-L3 kuklası oyununa derin bir nefret besliyorlar, ama ilginç olan, geçtiğimiz yıl AI alanındaki gelişmelerin de L1—L2—L3 hızlı evrimini yaşaması. Karşılaştırıldığında, sorun neredeydi?

1. AI'nin katmanlı mantığı, her katmanın üst katmanın çözemediği temel sorunları çözmesidir.

Örneğin, L1'in LLM'leri dil anlama ve üretiminin temel yeteneklerini çözerken, mantıksal akıl yürütme ve matematiksel hesaplama gerçekten de zayıf noktalarıdır; bu nedenle L2'ye gelindiğinde, akıl yürütme modelleri bu zayıflığı aşmaya özel olarak odaklanmıştır, DeepSeek R1 karmaşık matematik problemleri ve kod hata ayıklama yapabiliyor ve doğrudan LLM'lerin bilişsel kör noktasını kapatıyor; bu temeller tamamlandıktan sonra, L3'teki AI Agent, önceki iki katmanın yeteneklerini doğal bir şekilde bir araya getiriyor ve AI'yı pasif yanıt vermekten aktif icra etmeye geçiriyor, kendi görevlerini planlayabiliyor, araçları çağırabiliyor ve karmaşık iş akışlarını işleyebiliyor.

Görüyorsun, bu tür bir katmanlaşma "yetenek ilerlemesi"dir: L1 temel atıyor, L2 eksiklikleri tamamlıyor, L3 entegrasyon sağlıyor. Her katman, bir önceki katmanın üzerine niteliksel bir sıçrama yapıyor ve kullanıcılar AI'nin daha akıllı ve daha kullanışlı hale geldiğini açıkça hissedebiliyor.

2. Crypto'nun katmanlı mantığı, her katmanın bir önceki katmanın sorunlarına yamanmaya çalışmasıdır, ancak bu ne yazık ki tamamen yeni ve daha büyük sorunlar ortaya çıkarmıştır.

Örneğin, L1 kamu zincirinin performansı yetersiz olduğunda, katman 2 genişletme çözümü kullanma fikri doğal olarak akla gelir. Ancak, bir süre sonra katman 2 Altyapı dalgasında düşük Gas, artan TPS olmasına rağmen, likiditenin dağılması ve ekosistem uygulamalarının hala yetersiz olması, aşırı katman 2 altyapısının büyük bir sorun haline gelmesine yol açtı. Bu nedenle katman 3 dikey uygulama zincirleri yapılmaya başlandı, ancak uygulama zincirleri kendi başlarına hareket ediyor ve altyapı genel zincirinin ekosistem iş birliği etkisinden faydalanamıyor, bu da kullanıcı deneyimini daha da parçalı hale getiriyor.

Böylece, bu katmanlaşma "sorun kaydırma" haline geldi: L1'de bir darboğaz var, L2 yamanıyor, L3 ise karmaşık ve dağınık. Her bir katman sadece sorunu bir yerden başka bir yere kaydırıyor, sanki tüm çözümler sadece "token çıkarma" meselesi etrafında dönüyor.

Bu noktada, herkesin bu paradoksun nedeninin ne olduğunu anlaması gerektiği açık: AI katmanları, teknolojik rekabet tarafından yönlendiriliyor; OpenAI, Anthropic, DeepSeek, model yetenekleri konusunda çılgınca yarışıyorlar; Crypto katmanları ise Tokenomics tarafından esir alınmış durumda, her L2'nin ana KPI'sı TVL ve Token fiyatı.

Yani, bir yandan teknik sorunları çözen bir şey, diğer yandan finansal ürünleri paketleyen bir şey mi? Hangisinin doğru hangisinin yanlış olduğu belki de bir cevap yok, bu tamamen kişisel bir bakış açısına bağlı.

Elbette, bu soyut benzetme de o kadar mutlak değil, sadece her ikisinin gelişim süreçlerinin karşılaştırılmasının çok ilginç olduğunu düşünüyorum, bu yüzden hafta sonu bir düşünce masajı yapalım.