مقارنة الطبقات بين تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
على مدار العام الماضي، شهدت تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين عملية تطوير طبقية مشابهة من L1-L2-L3. ومع ذلك، فإن مسارات تطور كلاهما وتأثيراتهما تختلف بشكل كبير، مما يستحق منا التفكير العميق.
تتبع التطورات المتدرجة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي منطقًا تصاعديًا في القدرات. تشكل نماذج اللغة الكبيرة في الطبقة L1 الأساس لفهم اللغة وتوليدها. تركز نماذج الاستدلال في الطبقة L2 على معالجة نقاط الضعف في L1، مثل الاستدلال المنطقي المعقد وقدرات الحساب الرياضي. في الطبقة L3، يدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي قدرات الطبقتين السابقتين، مما يحقق قفزة من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط، حيث يمكنهم تخطيط المهام بشكل مستقل، واستدعاء الأدوات ومعالجة سير العمل المعقد.
تتيح هذه البنية الطبقية لتقنية الذكاء الاصطناعي تحقيق تحسينات نوعية في كل طبقة، مما يمكّن المستخدمين من الشعور بوضوح بأن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً وفائدة. يعتمد تطور كل طبقة على أساس الطبقة السابقة، مما يؤدي إلى تعزيز القدرات بشكل ملحوظ.
بالمقارنة، يبدو أن التطور الطبقي لتقنية البلوكتشين قد وقع في دورة من تحويل المشكلات. تواجه L1 البلوكتشين العامة اختناقات في الأداء، مما أدى إلى ظهور حلول التوسع L2. ومع ذلك، على الرغم من أن L2 قد حلت بعض المشكلات، مثل خفض تكاليف الغاز وزيادة TPS، إلا أنها جلبت أيضًا تحديات جديدة، مثل تشتت السيولة وندرة التطبيقات البيئية. لمواجهة هذه المشكلات الجديدة، بدأت سلاسل التطبيقات الرأسية L3 في الظهور، لكن هذا أدى إلى مزيد من تجزئة النظام البيئي.
هذه النموذج من التطور يجعل كل طبقة من تكنولوجيا البلوكتشين تنقل المشاكل باستمرار من مجال إلى آخر، دون أن تحل المشكلة الجوهرية حقًا. قد تكون جذور هذه الظاهرة في أن تطوير تكنولوجيا البلوكتشين يركز بشكل كبير على علم الاقتصاد الرمزي، بدلاً من التقدم التقني نفسه.
إن الاختلاف في مسارات تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين يعكس القوى الدافعة المختلفة وراء كل منهما. تتركز المنافسة في صناعة الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي على تحسين القدرات التقنية، حيث تسعى الشركات الكبرى إلى تحسين أداء النماذج. بينما يبدو أن صناعة البلوكتشين مدفوعة أكثر بعلم الاقتصاد الرمزي، حيث تركز المشاريع المختلفة بشكل أكبر على إجمالي قيمة القفل (TVL) ومؤشرات أسعار الرموز.
تُظهر هذه المقارنة الاختلافات الواضحة في تركيز التطوير بين قطاعين: أحدهما يكرس جهوده لحل المشكلات التقنية، بينما الآخر يركز بشكل أكبر على تصميم المنتجات المالية. بالطبع، هذه المقارنة ليست مطلقة، لكنها توفر لنا بالفعل وجهة نظر مثيرة للاهتمام للنظر في هذين المجالين التكنولوجيين سريعي النمو.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
التطوير الطبقي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: تقدم القدرات مقابل تحويل المشكلات
مقارنة الطبقات بين تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين
على مدار العام الماضي، شهدت تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين عملية تطوير طبقية مشابهة من L1-L2-L3. ومع ذلك، فإن مسارات تطور كلاهما وتأثيراتهما تختلف بشكل كبير، مما يستحق منا التفكير العميق.
تتبع التطورات المتدرجة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي منطقًا تصاعديًا في القدرات. تشكل نماذج اللغة الكبيرة في الطبقة L1 الأساس لفهم اللغة وتوليدها. تركز نماذج الاستدلال في الطبقة L2 على معالجة نقاط الضعف في L1، مثل الاستدلال المنطقي المعقد وقدرات الحساب الرياضي. في الطبقة L3، يدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي قدرات الطبقتين السابقتين، مما يحقق قفزة من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط، حيث يمكنهم تخطيط المهام بشكل مستقل، واستدعاء الأدوات ومعالجة سير العمل المعقد.
تتيح هذه البنية الطبقية لتقنية الذكاء الاصطناعي تحقيق تحسينات نوعية في كل طبقة، مما يمكّن المستخدمين من الشعور بوضوح بأن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً وفائدة. يعتمد تطور كل طبقة على أساس الطبقة السابقة، مما يؤدي إلى تعزيز القدرات بشكل ملحوظ.
بالمقارنة، يبدو أن التطور الطبقي لتقنية البلوكتشين قد وقع في دورة من تحويل المشكلات. تواجه L1 البلوكتشين العامة اختناقات في الأداء، مما أدى إلى ظهور حلول التوسع L2. ومع ذلك، على الرغم من أن L2 قد حلت بعض المشكلات، مثل خفض تكاليف الغاز وزيادة TPS، إلا أنها جلبت أيضًا تحديات جديدة، مثل تشتت السيولة وندرة التطبيقات البيئية. لمواجهة هذه المشكلات الجديدة، بدأت سلاسل التطبيقات الرأسية L3 في الظهور، لكن هذا أدى إلى مزيد من تجزئة النظام البيئي.
هذه النموذج من التطور يجعل كل طبقة من تكنولوجيا البلوكتشين تنقل المشاكل باستمرار من مجال إلى آخر، دون أن تحل المشكلة الجوهرية حقًا. قد تكون جذور هذه الظاهرة في أن تطوير تكنولوجيا البلوكتشين يركز بشكل كبير على علم الاقتصاد الرمزي، بدلاً من التقدم التقني نفسه.
إن الاختلاف في مسارات تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين يعكس القوى الدافعة المختلفة وراء كل منهما. تتركز المنافسة في صناعة الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي على تحسين القدرات التقنية، حيث تسعى الشركات الكبرى إلى تحسين أداء النماذج. بينما يبدو أن صناعة البلوكتشين مدفوعة أكثر بعلم الاقتصاد الرمزي، حيث تركز المشاريع المختلفة بشكل أكبر على إجمالي قيمة القفل (TVL) ومؤشرات أسعار الرموز.
تُظهر هذه المقارنة الاختلافات الواضحة في تركيز التطوير بين قطاعين: أحدهما يكرس جهوده لحل المشكلات التقنية، بينما الآخر يركز بشكل أكبر على تصميم المنتجات المالية. بالطبع، هذه المقارنة ليست مطلقة، لكنها توفر لنا بالفعل وجهة نظر مثيرة للاهتمام للنظر في هذين المجالين التكنولوجيين سريعي النمو.