So sánh phân tầng giữa phát triển công nghệ AI và Blockchain
Trong năm qua, công nghệ AI và Blockchain đều trải qua quy trình phát triển phân cấp tương tự L1-L2-L3. Tuy nhiên, con đường tiến hóa và hiệu quả của chúng lại khác biệt lớn, điều này đáng để chúng ta suy ngẫm sâu sắc.
Sự phát triển phân tầng của công nghệ AI tuân theo một logic tiến bộ năng lực. Mô hình ngôn ngữ lớn ở tầng L1 đã đặt nền tảng cho việc hiểu và sinh ngôn ngữ. Mô hình suy luận ở tầng L2 tập trung vào việc khắc phục những điểm yếu của L1, như khả năng suy luận logic phức tạp và tính toán toán học. Đến tầng L3, đại lý AI đã tích hợp khả năng của hai tầng trước, thực hiện một bước nhảy vọt từ phản hồi thụ động sang thực hiện chủ động, có khả năng tự lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý quy trình công việc phức tạp.
Cấu trúc phân tầng này cho phép công nghệ AI đạt được sự cải thiện chất lượng ở mỗi tầng, người dùng có thể cảm nhận thực sự rằng AI trở nên thông minh và hữu ích hơn. Sự phát triển của mỗi tầng đều dựa trên nền tảng của tầng trước đó, và mang lại sự tăng cường khả năng đáng kể.
So với trước đây, sự phát triển theo tầng của công nghệ Blockchain dường như rơi vào một vòng lặp chuyển giao vấn đề. Các chuỗi công khai L1 đối mặt với hạn chế về hiệu suất, và các giải pháp mở rộng L2 ra đời. Tuy nhiên, mặc dù L2 đã giải quyết một số vấn đề, như giảm chi phí Gas và tăng TPS, nhưng nó cũng mang lại những thách thức mới, như phân tán thanh khoản và thiếu hụt ứng dụng sinh thái. Để đối phó với những vấn đề mới này, các chuỗi ứng dụng dọc L3 bắt đầu xuất hiện, nhưng điều này lại dẫn đến sự phân mảnh thêm của hệ sinh thái.
Mô hình phát triển này khiến cho từng lớp của công nghệ Blockchain liên tục chuyển vấn đề từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác, mà không thực sự giải quyết vấn đề cốt lõi. Nguyên nhân của hiện tượng này có thể nằm ở chỗ sự phát triển của công nghệ Blockchain quá chú trọng vào kinh tế token, thay vì tiến bộ của chính công nghệ.
Sự khác biệt trong con đường phát triển của công nghệ AI và Blockchain phản ánh động lực khác nhau đứng sau chúng. Cạnh tranh trong ngành AI chủ yếu tập trung vào việc nâng cao khả năng kỹ thuật, các công ty lớn đều nỗ lực cải thiện hiệu suất của mô hình. Trong khi đó, ngành Blockchain dường như chủ yếu bị thúc đẩy bởi kinh tế token, các dự án khác nhau chú trọng hơn đến tổng giá trị khóa (TVL) và các chỉ số như giá token.
So sánh này đã làm nổi bật sự khác biệt rõ rệt trong trọng tâm phát triển của hai ngành: một ngành tập trung vào việc giải quyết các vấn đề công nghệ, trong khi ngành còn lại chú trọng hơn vào việc thiết kế các sản phẩm tài chính. Tất nhiên, sự so sánh này không phải là tuyệt đối, nhưng nó thực sự cung cấp cho chúng ta một góc nhìn thú vị để xem xét hai lĩnh vực công nghệ đang phát triển nhanh chóng này.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
23 thích
Phần thưởng
23
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SchrodingerProfit
· 07-19 07:01
Hai miếng này mà các bạn còn chưa hiểu rõ thì đã chạy đi rồi!
Xem bản gốcTrả lời0
GweiWatcher
· 07-16 23:37
Công nghệ khóa và tất cả là về chiên rán
Xem bản gốcTrả lời0
MoneyBurner
· 07-16 23:33
Chơi coin đến khi hết tiền rồi vẫn phải All in mà làm!
Xem bản gốcTrả lời0
BankruptWorker
· 07-16 23:18
Vẫn phải là thế giới tiền điện tử kiếm tiền nhanh nhỉ.
Sự phát triển phân lớp của công nghệ AI và Blockchain: Tiến bộ năng lực vs Chuyển tiếp vấn đề
So sánh phân tầng giữa phát triển công nghệ AI và Blockchain
Trong năm qua, công nghệ AI và Blockchain đều trải qua quy trình phát triển phân cấp tương tự L1-L2-L3. Tuy nhiên, con đường tiến hóa và hiệu quả của chúng lại khác biệt lớn, điều này đáng để chúng ta suy ngẫm sâu sắc.
Sự phát triển phân tầng của công nghệ AI tuân theo một logic tiến bộ năng lực. Mô hình ngôn ngữ lớn ở tầng L1 đã đặt nền tảng cho việc hiểu và sinh ngôn ngữ. Mô hình suy luận ở tầng L2 tập trung vào việc khắc phục những điểm yếu của L1, như khả năng suy luận logic phức tạp và tính toán toán học. Đến tầng L3, đại lý AI đã tích hợp khả năng của hai tầng trước, thực hiện một bước nhảy vọt từ phản hồi thụ động sang thực hiện chủ động, có khả năng tự lập kế hoạch nhiệm vụ, gọi công cụ và xử lý quy trình công việc phức tạp.
Cấu trúc phân tầng này cho phép công nghệ AI đạt được sự cải thiện chất lượng ở mỗi tầng, người dùng có thể cảm nhận thực sự rằng AI trở nên thông minh và hữu ích hơn. Sự phát triển của mỗi tầng đều dựa trên nền tảng của tầng trước đó, và mang lại sự tăng cường khả năng đáng kể.
So với trước đây, sự phát triển theo tầng của công nghệ Blockchain dường như rơi vào một vòng lặp chuyển giao vấn đề. Các chuỗi công khai L1 đối mặt với hạn chế về hiệu suất, và các giải pháp mở rộng L2 ra đời. Tuy nhiên, mặc dù L2 đã giải quyết một số vấn đề, như giảm chi phí Gas và tăng TPS, nhưng nó cũng mang lại những thách thức mới, như phân tán thanh khoản và thiếu hụt ứng dụng sinh thái. Để đối phó với những vấn đề mới này, các chuỗi ứng dụng dọc L3 bắt đầu xuất hiện, nhưng điều này lại dẫn đến sự phân mảnh thêm của hệ sinh thái.
Mô hình phát triển này khiến cho từng lớp của công nghệ Blockchain liên tục chuyển vấn đề từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác, mà không thực sự giải quyết vấn đề cốt lõi. Nguyên nhân của hiện tượng này có thể nằm ở chỗ sự phát triển của công nghệ Blockchain quá chú trọng vào kinh tế token, thay vì tiến bộ của chính công nghệ.
Sự khác biệt trong con đường phát triển của công nghệ AI và Blockchain phản ánh động lực khác nhau đứng sau chúng. Cạnh tranh trong ngành AI chủ yếu tập trung vào việc nâng cao khả năng kỹ thuật, các công ty lớn đều nỗ lực cải thiện hiệu suất của mô hình. Trong khi đó, ngành Blockchain dường như chủ yếu bị thúc đẩy bởi kinh tế token, các dự án khác nhau chú trọng hơn đến tổng giá trị khóa (TVL) và các chỉ số như giá token.
So sánh này đã làm nổi bật sự khác biệt rõ rệt trong trọng tâm phát triển của hai ngành: một ngành tập trung vào việc giải quyết các vấn đề công nghệ, trong khi ngành còn lại chú trọng hơn vào việc thiết kế các sản phẩm tài chính. Tất nhiên, sự so sánh này không phải là tuyệt đối, nhưng nó thực sự cung cấp cho chúng ta một góc nhìn thú vị để xem xét hai lĩnh vực công nghệ đang phát triển nhanh chóng này.