تحليل المقارنة بين التطور المتدرج للذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية
على مدار العام الماضي، شهد كل من مجال الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية تطوراً متدرجاً مماثلاً في L1-L2-L3. ومع ذلك، فإن مسارات وتوجهات تطور كلاهما كانت مختلفة تماماً، مما يستحق منا التفكير العميق.
في مجال الذكاء الاصطناعي، يمثل كل مستوى من التطور حلاً للمسائل الأساسية التي لم تتمكن الطبقة السابقة من التغلب عليها. أسست نماذج اللغة الكبيرة من المستوى الأول (L1) أساس فهم اللغة وتوليدها، ولكنها تعاني من عيوب ملحوظة في الاستدلال المنطقي والحساب الرياضي. نماذج الاستدلال من المستوى الثاني (L2) مثل DeepSeek R1 تعالج هذه المشكلات بشكل مستهدف، مما يعزز بشكل كبير من قدرات الذكاء الاصطناعي الإدراكية. بناءً على ذلك، يجمع مستوى (L3) من الوكيل الذكي (AI Agent) بين قدرات الطبقتين السابقتين، مما يحقق قفزة من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط، حيث يمكنه تخطيط المهام بشكل مستقل، واستدعاء الأدوات، ومعالجة سير العمل المعقد.
تعكس هذه التنمية المتدرجة تقدمًا واضحًا في القدرات: L1 تؤسس الأساس، L2 تعوض النقص، و L3 تدمج وتطور. كل طبقة تحقق قفزة نوعية بناءً على الطبقة السابقة، ويمكن للمستخدمين أن يشعروا حقًا بأن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً وفائدة.
بالمقارنة، يبدو أن التطور الطبقي في مجال الأصول الرقمية قد وقع في حلقة من نقل المشكلات. تواجه سلاسل الكتل العامة من المستوى الأول قيودًا في الأداء، مما أدى إلى ظهور حلول التوسع من المستوى الثاني. ومع ذلك، على الرغم من أن المستوى الثاني حل بعض المشكلات، مثل تقليل رسوم الغاز وزيادة TPS، إلا أنه جلب أيضًا تحديات جديدة، مثل تشتت السيولة ونقص التطبيقات البيئية. لمواجهة هذه المشكلات، ظهرت سلاسل التطبيقات الرأسية من المستوى الثالث، لكنها ورغم ذلك لم تتمكن من الاستفادة الكاملة من تأثيرات التعاون البيئي لسلاسل البنية التحتية العامة بسبب عملها المستقل، مما زاد من تفتيت تجربة المستخدم.
هذه النمط الهرمي يشبه أكثر "نقل المشكلة": إن الاختناق في L1 أدى إلى ظهور L2، ومشاكل L2 دفعت إلى تطوير L3، لكن يبدو أن كل طبقة لا تفعل سوى نقل المشكلة من مجال إلى آخر، وليس حلها من الجذور.
السبب الجذري لهذا الاختلاف قد يكمن في اختلاف الدوافع. إن التطور الطبقي في مجال الذكاء الاصطناعي مدفوع بشكل رئيسي بالمنافسة التقنية، حيث تسعى الشركات الكبرى إلى تحسين قدرات النماذج. بينما يبدو أن الطبقية في مجال الأصول الرقمية تتأثر أكثر بعلم الاقتصاد الرمزي، حيث تتركز المؤشرات الرئيسية لمشاريع L2 عادةً حول إجمالي القيمة المقفلة (TVL) وسعر العملة.
تُظهر هذه المقارنة الفروق في تركيز التطور بين المجالين: حيث تركز الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات التقنية، بينما تركز الأصول الرقمية على تغليف المنتجات المالية. بالطبع، هذه المقارنة ليست مطلقة، لكنها تقدم لنا وجهة نظر مثيرة للاهتمام لفحص هذين المجالين 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.
تسجيلات الإعجاب 14
أعجبني
14
6
مشاركة
تعليق
0/400
GhostInTheChain
· منذ 8 س
L2 هذه الموجة مثيرة للاهتمام
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeLady
· 08-04 00:43
صباح الخير عائلتي... بصراحة هذه المجموعات من المستوى الثاني تذكرني بأيام تتبع رسوم الغاز - نفس الأجواء كأنك تشاهد تلك النوافذ المنخفضة من gwei.
شاهد النسخة الأصليةرد0
StablecoinEnjoyer
· 08-04 00:38
يبدو أن الذكاء الاصطناعي سيطر على الأرض في النهاية.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeWhisperer
· 08-04 00:37
ماذا تفعل L1 L2 في النهاية سيتعين عليك دفع غاز
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainRetirementHome
· 08-04 00:34
لا أفهم، لماذا لا نتحدث عن العملة الجديدة
شاهد النسخة الأصليةرد0
NftCollectors
· 08-04 00:29
من خلال تطور الخوارزمية، يبدو أنه صورة رقمية لتاريخ الفن، مما يستحق البحث العميق، وسعر الطابق سيزداد فقط.
الاختلافات في التطور المتدرج بين الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية: الدفع بالتكنولوجيا مقابل اقتصاد العملة
تحليل المقارنة بين التطور المتدرج للذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية
على مدار العام الماضي، شهد كل من مجال الذكاء الاصطناعي والأصول الرقمية تطوراً متدرجاً مماثلاً في L1-L2-L3. ومع ذلك، فإن مسارات وتوجهات تطور كلاهما كانت مختلفة تماماً، مما يستحق منا التفكير العميق.
في مجال الذكاء الاصطناعي، يمثل كل مستوى من التطور حلاً للمسائل الأساسية التي لم تتمكن الطبقة السابقة من التغلب عليها. أسست نماذج اللغة الكبيرة من المستوى الأول (L1) أساس فهم اللغة وتوليدها، ولكنها تعاني من عيوب ملحوظة في الاستدلال المنطقي والحساب الرياضي. نماذج الاستدلال من المستوى الثاني (L2) مثل DeepSeek R1 تعالج هذه المشكلات بشكل مستهدف، مما يعزز بشكل كبير من قدرات الذكاء الاصطناعي الإدراكية. بناءً على ذلك، يجمع مستوى (L3) من الوكيل الذكي (AI Agent) بين قدرات الطبقتين السابقتين، مما يحقق قفزة من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط، حيث يمكنه تخطيط المهام بشكل مستقل، واستدعاء الأدوات، ومعالجة سير العمل المعقد.
تعكس هذه التنمية المتدرجة تقدمًا واضحًا في القدرات: L1 تؤسس الأساس، L2 تعوض النقص، و L3 تدمج وتطور. كل طبقة تحقق قفزة نوعية بناءً على الطبقة السابقة، ويمكن للمستخدمين أن يشعروا حقًا بأن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر ذكاءً وفائدة.
بالمقارنة، يبدو أن التطور الطبقي في مجال الأصول الرقمية قد وقع في حلقة من نقل المشكلات. تواجه سلاسل الكتل العامة من المستوى الأول قيودًا في الأداء، مما أدى إلى ظهور حلول التوسع من المستوى الثاني. ومع ذلك، على الرغم من أن المستوى الثاني حل بعض المشكلات، مثل تقليل رسوم الغاز وزيادة TPS، إلا أنه جلب أيضًا تحديات جديدة، مثل تشتت السيولة ونقص التطبيقات البيئية. لمواجهة هذه المشكلات، ظهرت سلاسل التطبيقات الرأسية من المستوى الثالث، لكنها ورغم ذلك لم تتمكن من الاستفادة الكاملة من تأثيرات التعاون البيئي لسلاسل البنية التحتية العامة بسبب عملها المستقل، مما زاد من تفتيت تجربة المستخدم.
هذه النمط الهرمي يشبه أكثر "نقل المشكلة": إن الاختناق في L1 أدى إلى ظهور L2، ومشاكل L2 دفعت إلى تطوير L3، لكن يبدو أن كل طبقة لا تفعل سوى نقل المشكلة من مجال إلى آخر، وليس حلها من الجذور.
السبب الجذري لهذا الاختلاف قد يكمن في اختلاف الدوافع. إن التطور الطبقي في مجال الذكاء الاصطناعي مدفوع بشكل رئيسي بالمنافسة التقنية، حيث تسعى الشركات الكبرى إلى تحسين قدرات النماذج. بينما يبدو أن الطبقية في مجال الأصول الرقمية تتأثر أكثر بعلم الاقتصاد الرمزي، حيث تتركز المؤشرات الرئيسية لمشاريع L2 عادةً حول إجمالي القيمة المقفلة (TVL) وسعر العملة.
تُظهر هذه المقارنة الفروق في تركيز التطور بين المجالين: حيث تركز الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات التقنية، بينما تركز الأصول الرقمية على تغليف المنتجات المالية. بالطبع، هذه المقارنة ليست مطلقة، لكنها تقدم لنا وجهة نظر مثيرة للاهتمام لفحص هذين المجالين سريعي النمو.