AI ve Kripto Varlıklar Sektörünün Katmanlı Gelişimi Üzerine Karşılaştırmalı Analiz
Son zamanlarda, Ethereum'un Rollup-Centric stratejisinin başarısız olduğu yönünde görüşler ortaya çıkmaya başladı ve insanlar L1-L2-L3 katman yapısına dayanan oyunlardan hayal kırıklığına uğradılar. Ancak ilginç bir şekilde, son bir yılda yapay zeka alanındaki gelişmeler de benzer bir L1-L2-L3 hızlı evrimi yaşadı. Bu iki sektörün katmanlı mantığını karşılaştırarak analiz edelim ve sorunun kökeninin nerede olduğunu görelim.
AI sektörünün katmanlı mantığı
AI alanında, her bir katman bir önceki katmanın çözemediği temel sorunları çözmektedir:
L1 katmanındaki büyük dil modelleri (LLMs ) temel dil anlama ve üretim yeteneklerini çözüyor, ancak mantıksal akıl yürütme ve matematiksel hesaplama konusunda eksiklikler bulunuyor.
L2 katmanının akıl yürütme modeli bu zayıflıkları özel olarak çözmektedir. Örneğin, bazı modeller karmaşık matematiksel problemleri ve kod hata ayıklamayı işleyebilmekte, LLM'lerin bilişsel kör noktalarını telafi etmektedir.
L3 katmanındaki AI ajanı, ilk iki katmanın yeteneklerini bir araya getirerek AI'nın pasif cevap vermekten proaktif bir şekilde eyleme geçmesini sağlar, görevleri bağımsız olarak planlayabilir, araçları çağırabilir ve karmaşık iş akışlarını yönetebilir.
Bu katmanlı yapı, "yetenek ilerlemesini" yansıtır: L1 temel oluşturur, L2 eksiklikleri tamamlar, L3 entegrasyonu sağlar. Her katman, bir önceki katmanın temelinde niteliksel bir sıçrama gerçekleştirir ve kullanıcılar AI'nın daha akıllı ve daha kullanışlı hale geldiğini açıkça hissedebilir.
Kripto Varlıklar sektörünün katmanlı mantığı
Buna karşın, şifreleme varlıkları sektöründeki hiyerarşi, bir önceki katmanın sorunlarını gidermeye çalışıyor gibi görünüyor, ancak ne yazık ki daha büyük yeni sorunlar getiriyor:
L1 halka zincir performansı yetersizdi, bu nedenle L2 genişletme çözümü ortaya çıktı. Ancak, L2 bazı sorunları çözüp Gas maliyetlerini düşürse ve TPS'yi artırsa da, likidite dağılması, ekosistem uygulamalarının kıtlığı gibi yeni sorunları da beraberinde getirdi.
L2 sorununu çözmek için L3 dikey uygulama zincirleri ortaya çıkmıştır. Ancak bu uygulama zincirleri genellikle kendi başlarına hareket eder ve genel altyapı zincirinin ekosistem iş birliği etkilerinden yararlanamaz, bu da kullanıcı deneyimini daha da parçalı hale getirir.
Bu katmanlaşma daha çok "sorun aktarımı" gibi: L1'de darboğaz var, L2 yamanıyor, L3 karmaşık ve dağınık. Her katman, sorunu bir yerden başka bir yere aktarıyor gibi görünüyor ve tüm çözümlerin yalnızca token çıkarma amacıyla yapıldığı izlenimini veriyor.
Temel Farklılık
Bu farkın temel nedeni şunlarda olabilir:
AI sektöründeki katmanlaşma, teknoloji rekabeti tarafından yönlendirilmektedir, büyük şirketler model yeteneklerini artırmak için ellerinden geleni yapıyor.
Kripto Varlıklar sektöründeki katmanlı yapı, daha çok token ekonomisi tarafından yönlendiriliyor gibi görünüyor; her L2 projesinin temel KPI'ları genellikle toplam kilitli değer (TVL) ve token fiyatıdır.
Bu karşılaştırma, iki sektörün farklı gelişim dinamiklerini ortaya koymaktadır: biri teknik sorunların çözümüne odaklanırken, diğeri finansal ürünlerin tasarımına daha fazla önem vermektedir. Elbette, bu soyut benzetme mutlak değildir, ancak bu iki hızla gelişen sektörü düşünmek için ilginç bir bakış açısı sunmaktadır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
21 Likes
Reward
21
8
Share
Comment
0/400
LightningAllInHero
· 07-17 20:19
不行就Hepsi içeride
View OriginalReply0
LiquidatorFlash
· 07-17 18:24
Aşırı katmanlaşma, büyük olasılıkla %28.6'lık bir fon çıkışına yol açacak ve kendi motorunu yutma muhtemelen başarısız olacaktır.
View OriginalReply0
PanicSeller
· 07-16 18:10
Hatta doğrudan all in eth Rug Pull yapsan daha iyi.
AI ve Kripto Varlıklar sektörünün katmanlı gelişimi karşılaştırması: Teknoloji odaklı vs tokenomi
AI ve Kripto Varlıklar Sektörünün Katmanlı Gelişimi Üzerine Karşılaştırmalı Analiz
Son zamanlarda, Ethereum'un Rollup-Centric stratejisinin başarısız olduğu yönünde görüşler ortaya çıkmaya başladı ve insanlar L1-L2-L3 katman yapısına dayanan oyunlardan hayal kırıklığına uğradılar. Ancak ilginç bir şekilde, son bir yılda yapay zeka alanındaki gelişmeler de benzer bir L1-L2-L3 hızlı evrimi yaşadı. Bu iki sektörün katmanlı mantığını karşılaştırarak analiz edelim ve sorunun kökeninin nerede olduğunu görelim.
AI sektörünün katmanlı mantığı
AI alanında, her bir katman bir önceki katmanın çözemediği temel sorunları çözmektedir:
L1 katmanındaki büyük dil modelleri (LLMs ) temel dil anlama ve üretim yeteneklerini çözüyor, ancak mantıksal akıl yürütme ve matematiksel hesaplama konusunda eksiklikler bulunuyor.
L2 katmanının akıl yürütme modeli bu zayıflıkları özel olarak çözmektedir. Örneğin, bazı modeller karmaşık matematiksel problemleri ve kod hata ayıklamayı işleyebilmekte, LLM'lerin bilişsel kör noktalarını telafi etmektedir.
L3 katmanındaki AI ajanı, ilk iki katmanın yeteneklerini bir araya getirerek AI'nın pasif cevap vermekten proaktif bir şekilde eyleme geçmesini sağlar, görevleri bağımsız olarak planlayabilir, araçları çağırabilir ve karmaşık iş akışlarını yönetebilir.
Bu katmanlı yapı, "yetenek ilerlemesini" yansıtır: L1 temel oluşturur, L2 eksiklikleri tamamlar, L3 entegrasyonu sağlar. Her katman, bir önceki katmanın temelinde niteliksel bir sıçrama gerçekleştirir ve kullanıcılar AI'nın daha akıllı ve daha kullanışlı hale geldiğini açıkça hissedebilir.
Kripto Varlıklar sektörünün katmanlı mantığı
Buna karşın, şifreleme varlıkları sektöründeki hiyerarşi, bir önceki katmanın sorunlarını gidermeye çalışıyor gibi görünüyor, ancak ne yazık ki daha büyük yeni sorunlar getiriyor:
L1 halka zincir performansı yetersizdi, bu nedenle L2 genişletme çözümü ortaya çıktı. Ancak, L2 bazı sorunları çözüp Gas maliyetlerini düşürse ve TPS'yi artırsa da, likidite dağılması, ekosistem uygulamalarının kıtlığı gibi yeni sorunları da beraberinde getirdi.
L2 sorununu çözmek için L3 dikey uygulama zincirleri ortaya çıkmıştır. Ancak bu uygulama zincirleri genellikle kendi başlarına hareket eder ve genel altyapı zincirinin ekosistem iş birliği etkilerinden yararlanamaz, bu da kullanıcı deneyimini daha da parçalı hale getirir.
Bu katmanlaşma daha çok "sorun aktarımı" gibi: L1'de darboğaz var, L2 yamanıyor, L3 karmaşık ve dağınık. Her katman, sorunu bir yerden başka bir yere aktarıyor gibi görünüyor ve tüm çözümlerin yalnızca token çıkarma amacıyla yapıldığı izlenimini veriyor.
Temel Farklılık
Bu farkın temel nedeni şunlarda olabilir:
AI sektöründeki katmanlaşma, teknoloji rekabeti tarafından yönlendirilmektedir, büyük şirketler model yeteneklerini artırmak için ellerinden geleni yapıyor.
Kripto Varlıklar sektöründeki katmanlı yapı, daha çok token ekonomisi tarafından yönlendiriliyor gibi görünüyor; her L2 projesinin temel KPI'ları genellikle toplam kilitli değer (TVL) ve token fiyatıdır.
Bu karşılaştırma, iki sektörün farklı gelişim dinamiklerini ortaya koymaktadır: biri teknik sorunların çözümüne odaklanırken, diğeri finansal ürünlerin tasarımına daha fazla önem vermektedir. Elbette, bu soyut benzetme mutlak değildir, ancak bu iki hızla gelişen sektörü düşünmek için ilginç bir bakış açısı sunmaktadır.