Yapay Zeka ve Kripto Varlıklar Arasındaki Karşılaştırma: Katmanlı Stratejilerin Farklı Gelişim Yolları

Son zamanlarda, Ethereum'un Rollup-Centric stratejisinin başarısız olduğu yönünde sesler yükselmeye başladı ve bu L1-L2-L3 iç içe geçmiş modeline karşı ciddi bir memnuniyetsizlik ifade edildi. Ancak ilginç bir şekilde, son bir yılda AI alanındaki gelişmeler de benzer L1-L2-L3 hızlı evrimini yaşadı. Bu iki alanı karşılaştırarak, sorunun kökenini araştırabiliriz.

AI alanında, katmanlı mantık her bir katmanın bir önceki katmanın çözemediği temel sorunları çözmesi anlamına gelir. L1 büyük dil modelleri temel dil anlama ve üretim yeteneklerini çözerken, mantıksal çıkarım ve matematiksel hesaplama konusunda belirgin eksiklikler göstermektedir. L2 çıkarım modeli, bu zayıflığı aşmak için özel olarak geliştirilmiştir; bazı modeller karmaşık matematik problemlerini ve kod hata ayıklamayı çözebilir, büyük dil modellerinin bilişsel kör noktalarını telafi eder. Bu temelin üzerinde, L3 AI ajanı doğal olarak ilk iki katmanın yeteneklerini entegre eder, böylece AI pasif yanıt vermekten proaktif eyleme geçer, görevleri kendi başına planlayabilir, araçları çağırabilir ve karmaşık iş akışlarını işleyebilir.

Bu katmanlama "yetenek ilerlemesi" şeklindedir: L1 temel oluşturur, L2 eksiklikleri tamamlar, L3 entegrasyonu gerçekleştirir. Her katman, bir önceki katmanın üzerine kalitatif bir sıçrama gerçekleştirir, kullanıcılar AI'nın daha akıllı ve kullanışlı hale geldiğini belirgin bir şekilde hissedebilir.

Buna karşılık, kripto para alanındaki katmanlı mantık her katmanın bir önceki katmanın sorunlarına çözümler sunmasıdır, ancak aynı zamanda yeni ve daha büyük sorunlar da ortaya çıkarmaktadır. Örneğin, L1 halka zincirinin yetersiz performansı nedeniyle L2 ölçeklendirme çözümleri kullanılmakta. Ancak L2 altyapısının bir tur iç içe geçmesinin ardından, Gas ücretleri düşmüş, TPS toplamı artmış olmasına rağmen, likidite dağılmış, ekosistem uygulamaları hala yetersiz kalmış ve bu durum aşırı L2 altyapısının aslında büyük bir sorun haline gelmesine sebep olmuştur. Böylece L3 dikey uygulama zincirleri geliştirilmeye başlanmıştır, ancak bu uygulama zincirleri kendi başlarına hareket etmekte ve genel zincirin ekosistem işbirliği etkilerinden faydalanamamaktadır, bu da kullanıcı deneyimini daha da parçalamaktadır.

Bu katmanlı evrim "sorun transferi" haline geldi: L1 darboğaza sahip, L2 yamanın sağlarken, L3 karmaşık ve dağınık görünüyor. Her katman, sanki sorunu bir yerden başka bir yere aktarıyormuş gibi görünüyor ve tüm çözümlerin yalnızca "token ihraç etme" amacıyla gerçekleştirildiği izlenimini veriyor.

Bu farkın temel nedeni şudur: AI katmanları, teknik rekabet tarafından yönlendirilirken, büyük şirketler model yeteneklerini artırmak için var gücüyle çalışıyor; kripto para katmanları ise görünüşe göre token ekonomisi tarafından kısıtlanmış durumda, her L2'nin temel KPI'sı toplam kilitli değer (TVL) ve token fiyatı üzerinde yoğunlaşıyor.

Temelde, bir alan teknik sorunları çözerken, diğer alan daha çok finansal ürünleri paketlemeye benziyor. Hangisinin doğru hangisinin yanlış olduğu konusunda net bir cevap olmayabilir; bu, kişisel bakış açısına ve duruşa bağlıdır.

Elbette, bu soyut benzetme mutlak değildir; sadece iki alanın gelişim bağlamlarını karşılaştırırken, aralarında bazı ilginç farklılıklar ve düşünce noktaları bulmaktır.