Nagle poczułem, że publiczne łańcuchy bloków i modele AI są do siebie podobne, obie branże intensywnie się rozwijają, są podstawowymi technologiami tych dwóch sektorów. Rozmawiałem o tym z GPT i było to dość głębokie: Podobieństwa 1. Obie są ogólnymi infrastrukturami, konkurencja jest nieunikniona. Zarówno modele AI, jak i publiczne łańcuchy bloków zasadniczo należą do podstawowych technologii ogólnych. Kluczowe cechy tych technologii to: wysoki próg wejścia + wysokie potencjalne zyski + konkurencja ekosystemowa. Dlatego każdy kraj, firma, fundusz chce mieć swoją wersję, nawet jeśli podstawy są podobne, muszą być zbudowane od nowa, aby uzyskać niezależną kontrolę. 2. Istnieje „powtarzające się budowanie”, ale wynika to z uzasadnionych motywów. Choć wydaje się to powtarzalne, w rzeczywistości jest to konieczna różnorodność technologii, mocy obliczeniowej, zgodności i interesów. Firmy zajmujące się modelami AI ponownie trenują na tej samej architekturze (Transformer), ponieważ różnią się w zakresie prywatności danych, rozkładu mocy obliczeniowej i kierunków dostosowywania; projekty publicznych łańcuchów bloków budują na nowo w oparciu o zgodność z EVM, aby spełnić różne wymagania dotyczące wydajności, regulacji i modeli ekonomicznych. „Powtarzanie” nie odzwierciedla marnotrawstwa, lecz jest naturalnym wynikiem różnorodności systemów. 3. Obie branże przechodzą od „tworzenia technologii” do „tworzenia ekosystemu”. Próg technologiczny został już pokonany, prawdziwy punkt rywalizacji przesunął się w stronę integracji ekosystemu i zatrzymywania użytkowników. Modele AI konkurują w zakresie ekosystemu aplikacji (Copilot, AI Agent, scenariusze wbudowane w przedsiębiorstwa); publiczne łańcuchy bloków konkurują w zakresie ekosystemu aktywów (DeFi, RWA, rozszerzenia L2, aplikacje gier). Po ujednoliceniu technologii, zdolności ekosystemowe decydują o długoterminowych różnicach. Różnice 1. Różna koncentracja architektury technologicznej. Trendy w modelach AI prowadzą do koncentracji mocy obliczeniowej i zdolności — liczba liderów maleje, skala modeli i koszty wnioskowania są bardzo wysokie, co ostatecznie prowadzi do dominacji kilku gigantów; publiczne łańcuchy bloków są z kolei zmodularyzowane i zhierarchizowane — Ethereum stało się podstawową warstwą konsensusu, na której pojawia się wiele L2, L3 i łańcuchów aplikacji, tworząc sieciową strukturę konkurencji. 2. Rola open source w obu przypadkach jest różna. Modele open source (takie jak LLaMA, Mistral) głównie obniżają koszty wejścia, ale nie zmieniają układu koncentracji mocy obliczeniowej i danych; natomiast open source w publicznych łańcuchach bloków (OP Stack, Polygon CDK) rzeczywiście poszerza przestrzeń suwerenności i innowacji ekonomicznych, umożliwiając większej liczbie zespołów budowanie nowych ekosystemów w ramach Ethereum. 3. Różne kierunki realizacji logiki biznesowej. Głównym nurtem modeli AI jest komercjalizacja usług — subskrypcje API, rozwiązania dla przedsiębiorstw, integracja wertykalna; głównym nurtem publicznych łańcuchów bloków jest finansjalizacja kapitału — zachęty tokenowe, inwestycje w ekosystem, ekonomia płynności. Pierwszy opiera się na przepływach pieniężnych, drugi na wycenie aktywów. Podsumowanie > Modele AI i publiczne łańcuchy bloków rzeczywiście są podobne: obie branże intensywnie budują podstawy i rywalizują o dominację w ekosystemie. Jednak ścieżki się rozdzieliły: modele AI zmierzają w stronę centralizacji, komercjalizacji i ponownego wykorzystania open source, podczas gdy publiczne łańcuchy bloków zmierzają w stronę modularności, decentralizacji i ponownego wykorzystania Ethereum. Jedna dąży do inteligentnej jedności, druga do różnorodności wartości.