Jak Layer 2 wpłynie na przyszłość Ethereum?

Maciej Zieliński

22 maj 2021
Jak Layer 2 wpłynie na przyszłość Ethereum?

Czy Layer 2 pozwoli rozwiązać problem wysokich opłat, wynikających z przeciążania sieci Ethereum? Wielu wierzy, że tak. Pozostaje jednak wiele znaków zapytania.

Popularność Ethereum ma też swoje ciemne strony. W miarę jak sieć staje się coraz bardziej zatłoczona, szybkość transakcji spada, a opłaty (gas) rosną. Layer 2 jest zbiorczym określeniem rozwiązań mających poprawić skalowanie aplikacji poprzez obsługę transakcji poza główną siecią Ethereum, przy jednoczesnym wykorzystaniu jej zdecentralizowanego modelu zabezpieczeń. To właśnie Layer 2 miało stanowić odpowiedź na problemy z którymi borykają się dzisiaj twórcy i użytkownicy dapps. Jednak czy pokona stojące przed nią przeszkody? 

Dlaczego Layer 2?

To Ethereum pozwoliło na powstanie świata zdecentralizowanych finansów, jednak na drodze do jego dalszego rozwoju stoi jeszcze kilka problemów. Ethereum obecnie jest w stanie obsługiwać zaledwie 15 transakcji na sekundę. To niewiele w porównaniu z Mastercard czy Visa, które są w stanie przetwarzać ich nawet 1500 w tym samym czasie. 

Wiąże się z tym szereg problemów - sieć często bywa zatłoczono, co przekłada się na opłaty za gas, podnosząc je często do ekstremalnie wysokich wartości. Oczywiście nie wpływa to pozytywnie na skalowanie całej sieci, ani dapps na Ethereum budowanych. 

Problemy te ma rozwiązać trwająca właśnie aktualizacja do Ethereum 2.0. Jednak zanim ta dobiegnie końca, minie jeszcze względnie dużo czasu. A już dziś w  szczytowych momentach wykorzystanie Ethereum sięga nawet miliona transakcji dziennie, dlatego rozwiązania potrzebne są o wiele wcześniej. 

Przykłady rozwiązań Layer 2

Wśród rozwiązań L2 występuje podział na podstawowe kategorie, w tym:

Plasma

Rozwiązania tego typu wykorzystują drzewa Merkle do tworzenia dodatkowego łańcucha przy głównym łańcuchu bloków. Pozwala to na przyspieszenie transakcji, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów, ponieważ nie wszystkie dane przechowywane są w księdze. 

Jednak Plasma ma też swoje ograniczenia: jej framework obsługuje tylko część rodzajów transakcji, dlatego nie nadaje się do wykorzystania przy bardziej złożonych działaniach DeFi.

Przykłady rozwiązań typu Plasma to m. in: Polygon i OMG

Kanały

Kanały pozwalają użytkownikom na wykonanie wielu transakcji poza łańcuchem głównym, jednocześnie przesyłając dwie z nich do warstwy rozliczeniowej - Ethereum. Znacząco zwiększa to przepustowość i obniża koszty, jednak tak jak w przypadku Plasmy, posiada pewne ograniczenia. Po pierwsze, użytkownicy muszą być znani przed dokonaniem transakcji oraz wpłacać środki w ramach umowy wielostanowiskowej. W związku z czym sieć musi być regularnie monitorowana. Ponadto skonfigurowania kanałów między użytkownikami jest stosunkowo czasochłonne, co ogranicza otwartość uczestnictwa.   

Przykłady kanałów to m. in: Raiden i Connext.

Sidechains

Sidechainy to łańcuchy działające niezależnie od głównego łańcucha bloków, korzystające z własnego algorytmu konsensusu. Łączą się one z Ethereum za pomocą dwukierunkowych mostów. 

Przykłady Sidechains to m. in. Skale i xDAI.

Ograniczenia Layer 2

Rozwiązania Layer 2 mają rozwiązać najważniejsze problemy Ethereum 2.0, jednak niestety one również okazują się mieć swoje potencjalne ograniczenia. Oczywiście nie zmienia to faktu, że Layer 2 pozostaje koniecznym krokiem we właściwym kierunku, nawet w kontekście aktualizacji do Ethereum 2.0. Przepustowości i szybkości jaką oferują rozwiązania Layer 2 nie da się osiągnąć wyłącznie w Layer 1 sieci Ethereum 2.0. 

Jednak warto pamiętać, że obecnie Layer 2 nie jest jeszcze doskonała. Oto niektóre z jej problemów:

Mniejsza komponowalność

To właśnie komponowalność stanowi jedną z najważniejszych cech współczesnego DeFi. Dzięki wzajemnej kompatybilności odmiennych projektów, zdecentralizowane finanse były w stanie podbić serca użytkowników na całym świecie. 

Niestety, w Layer 2 cecha ta jest ograniczona - obecnie różne rozwiązania Layer 2 nie współpracują ze sobą.  W skrócie, dapp na jednym łańcuchu nie będzie w stanie współpracować z dappem zbudowanym na drugim. 

W warstwie pierwszej pojedyncza transakcja może współpracować z wieloma protokołami Defi, w L2 transakcja może współdziałać tylko z tymi, które istnieją w jej własnym łańcuchu.  

Rozwiązania tego problemu upatruje się w interoperacyjnych warstwach takich jak Polygon, która ma połączyć wszystkie rozwiązania Layer 2 w standardowej strukturze. Jednak zanim się to stanie minie jeszcze trochę czasu. 

Płynność

Kolejną kwestią związaną z fragmentacją zdecentralizowanych aplikacji na różnych łańcuchach L2 jest ryzyko ograniczenia płynności. A tak jak wiadomo stanowi jeden z najważniejszych elementów rynków finansowych. 

Obecnie płynność gwarantowana jest przez sieć Ethereum, zapewniając płynny rynek dla tworzonych na niej tokenów i dApps. Pytaniem otwartym pozostaje jakie skutki dla płynności będzie miało przejrzyście na Layer 2, gdy zostanie ona podzielona na pierwszą warstwę Ethereum i rozwiązania skalujące. 

Problemy przy przechodzeniu między rozwiązaniami 

Niestety przynajmniej w początkowych fazach rozwoju nie unikniemy tarcie pomiędzy rozwiązaniami Layer 2.  Najprawdopodobniej zaobserwujemy liczne pomosty pomiędzy różnymi łańcuchami, co może wiązać się z długimi czasami wdrażania podczas przenoszenia funduszy między łańcuchami. 

Użytkownicy mogą również spodziewać się konieczności posiadania wielu kont dla różnych łańcuchów L2. Z perspektywy UX będzie stanowić to jeden najistotniejszych problemów. 

Wdrażania rozwiązań Layer 2 z Nextrope

Oczywiście wszystkie wskazane wyżej problemy są całkowicie możliwe do rozwiązania, a społeczność Ethereum poradzi sobie z nimi prawdopodobnie zaraz po publicznym wydaniu wszystkich głównych rozwiązań skalowania Layer 2. 

W tym kontekście szczególnie istotna wydaje się być solida sieć mostów L2-L2, która pozwoli na zachowanie kompatybilności i płynne przechodzenie pomiędzy różnymi łańcuchami. W Nextrope posiadamy doświadczenie w budowie mostów różnego typu. Jeśli szukasz partnera technologicznego, który pozwoli ci na stworzenie skalowalnego rozwiązania, umów się na bezpłatne konsultacje z naszymi ekspertami: contact@nextrope.com . 

Tagi

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!