AI與加密貨幣行業的分層發展對比

近期有觀點認爲以太坊的Rollup中心化策略似乎失敗了，並對L1-L2-L3的層級結構表示不滿。然而，有趣的是，過去一年AI領域的發展也經歷了類似的L1-L2-L3快速演變。對比這兩個行業的發展路徑，我們可以發現一些有趣的差異。

在AI領域，每一層的發展都在解決上一層無法解決的核心問題。L1的大型語言模型（LLMs）解決了基礎的語言理解和生成能力，但在邏輯推理和數學計算方面存在明顯短板。L2的推理模型專門針對這些短板進行攻克，如某些模型能夠解決復雜數學問題和進行代碼調試，有效彌補了LLMs的認知盲區。在此基礎上，L3的AI代理自然而然地整合了前兩層的能力，使AI從被動回答轉變爲主動執行，能夠自主規劃任務、調用工具並處理復雜工作流程。

這種分層發展呈現出明顯的"能力遞進"特徵：L1奠定基礎，L2彌補短板，L3進行整合。每一層都在前一層的基礎上實現質的飛躍，用戶能夠明顯感受到AI變得更加智能和實用。

相比之下，加密貨幣行業的分層邏輯似乎是在爲前一層的問題打補丁，卻不幸帶來了新的更大問題。例如，爲了解決L1公鏈的性能不足，業界提出了L2擴容方案。然而，在經歷了一波L2基礎設施熱潮後，雖然Gas費用降低了，TPS有所提升，但流動性卻變得分散，生態應用仍然匱乏。這導致過多的L2基礎設施反而成爲了一個新問題。爲了應對這一情況，行業開始開發L3垂直應用鏈，但這些應用鏈往往各自爲政，無法享受通用鏈的生態協同效應，反而使用戶體驗變得更加碎片化。

這種分層發展更像是一種"問題轉移"：L1存在瓶頸，L2提供補丁，L3則導致混亂和分散。每一層似乎只是將問題從一個地方轉移到另一個地方，給人一種所有解決方案都圍繞"發幣"這一目的展開的印象。

造成這種差異的根本原因可能在於：AI分層是由技術競爭驅動的，各大公司都在競相提升模型能力；而加密貨幣分層似乎更多地被代幣經濟學所束縛，每個L2項目的核心KPI往往是TVL（總鎖倉量）和代幣價格。

簡而言之，一個行業在致力於解決技術難題，另一個則更像是在包裝金融產品。對於這兩種發展路徑孰是孰非，可能並沒有一個明確的答案，這取決於每個人的觀點和立場。

這種抽象的類比雖然不是絕對的，但通過對比這兩個行業的發展脈絡，我們可以得到一些有趣的思考。