AI與加密貨幣領域的分層發展:異同與啓示

近期有觀點認爲以太坊的Rollup-Centric策略可能失敗,並對L1-L2-L3的多層架構持批評態度。然而,過去一年AI領域的發展也經歷了類似的L1-L2-L3快速演進。對比兩個領域的分層邏輯,可以發現一些有趣的差異。

在AI領域,分層發展遵循"能力遞進"的邏輯。L1層的大型語言模型奠定了語言理解和生成的基礎能力,但在邏輯推理和數學計算方面存在短板。L2層的推理模型針對性地解決了這些問題,如某些模型能夠處理復雜數學題和代碼調試,彌補了大語言模型的認知盲區。在此基礎上,L3層的AI Agent整合了前兩層的能力,實現了從被動回答到主動執行的飛躍,能夠自主規劃任務、調用工具、處理復雜工作流程。每一層的發展都建立在前一層的基礎上,並帶來質的提升,用戶能夠明顯感受到AI變得更加智能和實用。

相比之下,加密貨幣領域的分層發展似乎陷入了"問題轉移"的困境。L1公鏈面臨性能瓶頸,L2擴容方案雖然在一定程度上降低了Gas費用、提高了TPS,但同時帶來了流動性分散、生態應用匱乏等新問題。爲了解決這些問題,又出現了L3垂直應用鏈,但這反而導致了生態更加碎片化,用戶體驗難以得到實質性改善。每一層的解決方案似乎都只是將問題從一個領域轉移到另一個領域,而非真正解決核心問題。

造成這種差異的關鍵在於兩個領域的發展動力不同。AI領域的分層發展主要由技術競爭驅動,各大公司和研究機構都在努力提升模型能力。而加密貨幣領域的分層發展似乎更多地受到代幣經濟學的影響,各層級項目的核心指標往往集中在總鎖倉價值(TVL)和代幣價格上。

這種對比揭示了兩個領域在發展路徑上的本質差異:一個致力於解決技術難題,另一個則更多地關注金融產品的包裝。然而,這種抽象的類比並非絕對,兩個領域的發展都有其復雜性和多面性。

對加密貨幣行業來說,這種對比或許提供了一些反思的方向。如何將技術創新作爲驅動力,而非過度依賴代幣經濟學?如何確保每一層的發展都能爲用戶帶來實質性的價值提升?這些問題值得行業參與者深入思考。