AI与加密货币行业的分层发展对比

近期有观点认为以太坊的Rollup中心化策略似乎失败了，并对L1-L2-L3的层级结构表示不满。然而，有趣的是，过去一年AI领域的发展也经历了类似的L1-L2-L3快速演变。对比这两个行业的发展路径，我们可以发现一些有趣的差异。

在AI领域，每一层的发展都在解决上一层无法解决的核心问题。L1的大型语言模型（LLMs）解决了基础的语言理解和生成能力，但在逻辑推理和数学计算方面存在明显短板。L2的推理模型专门针对这些短板进行攻克，如某些模型能够解决复杂数学问题和进行代码调试，有效弥补了LLMs的认知盲区。在此基础上，L3的AI代理自然而然地整合了前两层的能力，使AI从被动回答转变为主动执行，能够自主规划任务、调用工具并处理复杂工作流程。

这种分层发展呈现出明显的"能力递进"特征：L1奠定基础，L2弥补短板，L3进行整合。每一层都在前一层的基础上实现质的飞跃，用户能够明显感受到AI变得更加智能和实用。

相比之下，加密货币行业的分层逻辑似乎是在为前一层的问题打补丁，却不幸带来了新的更大问题。例如，为了解决L1公链的性能不足，业界提出了L2扩容方案。然而，在经历了一波L2基础设施热潮后，虽然Gas费用降低了，TPS有所提升，但流动性却变得分散，生态应用仍然匮乏。这导致过多的L2基础设施反而成为了一个新问题。为了应对这一情况，行业开始开发L3垂直应用链，但这些应用链往往各自为政，无法享受通用链的生态协同效应，反而使用户体验变得更加碎片化。

这种分层发展更像是一种"问题转移"：L1存在瓶颈，L2提供补丁，L3则导致混乱和分散。每一层似乎只是将问题从一个地方转移到另一个地方，给人一种所有解决方案都围绕"发币"这一目的展开的印象。

造成这种差异的根本原因可能在于：AI分层是由技术竞争驱动的，各大公司都在竞相提升模型能力；而加密货币分层似乎更多地被代币经济学所束缚，每个L2项目的核心KPI往往是TVL（总锁仓量）和代币价格。

简而言之，一个行业在致力于解决技术难题，另一个则更像是在包装金融产品。对于这两种发展路径孰是孰非，可能并没有一个明确的答案，这取决于每个人的观点和立场。

这种抽象的类比虽然不是绝对的，但通过对比这两个行业的发展脉络，我们可以得到一些有趣的思考。