AI與加密貨幣分層發展的對比思考

近期，以太坊的Rollup-Centric策略似乎遭遇挫折，許多人對L1-L2-L3的嵌套模式表示不滿。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。讓我們深入探討這兩個領域的分層邏輯，看看問題的根源何在。

在AI領域，每一層都在解決上一層無法解決的核心問題。L1的大型語言模型奠定了語言理解和生成的基礎，但在邏輯推理和數學計算方面存在短板。L2的推理模型專門針對這些弱點，如某些模型能夠處理復雜數學問題和代碼調試，彌補了大型語言模型的認知盲區。在此基礎上，L3的AI代理將前兩層的能力整合，使AI從被動回答轉變爲主動執行，能夠自主規劃任務、調用工具和處理復雜工作流程。

這種AI的分層是一種"能力遞進"：L1打下基礎，L2彌補不足，L3進行整合。每一層都在前一層的基礎上實現質的飛躍，用戶能明顯感受到AI變得更智能、更實用。

相比之下，加密貨幣領域的分層邏輯似乎是爲了解決前一層的問題而不斷打補丁，卻意外地帶來了新的更大問題。例如，爲了解決L1公鏈的性能不足，引入了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，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基礎設施反而成爲一個問題。爲了應對這一問題，又出現了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，反而使用戶體驗更加碎片化。

這種分層演變成了一種"問題轉移"：L1存在瓶頸，L2提供補丁，L3則變得混亂且分散。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AI公司都在竭盡全力提升模型能力；而加密貨幣分層似乎被代幣經濟學所束縛，每個L2項目的核心指標都集中在總鎖倉量（TVL）和代幣價格上。

這種對比揭示了一個有趣的現象：一個領域在致力於解決技術難題，另一個領域則更像是在包裝金融產品。當然，這種抽象的類比並非絕對，但它爲我們提供了一個有趣的視角來思考這兩個領域的發展軌跡。