AI与加密货币分层发展的对比思考

近期，以太坊的Rollup-Centric策略似乎遭遇挫折，许多人对L1-L2-L3的嵌套模式表示不满。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。让我们深入探讨这两个领域的分层逻辑，看看问题的根源何在。

在AI领域，每一层都在解决上一层无法解决的核心问题。L1的大型语言模型奠定了语言理解和生成的基础，但在逻辑推理和数学计算方面存在短板。L2的推理模型专门针对这些弱点，如某些模型能够处理复杂数学问题和代码调试，弥补了大型语言模型的认知盲区。在此基础上，L3的AI代理将前两层的能力整合，使AI从被动回答转变为主动执行，能够自主规划任务、调用工具和处理复杂工作流程。

这种AI的分层是一种"能力递进"：L1打下基础，L2弥补不足，L3进行整合。每一层都在前一层的基础上实现质的飞跃，用户能明显感受到AI变得更智能、更实用。

相比之下，加密货币领域的分层逻辑似乎是为了解决前一层的问题而不断打补丁，却意外地带来了新的更大问题。例如，为了解决L1公链的性能不足，引入了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，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基础设施反而成为一个问题。为了应对这一问题，又出现了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，反而使用户体验更加碎片化。

这种分层演变成了一种"问题转移"：L1存在瓶颈，L2提供补丁，L3则变得混乱且分散。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AI公司都在竭尽全力提升模型能力；而加密货币分层似乎被代币经济学所束缚，每个L2项目的核心指标都集中在总锁仓量（TVL）和代币价格上。

这种对比揭示了一个有趣的现象：一个领域在致力于解决技术难题，另一个领域则更像是在包装金融产品。当然，这种抽象的类比并非绝对，但它为我们提供了一个有趣的视角来思考这两个领域的发展轨迹。