AI與加密貨幣領域的分層發展對比

近期，以太坊的Rollup-Centric策略似乎遭遇挫折，許多人對L1-L2-L3的層級架構頗有微詞。然而，有趣的是，在過去一年裏，AI領域也經歷了類似的L1-L2-L3快速演進。讓我們深入探討這兩個領域的分層邏輯，看看問題的根源究竟在哪裏。

AI領域的分層邏輯

AI的分層發展遵循着"能力遞進"的原則，每一層都在解決上一層無法突破的核心問題：

1. L1層：大型語言模型（LLMs）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。

2. L2層：推理模型專門針對LLMs的弱點進行攻克。例如，某些模型能夠處理復雜的數學問題和代碼調試，有效彌補了LLMs的認知盲區。

3. L3層：AI代理將前兩層的能力整合，使AI從被動響應轉變爲主動執行。它們能夠自主規劃任務、調用工具並處理復雜的工作流程。

這種分層方式展現了明顯的能力提升：L1打下基礎，L2彌補不足，L3實現整合。用戶能夠切實感受到AI變得更加智能和實用。

加密貨幣領域的分層邏輯

相比之下，加密貨幣領域的分層發展更像是一種"問題轉移"的過程：

1. L1層：公鏈面臨性能瓶頸。

2. L2層：爲解決L1的問題，引入了擴容方案。然而，雖然Gas費用降低、TPS提高，但也導致流動性分散，生態應用依舊匱乏。

3. L3層：引入垂直應用鏈，試圖解決L2的問題。但這又導致了生態系統的碎片化，無法充分利用通用基礎設施鏈的協同效應。

這種分層模式似乎只是將問題從一個領域轉移到另一個領域，沒有實質性地解決核心問題。

根本區別

造成這種差異的關鍵原因在於：

• AI領域的分層發展主要由技術競爭驅動，各大公司都在竭盡全力提升模型能力。
• 加密貨幣領域的分層發展似乎更多地被代幣經濟學所主導，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。

這種本質上的差異導致了一個領域專注於解決技術難題，而另一個領域則更側重於包裝金融產品。

盡管這種抽象比較並非絕對，但通過對比這兩個領域的發展軌跡，我們可以獲得一些有趣的洞察。這種思考可以幫助我們更好地理解技術發展的不同路徑及其潛在影響。