AIと暗号通貨業界の階層的発展:興味深い対比

最近、イーサリアムのRollup-Centric戦略は挫折を経験しているようで、多くの人々がL1-L2-L3の階層構造に不満を持っています。しかし、興味深いことに、AI分野も過去1年間で類似のL1-L2-L3の急速な進化を経験しています。この2つの分野の発展を比較し、問題の根源を探ってみましょう。

AI業界の階層ロジック

AIの階層的な発展は、能力の段階的な論理に従っており、各層は前の層が解決できなかった核心的な問題を解決しています：

1. L1層：大型言語モデル（LLMs）は言語理解と生成の基礎能力を築いているが、論理推論や数学計算において明らかな不足がある。

2. L2層：推論モデルはL1の短所に特化して最適化されています。例えば、特定のモデルは複雑な数学問題を解決したり、コードのデバッグを行ったりすることができ、LLMsの認知的盲点を効果的に補っています。

3. L3層：AIエージェントは前の2層の能力を統合し、AIが受動的な応答から能動的な実行に変わることを可能にします。彼らは自主的にタスクを計画し、ツールを呼び出し、複雑なワークフローを処理することができます。

この階層構造は明らかな能力の進化を示しています：L1は基盤を築き、L2は短所を補い、L3は能力を統合します。ユーザーはAIの各層での進歩を明確に感じることができ、より賢く、より実用的になります。

暗号資産業界の分層ロジック

対照的に、暗号資産業界の階層は「問題転移」のループに陥っているようです：

1. L1層：パブリックチェーンはパフォーマンスのボトルネックに直面しています。

2. L2層：L1の問題を解決するために、拡張ソリューションが導入されました。ガス料金が下がり、TPSが向上しましたが、流動性の分散とエコシステムアプリケーションの不足という新たな問題も引き起こしました。

3. L3層：L2の問題を解決するために、垂直アプリケーションチェーンが開発された。しかし、これによりエコシステムの断片化が進み、共通のインフラストラクチャによる相乗効果を享受できなくなった。

この階層的な発展モデルは、問題を一つのレベルから別のレベルに移すだけで、核心的な問題を実質的に解決していないように思えます。

基本的な違い

この差異の根本的な原因は次のようなものかもしれません：

• AI業界の階層は技術競争によって推進されており、大手企業はモデルの能力を向上させるために努力しています。
• 暗号資産業界の分層は、トークンエコノミクスの影響をより多く受けているようで、各層ソリューションのコア指標は総ロックアップ価値（TVL）とトークン価格に集中することが多い。

この対比は、2つの業界の発展の動力における顕著な違いを明らかにしています：1つは技術的な課題の解決に焦点を当て、もう1つは金融商品を設計することにより重点を置いています。

この比較は過度に単純化されているかもしれませんが、確かに私たちにこの二つの急速に発展している業界の類似点と相違点を考えるための興味深い視点を提供します。それらの発展の道筋のどちらが優れているのかを検証するには、まだ時間が必要かもしれません。