AI與加密貨幣行業的分層發展：一個有趣的對比

近期，以太坊的Rollup-Centric策略似乎遇到了挫折，許多人對L1-L2-L3的層級結構表示不滿。然而，有趣的是，AI領域在過去一年裏也經歷了類似的L1-L2-L3快速演變。讓我們來比較這兩個領域的發展，看看問題的根源在哪裏。

AI行業的分層邏輯

AI的分層發展遵循了一種能力遞進的邏輯，每一層都在解決上一層無法解決的核心問題：

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明顯不足。

2. L2層：推理模型專門針對L1的短板進行優化。例如，某些模型能夠解決復雜的數學問題和進行代碼調試，有效彌補了LLMs的認知盲區。

3. L3層：AI Agent整合了前兩層的能力，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、處理復雜的工作流程。

這種分層架構展現了明顯的能力遞進：L1打下基礎，L2彌補短板，L3整合能力。用戶可以清晰地感受到AI在每一層的進步，變得更智能、更實用。

加密貨幣行業的分層邏輯

相比之下，加密貨幣行業的分層似乎陷入了一種"問題轉移"的循環：

1. L1層：公鏈面臨性能瓶頸。

2. L2層：爲解決L1的問題，推出了擴容方案。雖然降低了Gas費用，提高了TPS，但也導致了流動性分散和生態應用匱乏的新問題。

3. L3層：爲解決L2的問題，開發了垂直應用鏈。然而，這又導致了生態系統的碎片化，無法享受通用基礎設施帶來的協同效應。

這種分層發展模式似乎只是將問題從一個層面轉移到另一個層面，沒有實質性地解決核心問題。

根本差異

造成這種差異的根本原因可能在於：

• AI行業的分層是由技術競爭驅動的，各大公司都在努力提升模型能力。
• 加密貨幣行業的分層似乎更多地受到代幣經濟學的影響，各層解決方案的核心指標往往集中在總鎖倉價值（TVL）和代幣價格上。

這種對比揭示了兩個行業在發展動力上的顯著差異：一個專注於解決技術難題，另一個則更側重於設計金融產品。

盡管這種比較可能過於簡化，但它確實爲我們提供了一個有趣的視角，讓我們思考這兩個快速發展的行業的異同。對於它們的發展路徑孰優孰劣，可能還需要時間來驗證。