AI与加密货币行业分层发展的对比分析

近期有观点认为以太坊的Rollup-Centric策略似乎未能达到预期效果，且多数人对L1-L2-L3的嵌套结构颇有微词。有趣的是，过去一年AI领域的发展也经历了类似的L1-L2-L3快速演进。通过对比这两个领域的发展轨迹，我们可以更清晰地看到各自面临的挑战。

在AI领域，分层发展呈现出明显的能力递进：

1. L1层的大型语言模型(LLMs)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明显短板。

2. L2层的推理模型针对性地解决了这些问题。例如，某些模型已经能够处理复杂的数学题目和代码调试，有效弥补了LLMs的认知盲区。

3. L3层的AI智能体整合了前两层的能力，使AI从被动响应转变为主动执行，能够自主规划任务、调用工具和处理复杂工作流程。

这种分层架构体现了"能力递进"的特点：L1打下基础，L2弥补短板，L3实现整合。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变得更加智能和实用。

相比之下，加密货币行业的分层发展则呈现出"问题转移"的特征：

1. L1公链面临性能瓶颈，催生了L2扩容方案。然而，尽管gas费降低、TPS提升，但流动性分散和生态应用匮乏的问题依然存在。

2. L3垂直应用链的出现旨在解决L2的问题，但却导致了生态更加碎片化，用户体验反而下降。

这种分层似乎只是将问题从一个层面转移到另一个层面，没有实质性地解决核心问题。

造成这种差异的根本原因可能在于：

• AI行业的分层发展主要由技术竞争驱动，各大公司都在竭力提升模型能力。
• 加密货币行业的分层发展则更多受到代币经济学的影响，各L2项目的核心指标往往集中在总锁仓量(TVL)和代币价格上。

简而言之，一个行业致力于解决技术难题，另一个则更专注于设计金融产品。孰是孰非可能并无定论，这取决于个人的观点和价值判断。

当然，这种抽象比较并非绝对，仅仅是从发展脉络的角度提供了一个有趣的思考视角。希望这种跨领域的对比能为大家带来一些新的启发。