AI与加密货币行业的分层发展：一个有趣的对比

近期，以太坊的Rollup-Centric策略似乎遇到了挫折，许多人对L1-L2-L3的层级结构表示不满。然而，有趣的是，AI领域在过去一年里也经历了类似的L1-L2-L3快速演变。让我们来比较这两个领域的发展，看看问题的根源在哪里。

AI行业的分层逻辑

AI的分层发展遵循了一种能力递进的逻辑，每一层都在解决上一层无法解决的核心问题：

1. L1层：大型语言模型（LLMs）奠定了语言理解和生成的基础能力，但在逻辑推理和数学计算方面存在明显不足。

2. L2层：推理模型专门针对L1的短板进行优化。例如，某些模型能够解决复杂的数学问题和进行代码调试，有效弥补了LLMs的认知盲区。

3. L3层：AI Agent整合了前两层的能力，使AI从被动响应转变为主动执行。它们能够自主规划任务、调用工具、处理复杂的工作流程。

这种分层架构展现了明显的能力递进：L1打下基础，L2弥补短板，L3整合能力。用户可以清晰地感受到AI在每一层的进步，变得更智能、更实用。

加密货币行业的分层逻辑

相比之下，加密货币行业的分层似乎陷入了一种"问题转移"的循环：

1. L1层：公链面临性能瓶颈。

2. L2层：为解决L1的问题，推出了扩容方案。虽然降低了Gas费用，提高了TPS，但也导致了流动性分散和生态应用匮乏的新问题。

3. L3层：为解决L2的问题，开发了垂直应用链。然而，这又导致了生态系统的碎片化，无法享受通用基础设施带来的协同效应。

这种分层发展模式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。

根本差异

造成这种差异的根本原因可能在于：

• AI行业的分层是由技术竞争驱动的，各大公司都在努力提升模型能力。
• 加密货币行业的分层似乎更多地受到代币经济学的影响，各层解决方案的核心指标往往集中在总锁仓价值（TVL）和代币价格上。

这种对比揭示了两个行业在发展动力上的显著差异：一个专注于解决技术难题，另一个则更侧重于设计金融产品。

尽管这种比较可能过于简化，但它确实为我们提供了一个有趣的视角，让我们思考这两个快速发展的行业的异同。对于它们的发展路径孰优孰劣，可能还需要时间来验证。