AIと暗号通貨の階層的発展の比較分析

過去一年間、AIと暗号資産の分野は類似のL1-L2-L3階層進化を経験しました。しかし、両者の発展の道筋と結果は大きく異なり、私たちが深く考える価値があります。

AIの分野では、各層の発展は前の層が克服できない核心的な問題を解決するためのものです。L1の大規模言語モデルは言語理解と生成の基盤を築きましたが、論理推論や数学計算において明らかな短所があります。L2の推論モデルであるDeepSeek R1は、これらの問題をターゲットとして解決し、AIの認知能力を大幅に向上させました。この基盤の上に、L3のAIエージェントは前の2層の能力を統合し、受動的な応答から能動的な実行への飛躍を実現し、自律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。

この階層的な発展は明確な能力の進展を示しています：L1が基盤を築き、L2が短所を補い、L3が統合して向上させます。各層は前の層の基盤の上で質的な飛躍を実現し、ユーザーはAIがより知的で実用的になることを実感できます。

対照的に、暗号資産分野の階層的発展は、問題転移のループに陥っているようです。L1公チェーンは性能のボトルネックに直面し、L2スケーリングソリューションが登場しました。しかし、L2はGas費用の削減やTPSの向上など、いくつかの問題を解決しましたが、同時に流動性の分散やエコシステムアプリケーションの不足といった新たな課題ももたらしました。これらの問題に対処するために、L3垂直アプリケーションチェーンが登場しましたが、それぞれが独立して運営されているため、汎用基盤チェーンのエコシステム協力効果を十分に活用できず、ユーザー体験の断片化を悪化させています。

この階層モデルは、むしろ「問題の移転」のように見えます：L1のボトルネックがL2の出現を引き起こし、L2の問題がL3の発展を促進しますが、各層は単に問題を一つの領域から別の領域に移しているだけで、根本的に問題を解決しているわけではないようです。

この差異の核心的な理由は、異なる推進力にある可能性があります。AI分野の階層的な発展は主に技術競争によって推進されており、各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。一方、暗号資産分野の階層は、トークンエコノミクスの影響を受けているようで、各L2プロジェクトの核心指標はしばしば総ロック量（TVL）とトークン価格に集中しています。

この比較は、二つの分野の発展の焦点の違いを明らかにしています：AIは技術的な課題の解決に重点を置いているのに対し、暗号資産は金融商品をどのようにパッケージするかにより注目しています。もちろん、この比較は絶対的なものではありませんが、私たちにこの二つの急速に発展している分野を考察するための興味深い視点を提供してくれます。