AIと暗号通貨の比較:階層化戦略の分岐経路

最近、イーサリアムのRollup-Centric戦略が失敗したという声が上がり、このL1-L2-L3のネストされたパターンに対して強い不満が示されています。しかし、興味深いことに、過去1年間のAI分野の発展も同様のL1-L2-L3の急速な進化を経験しました。この2つの分野を比較することで、問題の根源を探ることができます。

AIの分野では、階層的ロジックは各層が前の層の解決できなかった核心的な問題を解決することです。L1の大規模言語モデルは基本的な言語理解と生成能力を解決しましたが、論理的推論や数学計算の面で明らかな不足があります。L2の推論モデルはこの弱点を特に克服しており、特定のモデルは複雑な数学問題やコードデバッグを解決でき、大規模言語モデルの認知の盲点を補っています。この基盤の上に、L3のAIエージェントは自然に前の二つの層の能力を統合し、AIが受動的な回答から能動的な実行に変わり、タスクを自主的に計画し、ツールを呼び出し、複雑なワークフローを処理できるようになります。

この階層は「能力の進化」である：L1が基盤を築き、L2が不足を補い、L3が統合を行う。各層は前の層の基盤の上に質的な飛躍を実現し、ユーザーはAIがより賢く、実用的になっていることを明確に感じることができる。

比較すると、暗号通貨分野の階層論理は、各層が前の層の問題に解決策を提供しているが、同時に新しいより大きな問題を引き起こしている。例えば、L1パブリックチェーンの性能不足から、L2スケーリングソリューションを使用することが自然に考えられる。しかし、一巡したL2インフラの内巻きの結果、Gas費用は低下し、TPSは累積的に向上したものの、流動性は散逸し、生態系アプリケーションは依然として不足しているため、過剰なL2インフラが逆に大きな問題となっている。そこでL3垂直アプリケーションチェーンの開発が始まったが、これらのアプリケーションチェーンはそれぞれが独自に運営され、汎用チェーンのエコシステムの協調効果を享受できず、逆にユーザー体験がより断片化してしまった。

この階層的な進化は「問題の移転」となりました：L1にはボトルネックがあり、L2がパッチを提供し、L3は混乱して分散しているようです。各レイヤーは、問題をある場所から別の場所に移すだけのように見え、すべての解決策が単に「トークンを発行する」ために展開されているという印象を与えます。

この違いの根本的な原因は、AIの階層が技術競争によって推進されていることであり、大手企業はモデルの能力を向上させるために全力を尽くしているのに対し、暗号通貨の階層はトークン経済学に縛られているように見え、各L2のコアKPIは総ロック価値（TVL）とトークン価格に集中していることです。

本質的には、一つの分野は技術的な課題を解決しており、もう一つの分野は金融商品を包装しているように見えます。どちらが正しいかは明確な答えがないかもしれず、それは個人の観点と立場に依存します。

もちろん、この抽象的な類比は絶対的なものではなく、2つの分野の発展の脈絡を比較する際に、いくつかの興味深い違いや考察点が存在することに気づくことができます。