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战略似乎失败了，人们对L1-L2-L3的层级结构游戏感到失望。然而，有趣的是，过去一年人工智能领域的发展也经历了类似的L1-L2-L3快速演变。让我们来对比分析这两个行业的分层逻辑，看看问题的根源在哪里。

AI行业的分层逻辑

在AI领域，每一层都在解决上一层无法解决的核心问题：

1. L1层的大型语言模型(LLMs)解决了基础的语言理解和生成能力，但在逻辑推理和数学计算方面存在不足。

2. L2层的推理模型专门解决了这些短板。例如，某些模型能够处理复杂的数学问题和代码调试，弥补了LLMs的认知盲区。

3. L3层的AI代理将前两层的能力整合起来，使AI从被动回答转变为主动执行，能够自主规划任务、调用工具、处理复杂工作流程。

这种分层体现了"能力递进"：L1打基础，L2弥补短板，L3进行整合。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是在为前一层的问题打补丁，却不幸带来了新的更大问题：

1. L1公链性能不足，于是产生了L2扩容方案。然而，虽然L2解决了一些问题，如降低了Gas费用、提高了TPS，但也带来了流动性分散、生态应用匮乏等新问题。

2. 为了解决L2的问题，又出现了L3垂直应用链。但这些应用链往往各自为政，无法享受通用基础设施链的生态协同效应，反而使用户体验更加碎片化。

这种分层更像是"问题转移"：L1有瓶颈，L2打补丁，L3混乱且分散。每一层似乎只是将问题从一个地方转移到另一个地方，给人一种所有解决方案都只是为了发行代币而展开的印象。

根本差异

造成这种差异的根本原因可能在于：

1. AI行业的分层是由技术竞争驱动的，各大公司都在竭尽全力提升模型能力。

2. 加密货币行业的分层似乎更多地被代币经济学所驱动，每个L2项目的核心KPI往往是总锁仓价值(TVL)和代币价格。

这种对比揭示了两个行业的不同发展动力：一个专注于解决技术难题，另一个更侧重于设计金融产品。当然，这种抽象的类比并非绝对，但它为我们提供了一个有趣的视角来思考这两个快速发展的行业。