AI与加密货币的分层对比：技术驱动vs代币经济

近期有观点认为以太坊的Rollup为中心战略似乎失败了，并对L1-L2-L3的层级结构颇有微词。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。比较这两个领域的发展路径，我们可以发现一些深层次的差异。

在AI领域，每一层都在解决上一层无法解决的核心问题。L1的大语言模型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不足。L2的推理模型专门攻克了这些短板，如某些模型能够处理复杂数学题和代码调试，弥补了大语言模型的认知盲区。在此基础上，L3的AI代理自然而然地整合了前两层的能力，使AI从被动回答转变为主动执行，能够自主规划任务、调用工具并处理复杂工作流程。

这种分层体现了能力的递进：L1打下基础，L2弥补不足，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。

相比之下，加密货币领域的分层逻辑似乎是为了解决前一层的问题而设计的，但却无意中带来了新的、更大的挑战。例如，为了解决L1公链的性能瓶颈，业界引入了L2扩容方案。然而，在经历了一波L2基础设施的内卷后，虽然Gas费用降低了，TPS有所提升，但流动性却变得分散，生态应用依然匮乏。这导致过多的L2基础设施反而成为了一个新的问题。

为了应对这种情况，开发者开始构建L3垂直应用链。但这些应用链往往各自为政，无法享受通用链带来的生态协同效应，反而使用户体验变得更加碎片化。

这种分层演变成了"问题转移"：L1存在瓶颈，L2试图解决但带来新问题，L3又造成更多混乱和分散。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围绕"发行代币"这一目的展开的印象。

造成这种差异的根本原因在于：AI的分层是由技术竞争驱动的，各大公司都在竭力提升模型能力；而加密货币的分层似乎被代币经济所束缚，每个L2项目的核心指标都集中在总锁仓价值（TVL）和代币价格上。

从本质上看，一个领域在解决技术难题，另一个则更像是在包装金融产品。孰是孰非可能没有标准答案，这取决于个人的观点和立场。

当然，这种抽象的类比并非绝对，只是从两个领域的发展脉络对比中得出的一些有趣观察。这样的思考或许能为我们提供一些新的视角。