AI與加密貨幣的分層對比：技術驅動vs代幣經濟

近期有觀點認爲以太坊的Rollup爲中心戰略似乎失敗了，並對L1-L2-L3的層級結構頗有微詞。有趣的是，過去一年AI領域的發展也經歷了類似的L1-L2-L3快速演進。比較這兩個領域的發展路徑，我們可以發現一些深層次的差異。

在AI領域，每一層都在解決上一層無法解決的核心問題。L1的大語言模型奠定了語言理解和生成的基礎，但在邏輯推理和數學計算方面存在不足。L2的推理模型專門攻克了這些短板，如某些模型能夠處理復雜數學題和代碼調試，彌補了大語言模型的認知盲區。在此基礎上，L3的AI代理自然而然地整合了前兩層的能力，使AI從被動回答轉變爲主動執行，能夠自主規劃任務、調用工具並處理復雜工作流程。

這種分層體現了能力的遞進：L1打下基礎，L2彌補不足，L3進行整合。每一層都在前一層的基礎上實現質的飛躍，用戶能明顯感受到AI變得更智能、更實用。

相比之下，加密貨幣領域的分層邏輯似乎是爲了解決前一層的問題而設計的，但卻無意中帶來了新的、更大的挑戰。例如，爲了解決L1公鏈的性能瓶頸，業界引入了L2擴容方案。然而，在經歷了一波L2基礎設施的內卷後，雖然Gas費用降低了，TPS有所提升，但流動性卻變得分散，生態應用依然匱乏。這導致過多的L2基礎設施反而成爲了一個新的問題。

爲了應對這種情況，開發者開始構建L3垂直應用鏈。但這些應用鏈往往各自爲政，無法享受通用鏈帶來的生態協同效應，反而使用戶體驗變得更加碎片化。

這種分層演變成了"問題轉移"：L1存在瓶頸，L2試圖解決但帶來新問題，L3又造成更多混亂和分散。每一層似乎只是將問題從一個地方轉移到另一個地方，給人一種所有解決方案都圍繞"發行代幣"這一目的展開的印象。

造成這種差異的根本原因在於：AI的分層是由技術競爭驅動的，各大公司都在竭力提升模型能力；而加密貨幣的分層似乎被代幣經濟所束縛，每個L2項目的核心指標都集中在總鎖倉價值（TVL）和代幣價格上。

從本質上看，一個領域在解決技術難題，另一個則更像是在包裝金融產品。孰是孰非可能沒有標準答案，這取決於個人的觀點和立場。

當然，這種抽象的類比並非絕對，只是從兩個領域的發展脈絡對比中得出的一些有趣觀察。這樣的思考或許能爲我們提供一些新的視角。