AI與加密貨幣：兩個領域的分層發展比較

近期有人認爲以太坊的Rollup-Centric策略似乎失敗了，並對L1-L2-L3的嵌套結構表示不滿。然而，有趣的是，過去一年人工智能領域的發展也經歷了類似的L1-L2-L3快速演進。仔細對比兩者，我們可以發現問題的根源所在。

在AI領域，分層邏輯是基於解決上層無法處理的核心問題。L1的大型語言模型（LLMs）解決了基本的語言理解和生成能力，但在邏輯推理和數學計算方面存在不足。L2的推理模型專門解決這一短板，如DeepSeek R1能夠處理復雜數學題和代碼調試，彌補了LLMs的認知盲區。在此基礎上，L3的AI代理將前兩層能力整合，使AI從被動回答轉變爲主動執行，能夠自主規劃任務、調用工具和處理復雜工作流程。

這種AI領域的分層是"能力遞進"的：L1奠定基礎，L2彌補短板，L3進行整合。每一層都在前一層的基礎上實現質的飛躍，用戶能清晰感受到AI變得更智能、更實用。

相比之下，加密貨幣領域的分層邏輯是爲前一層問題提供解決方案，但往往帶來新的更大問題。例如，爲解決L1公鏈性能不足，引入了L2擴容方案。然而，在經歷了一波L2基礎設施熱潮後，雖然Gas費用降低、TPS累計提升，但流動性分散且生態應用仍然匱乏，過多的L2基礎設施反而成爲新的問題。爲此，開始發展L3垂直應用鏈，但這些應用鏈各自獨立，無法享受通用鏈的生態協同效應，導致用戶體驗更加碎片化。

這種加密貨幣領域的分層演變爲"問題轉移"：L1存在瓶頸，L2提供補丁，L3則混亂且分散。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"發幣"這一目的展開的印象。

造成這種差異的根本原因在於：AI分層由技術競爭驅動，各大公司都在競相提升模型能力；而加密貨幣分層則受到代幣經濟學的影響，每個L2項目的核心指標都是鎖倉量（TVL）和代幣價格。

從本質上看，一個領域在解決技術難題，另一個則在包裝金融產品。對於孰是孰非，可能並沒有標準答案，這取決於個人觀點。

盡管這種抽象比較並非絕對，但兩個領域發展脈絡的對比確實引人深思，爲我們提供了一個有趣的思考角度。