AI与加密货币：两个领域的分层发展比较

近期有人认为以太坊的Rollup-Centric策略似乎失败了，并对L1-L2-L3的嵌套结构表示不满。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快速演进。仔细对比两者，我们可以发现问题的根源所在。

在AI领域，分层逻辑是基于解决上层无法处理的核心问题。L1的大型语言模型（LLMs）解决了基本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。L2的推理模型专门解决这一短板，如DeepSeek R1能够处理复杂数学题和代码调试，弥补了LLMs的认知盲区。在此基础上，L3的AI代理将前两层能力整合，使AI从被动回答转变为主动执行，能够自主规划任务、调用工具和处理复杂工作流程。

这种AI领域的分层是"能力递进"的：L1奠定基础，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，用户能清晰感受到AI变得更智能、更实用。

相比之下，加密货币领域的分层逻辑是为前一层问题提供解决方案，但往往带来新的更大问题。例如，为解决L1公链性能不足，引入了L2扩容方案。然而，在经历了一波L2基础设施热潮后，虽然Gas费用降低、TPS累计提升，但流动性分散且生态应用仍然匮乏，过多的L2基础设施反而成为新的问题。为此，开始发展L3垂直应用链，但这些应用链各自独立，无法享受通用链的生态协同效应，导致用户体验更加碎片化。

这种加密货币领域的分层演变为"问题转移"：L1存在瓶颈，L2提供补丁，L3则混乱且分散。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围绕"发币"这一目的展开的印象。

造成这种差异的根本原因在于：AI分层由技术竞争驱动，各大公司都在竞相提升模型能力；而加密货币分层则受到代币经济学的影响，每个L2项目的核心指标都是锁仓量（TVL）和代币价格。

从本质上看，一个领域在解决技术难题，另一个则在包装金融产品。对于孰是孰非，可能并没有标准答案，这取决于个人观点。

尽管这种抽象比较并非绝对，但两个领域发展脉络的对比确实引人深思，为我们提供了一个有趣的思考角度。