AI與加密貨幣行業分層發展的對比分析

近期有觀點認爲以太坊的Rollup-Centric戰略似乎失敗了，人們對L1-L2-L3的層級結構遊戲感到失望。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快速演變。讓我們來對比分析這兩個行業的分層邏輯，看看問題的根源在哪裏。

AI行業的分層邏輯

在AI領域，每一層都在解決上一層無法解決的核心問題：

1. L1層的大型語言模型(LLMs)解決了基礎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。

2. L2層的推理模型專門解決了這些短板。例如，某些模型能夠處理復雜的數學問題和代碼調試，彌補了LLMs的認知盲區。

3. L3層的AI代理將前兩層的能力整合起來，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、處理復雜工作流程。

這種分層體現了"能力遞進"：L1打基礎，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，用戶能明顯感受到AI變得更智能、更實用。

加密貨幣行業的分層邏輯

相比之下，加密貨幣行業的分層似乎是在爲前一層的問題打補丁，卻不幸帶來了新的更大問題：

1. L1公鏈性能不足，於是產生了L2擴容方案。然而，雖然L2解決了一些問題，如降低了Gas費用、提高了TPS，但也帶來了流動性分散、生態應用匱乏等新問題。

2. 爲了解決L2的問題，又出現了L3垂直應用鏈。但這些應用鏈往往各自爲政，無法享受通用基礎設施鏈的生態協同效應，反而使用戶體驗更加碎片化。

這種分層更像是"問題轉移"：L1有瓶頸，L2打補丁，L3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只是爲了發行代幣而展開的印象。

根本差異

造成這種差異的根本原因可能在於：

1. AI行業的分層是由技術競爭驅動的，各大公司都在竭盡全力提升模型能力。

2. 加密貨幣行業的分層似乎更多地被代幣經濟學所驅動，每個L2項目的核心KPI往往是總鎖倉價值(TVL)和代幣價格。

這種對比揭示了兩個行業的不同發展動力：一個專注於解決技術難題，另一個更側重於設計金融產品。當然，這種抽象的類比並非絕對，但它爲我們提供了一個有趣的視角來思考這兩個快速發展的行業。