AI與加密貨幣：技術驅動與金融包裝的分層對比

近期業內人士普遍認爲以太坊的Rollup中心化戰略似乎未能如期實現目標，並對L1-L2-L3這種嵌套式結構表示不滿。然而，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，我們可以發現一些值得思考的問題。

在AI領域，分層邏輯遵循"能力遞進"原則：

1. L1層的大型語言模型（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。

2. L2層的推理模型專門針對這些短板進行改進。例如，DeepSeek R1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，使AI從被動響應轉變爲主動執行，能夠自主規劃任務、調用工具並處理復雜的工作流程。

這種分層方式體現了技術能力的逐步提升：L1奠定基礎，L2彌補不足，L3整合優化。每一層都在前一層的基礎上實現質的飛躍，用戶能夠明顯感受到AI變得更加智能和實用。

相比之下，加密貨幣領域的分層邏輯似乎陷入了"問題轉移"的困境：

1. L1公鏈面臨性能瓶頸，於是引入L2擴容方案。然而，雖然Gas費用降低、TPS提高，但也導致流動性分散、生態應用匱乏等新問題。

2. 爲解決L2的問題，又引入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。

這種分層模式實際上是在不斷轉移問題：L1存在瓶頸，L2提供臨時解決方案，L3則引發更多混亂和分散。每一層似乎都只是將問題從一個領域轉移到另一個領域，給人一種所有解決方案都圍繞"發行代幣"這一目標展開的印象。

造成這種差異的根本原因可能在於：AI分層是由技術競爭驅動的，各大公司都在競相提升模型能力；而加密貨幣分層似乎更多地受到代幣經濟學的影響，每個L2項目的核心指標往往集中在總鎖倉量（TVL）和代幣價格上。

這種對比揭示了兩個領域的本質差異：一個專注於解決技術難題，另一個則更側重於設計金融產品。對於這種現象的評判可能因人而異，沒有絕對的對錯之分。

盡管這種抽象比較並非絕對，但通過對比AI和加密貨幣領域的發展軌跡，我們可以獲得一些有趣的洞察，這爲周末提供了一個很好的思維鍛煉。