AIと仮想通貨技術の発展経路の比較分析

最近、イーサリアムのRollup-Centric戦略が失敗したようだという意見があり、L1-L2-L3の階層構造に批判的な態度を持っています。しかし、興味深いことに、過去1年間の人工知能分野の発展も類似のL1-L2-L3の急速な進化を経験しました。これらの2つの分野の発展の道筋を比較することで、私たちはその違いや問題点を探ることができます。

AIの分野では、各レイヤーの発展は前のレイヤーが解決できなかったコアな問題を解決するためにあります。L1の大規模言語モデル（LLMs）は、言語理解と生成の基本的な能力を確立しましたが、論理的推論や数学的計算においては不足があります。L2の推論モデルは、これらの短所に特化して改善を行い、あるモデルは複雑な数学問題やコードのデバッグを解決できるようになり、LLMsの認知的盲点を補っています。この基盤の上に、L3のAIエージェントは前の二つのレイヤーの能力を統合し、AIが受動的な回答から能動的な実行へと変わり、自主的にタスクを計画し、ツールを呼び出し、複雑なワークフローを処理できるようになります。

この階層は「能力の進展」の特徴を反映しています：L1が基盤を築き、L2が短所を補い、L3が統合を行います。各層は前の層の基盤の上に質的な飛躍を実現し、ユーザーはAIがより賢く、より実用的になったことを明確に感じることができます。

対照的に、暗号資産分野の階層論理は前の層の問題に対する解決策を探しているように見えますが、新たなより大きな問題を引き起こす可能性があります。例えば、L1公チェーンの性能が不十分であるため、L2拡張ソリューションが導入されました。しかし、一連のL2インフラの熱潮を経た後、Gas費用が低下し、TPSが若干向上したものの、流動性は分散し、エコシステムのアプリケーションは依然として不足しています。これにより、過剰なL2インフラが新たな問題となってしまいました。この問題を解決するために、L3垂直アプリケーションチェーンが登場しましたが、これらのアプリケーションチェーンは往々にして独自の運営を行い、汎用チェーンのエコシステム協調効果を享受できず、逆にユーザー体験をさらに断片化させてしまいます。

この階層的な進化は「問題の移転」に至りました：L1にはボトルネックが存在し、L2はパッチを提供し、L3は混乱して分散しています。それぞれの層は、問題をある場所から別の場所に移すだけのようで、すべての解決策が「トークンの発行」という目標を中心に展開している印象を与えます。

この差異の根本的な原因は、AIの階層が技術競争に駆動されており、各企業がモデルの能力を向上させるために努力しているのに対し、暗号資産の階層はトークン経済学の影響をより受けているようであり、各L2プロジェクトの核心指標は総ロック量（TVL）とトークン価格に集中していることにあるかもしれません。

本質的には、一つの分野が技術的課題を解決しているのに対し、もう一つは金融商品をパッケージ化しているように見える。どちらが正しいという結論はないかもしれず、それは個人の見解や立場による。

もちろん、この抽象的な比較は絶対的なものではなく、発展の文脈から興味深い思考の視点を提供するものです。この対比分析は、私たちが二つの分野の発展の特徴と直面している課題をよりよく理解するのに役立ちます。