AI與加密貨幣技術發展路徑的對比分析

近期有觀點認爲以太坊的Rollup-Centric策略似乎失敗了，並對L1-L2-L3的層級結構持批評態度。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。通過對比這兩個領域的發展路徑，我們可以探討其中的差異和問題所在。

在AI領域，每一層的發展都是爲了解決上一層無法解決的核心問題。L1的大語言模型（LLMs）奠定了語言理解和生成的基礎能力，但在邏輯推理和數學計算方面存在不足。L2的推理模型專門針對這些短板進行了改進，如某些模型已能解決復雜數學問題和代碼調試，彌補了LLMs的認知盲區。在此基礎上，L3的AI代理將前兩層的能力整合，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。

這種分層體現了"能力遞進"的特點：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。

相比之下，加密貨幣領域的分層邏輯似乎是在爲前一層的問題尋找解決方案，但卻可能帶來新的更大問題。例如，L1公鏈性能不足，於是引入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有所提升，但流動性卻變得分散，生態應用仍然匱乏。這導致過多的L2基礎設施反而成爲新的問題。爲解決這一問題，又出現了L3垂直應用鏈，但這些應用鏈往往各自爲政，無法享受通用鏈的生態協同效應，反而使用戶體驗更加碎片化。

這種分層演變成了"問題轉移"：L1存在瓶頸，L2提供補丁，L3則顯得混亂且分散。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，各大公司都在努力提升模型能力；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。

從本質上看，一個領域在解決技術難題，另一個則更像在包裝金融產品。孰是孰非可能沒有定論，這取決於個人的觀點和立場。

當然，這種抽象比較並非絕對，只是從發展脈絡的角度提供了一個有趣的思考角度。這種對比分析可以幫助我們更好地理解兩個領域的發展特點和面臨的挑戰。