AI与加密货币技术发展路径的对比分析

近期有观点认为以太坊的Rollup-Centric策略似乎失败了，并对L1-L2-L3的层级结构持批评态度。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快速演变。通过对比这两个领域的发展路径，我们可以探讨其中的差异和问题所在。

在AI领域，每一层的发展都是为了解决上一层无法解决的核心问题。L1的大语言模型（LLMs）奠定了语言理解和生成的基础能力，但在逻辑推理和数学计算方面存在不足。L2的推理模型专门针对这些短板进行了改进，如某些模型已能解决复杂数学问题和代码调试，弥补了LLMs的认知盲区。在此基础上，L3的AI代理将前两层的能力整合，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。

这种分层体现了"能力递进"的特点：L1打基础，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，用户能明显感受到AI变得更智能、更实用。

相比之下，加密货币领域的分层逻辑似乎是在为前一层的问题寻找解决方案，但却可能带来新的更大问题。例如，L1公链性能不足，于是引入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有所提升，但流动性却变得分散，生态应用仍然匮乏。这导致过多的L2基础设施反而成为新的问题。为解决这一问题，又出现了L3垂直应用链，但这些应用链往往各自为政，无法享受通用链的生态协同效应，反而使用户体验更加碎片化。

这种分层演变成了"问题转移"：L1存在瓶颈，L2提供补丁，L3则显得混乱且分散。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"发行代币"这一目标展开的印象。

造成这种差异的根本原因可能在于：AI分层是由技术竞争驱动的，各大公司都在努力提升模型能力；而加密货币分层似乎更多地受到代币经济学的影响，每个L2项目的核心指标往往集中在总锁仓量（TVL）和代币价格上。

从本质上看，一个领域在解决技术难题，另一个则更像在包装金融产品。孰是孰非可能没有定论，这取决于个人的观点和立场。

当然，这种抽象比较并非绝对，只是从发展脉络的角度提供了一个有趣的思考角度。这种对比分析可以帮助我们更好地理解两个领域的发展特点和面临的挑战。