AI與加密貨幣領域的分層發展:對比與反思

近期,人們對以太坊的Rollup中心化策略效果產生質疑,並對L1-L2-L3的多層架構頗有微詞。有趣的是,過去一年AI行業的發展也經歷了類似的L1-L2-L3快速演進。通過對比兩個領域的分層邏輯,我們可以發現一些深層次的問題。

在AI領域,分層發展遵循"能力遞進"的邏輯:

1. L1層的大語言模型奠定了語言理解和生成的基礎能力。
2. L2層的推理模型針對性地解決了邏輯推理和數學計算等短板。
3. L3層的AI Agent整合了前兩層能力,實現了主動執行、任務規劃和工具調用。

每一層都在前一層基礎上實現質的飛躍,用戶能明顯感受到AI變得更加智能和實用。

相比之下,加密貨幣領域的分層發展更像是"問題轉移":

1. L1公鏈面臨性能瓶頸。
2. L2擴容方案雖然提高了TPS和降低了Gas費,但造成了流動性分散、生態應用匱乏等新問題。
3. L3垂直應用鏈解決了特定需求,卻導致用戶體驗更加碎片化。

每一層似乎都只是將問題從一個地方轉移到另一個地方,沒有實現真正的突破。

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。而加密貨幣分層則更多受到代幣經濟學的影響,各層級項目的核心KPI往往集中在TVL和代幣價格上。

這種對比揭示了兩個領域的發展動力差異:一個專注於解決技術難題,另一個更側重於包裝金融產品。當然,這種抽象類比並非絕對,但它爲我們思考這兩個領域的發展方向提供了有趣的視角。