AI与加密货币领域的分层发展:对比与反思

近期,人们对以太坊的Rollup中心化策略效果产生质疑,并对L1-L2-L3的多层架构颇有微词。有趣的是,过去一年AI行业的发展也经历了类似的L1-L2-L3快速演进。通过对比两个领域的分层逻辑,我们可以发现一些深层次的问题。

在AI领域,分层发展遵循"能力递进"的逻辑:

1. L1层的大语言模型奠定了语言理解和生成的基础能力。
2. L2层的推理模型针对性地解决了逻辑推理和数学计算等短板。
3. L3层的AI Agent整合了前两层能力,实现了主动执行、任务规划和工具调用。

每一层都在前一层基础上实现质的飞跃,用户能明显感受到AI变得更加智能和实用。

相比之下,加密货币领域的分层发展更像是"问题转移":

1. L1公链面临性能瓶颈。
2. L2扩容方案虽然提高了TPS和降低了Gas费,但造成了流动性分散、生态应用匮乏等新问题。
3. L3垂直应用链解决了特定需求,却导致用户体验更加碎片化。

每一层似乎都只是将问题从一个地方转移到另一个地方,没有实现真正的突破。

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,各大公司都在竞相提升模型能力。而加密货币分层则更多受到代币经济学的影响,各层级项目的核心KPI往往集中在TVL和代币价格上。

这种对比揭示了两个领域的发展动力差异:一个专注于解决技术难题,另一个更侧重于包装金融产品。当然,这种抽象类比并非绝对,但它为我们思考这两个领域的发展方向提供了有趣的视角。