AIと暗号通貨業界の発展過程との興味深い対比

最近、多くの人がイーサリアムのRollup中心の拡張戦略が行き詰まっていると考え、このL1-L2-L3の層状ネストモデルに不満を抱いています。しかし面白いことに、過去1年間の人工知能分野の発展も似たようなL1-L2-L3の急速な進化を経験しました。比較を通じて、私たちはこの2つの業界の発展モデルの違いとその背後にある理由を深く探ることができます。

AIの分野では、各層の発展は、前の層が克服できなかった核心的な問題の解決に努めています：

1. L1層の大規模言語モデル（LLMs）は、言語理解と生成の基盤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明らかな弱点があります。

2. L2層の推論モデルはこれらの問題に特化して対処しています。例えば、いくつかの先進的なモデルは複雑な数学問題やコードデバッグを処理でき、LLMsの認知的盲点を効果的に補っています。

3. L3層のAIエージェントは、前の2層の能力を有機的に統合し、AIを受動的な応答から能動的な実行に変え、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します。

この階層構造は能力の進展を反映しています：L1が基盤を築き、L2が欠点を補い、L3が統合を実現します。各層は前の層の基盤の上に質的飛躍を実現しており、ユーザーはAIがより知的で実用的になっている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、常に問題を修正し続ける一方で新たな問題を生み出すサイクルに陥っているようです。

1. L1パブリックチェーンは性能のボトルネックに直面し、L2スケーリングソリューションを導入しました。しかし、ガス料金が低下し、全体のTPSが向上したにもかかわらず、流動性の分散とエコシステムアプリケーションの不足という問題も引き起こしました。

2. これら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。しかし、これらのアプリケーションチェーンはしばしば各自で運営され、インフラストラクチャ共通チェーンのエコシステム協調効果を享受できず、逆にユーザーエクスペリエンスをより断片化させてしまいます。

この階層的進化は、むしろ「問題の移転」のように見えます：L1のボトルネックがL2のパッチを引き起こし、L3は混乱と分散に陥ります。各層は、問題をある領域から別の領域に移転しているように見え、すべての解決策が「トークンの発行」という目的を中心に展開されている印象を与えます。

この違いの根本的な原因は次のように考えられます：

• AI業界の分層発展は主に技術競争によって推進されており、大手企業はモデル能力の向上に力を注いでいます。
• 暗号資産業界の分層的な発展はトークンエコノミクスの影響を受ける可能性があり、各L2プロジェクトのコア指標は往々にして総ロックアップ価値（TVL）とトークン価格に集中しています。

簡潔に言うと、ある業界は実際の技術的な課題を解決することに取り組んでおり、別の業界は金融商品を作ることにより多くの焦点を当てています。もちろん、この比較は絶対的なものではなく、単に発展の脈絡の観点から興味深い思考の視点を提供しています。