AI与加密货币行业发展路径的有趣对比

近期，不少人认为以太坊的Rollup为中心的扩展策略似乎陷入困境，并对这种层层嵌套的L1-L2-L3模式表示不满。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，我们可以深入探讨这两个行业发展模式的差异及其背后的原因。

在AI领域，每一层的发展都致力于解决上一层无法克服的核心问题：

1. L1层的大型语言模型（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明显短板。

2. L2层的推理模型针对性地解决了这些问题。例如，某些先进模型能够处理复杂的数学题目和代码调试，有效弥补了LLMs的认知盲区。

3. L3层的AI代理则将前两层的能力有机整合，使AI从被动响应转变为主动执行，能够自主规划任务、调用工具并处理复杂的工作流程。

这种分层结构体现了能力的递进：L1打下基础，L2弥补短板，L3实现整合。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变得更加智能和实用。

相比之下，加密货币领域的分层逻辑似乎陷入了一个不断修补问题却又产生新问题的循环：

1. L1公链面临性能瓶颈，于是引入L2扩容方案。然而，尽管降低了Gas费用并提高了总体TPS，但也导致流动性分散和生态应用匮乏的问题。

2. 为解决这些问题，又出现了L3垂直应用链。但这些应用链往往各自为政，无法享受基础设施通用链的生态协同效应，反而使用户体验更加碎片化。

这种分层演变更像是一种"问题转移"：L1的瓶颈导致L2的补丁，而L3则陷入混乱和分散。每一层似乎只是将问题从一个领域转移到另一个领域，给人一种所有解决方案都围绕"发行代币"这一目的展开的印象。

造成这种差异的根本原因可能在于：

• AI行业的分层发展主要由技术竞争驱动，各大公司都在竭力提升模型能力。
• 加密货币行业的分层发展则可能受到代币经济学的影响，各个L2项目的核心指标往往集中在总锁仓价值（TVL）和代币价格上。

简而言之，一个行业在解决实际的技术难题，另一个则更多地专注于打造金融产品。当然，这种比较并非绝对，仅仅是从发展脉络的角度提供了一个有趣的思考视角。