AI与加密货币领域的层级发展对比

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的嵌套模式表示不满。有趣的是，过去一年AI领域的发展也经历了类似的L1-L2-L3快速演进。比较这两个领域，我们可以发现一些有趣的差异。

在AI领域，每一层都在解决上一层无法解决的核心问题。L1的大型语言模型奠定了语言理解和生成的基础，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，如某些模型能够解决复杂数学问题和代码调试，弥补了大型语言模型的认知盲区。在此基础上，L3的AI代理将前两层能力整合，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AI领域的分层体现了能力的递进：L1打下基础，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为前一层的问题打补丁，却不幸带来了新的更大问题。L1公链面临性能瓶颈，于是引入L2扩容方案。然而，经过一轮L2基础设施的内卷后，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基础设施反而成为一个问题。为了解决这个问题，开始出现L3垂直应用链，但这些应用链各自为政，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。

这种加密货币领域的分层演变成了"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"发币"这一目的展开的印象。

造成这种差异的核心原因可能在于：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。对于孰是孰非，可能并没有标准答案，这取决于个人的观点和立场。

这种抽象的类比虽然不能绝对化，但对比两个领域的发展脉络确实能给我们带来一些有趣的思考。