AIと仮想通貨技術の発展経路の比較分析

最近、イーサリアムのRollup-Centric戦略は挑戦に直面しているようで、L1-L2-L3の多層アーキテクチャもいくつかの議論を引き起こしています。興味深いことに、過去1年間の人工知能分野の発展も同様のL1-L2-L3の急速な進化を経験しました。この2つの分野の発展の軌跡を比較すると、考えるべきいくつかの問題が見えてきます。

AI分野では、各層の発展が前の層が克服できなかった核心的な問題を解決しています。L1層の大型言語モデルは、言語理解と生成の基盤能力を築いていますが、論理的推論や数学計算において不足があります。L2層の推論モデルは、これらの短所を特定的に解決し、DeepSeek R1のよう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、大型言語モデルの認知的盲点を補っています。この基盤の上に、L3層のAIエージェントは前の2層の能力を統合し、AIを受動的な応答から能動的な実行に変え、タスクを自律的に計画し、ツールを呼び出し、複雑な作業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」の特徴を反映しています：L1が基礎を築き、L2が不足を補い、L3が統合を実現します。各層は前の層の基礎の上で質的飛躍を達成し、ユーザーはAIがより知的で実用的になっていることを実感できます。

対照的に、暗号資産分野の階層的論理は前の層の問題の解決策を探しているように見えますが、しばしば新たな、より大きな問題を引き起こします。例えば、L1公チェーンの性能不足の問題を解決するために、L2スケーリングソリューションが開発されました。しかし、L2インフラの内巻きが一巡した後、Gas費用は低下し、TPSは若干向上しましたが、流動性の分散やエコシステムアプリケーションの不足という問題はより顕著になりました。これらの問題に対処するために、L3垂直アプリケーションチェーンが登場しましたが、これらのアプリケーションチェーンは各自で運営され、汎用チェーンのエコシステム協調効果を享受できず、ユーザー体験がさらに断片化してしまいました。

この階層構造は「問題の移転」に似ています：L1にはボトルネックがあり、L2はパッチを提供し、L3は混乱と分散をもたらします。各層は、問題をある場所から別の場所に移すだけのようで、すべての解決策が「通貨を発行する」という目的を中心に展開されている印象を与えます。

この差異の根本的な原因は、AI分野の階層が技術競争によって推進されているのに対し、暗号資産分野の階層はトークン経済学の影響を受けやすいことにあるようです。各L2プロジェクトの主要KPIは、しばしばTVL（総ロック量）とトークン価格に集中しています。

この対比は、二つの分野の発展パスの本質的な違いを明らかにしています：一つは技術的課題を解決することに焦点を当て、もう一つは金融商品をパッケージ化することに傾いています。もちろん、この抽象的な類比は絶対的ではありませんが、私たちにとってこの二つの急速に発展する分野の進化の軌跡を考えるための興味深い視点を提供します。