AI与加密货币技术发展路径的对比分析

近期，以太坊的Rollup-Centric战略似乎遇到了挑战，而L1-L2-L3的多层架构也引发了一些争议。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快速演进。比较这两个领域的发展轨迹，我们可以发现一些值得思考的问题。

在AI领域，每一层的发展都在解决上一层无法克服的核心问题。L1层的大型语言模型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不足。L2层的推理模型针对性地解决了这些短板，如DeepSeek R1能够处理复杂数学题和代码调试，弥补了大语言模型的认知盲区。在此基础上，L3层的AI Agent整合了前两层的能力，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"能力递进"的特点：L1打下基础，L2弥补不足，L3实现整合。每一层都在前一层的基础上实现质的飞跃，用户能够切实感受到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是在为前一层的问题寻找解决方案，但往往会引发新的、更大的问题。例如，为了解决L1公链性能不足的问题，开发了L2扩容方案。然而，在经历了一波L2基础设施的内卷后，虽然Gas费用降低、TPS有所提升，但流动性分散、生态应用匮乏的问题却更加凸显。为了应对这些问题，又出现了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。

这种分层结构更像是"问题转移"：L1存在瓶颈，L2提供补丁，L3则带来混乱和分散。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。

造成这种差异的根本原因可能在于：AI领域的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；而加密货币领域的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KPI往往集中在TVL（总锁仓量）和代币价格上。

这种对比揭示了两个领域发展路径的本质差异：一个专注于解决技术难题，另一个则更倾向于包装金融产品。当然，这种抽象的类比并非绝对，但它为我们提供了一个有趣的视角来思考这两个快速发展领域的演进轨迹。