AI與加密貨幣技術發展路徑的對比分析

近期，以太坊的Rollup-Centric戰略似乎遇到了挑戰，而L1-L2-L3的多層架構也引發了一些爭議。有趣的是，過去一年人工智能領域的發展也經歷了類似的L1-L2-L3快速演進。比較這兩個領域的發展軌跡，我們可以發現一些值得思考的問題。

在AI領域，每一層的發展都在解決上一層無法克服的核心問題。L1層的大型語言模型奠定了語言理解和生成的基礎能力，但在邏輯推理和數學計算方面存在不足。L2層的推理模型針對性地解決了這些短板，如DeepSeek R1能夠處理復雜數學題和代碼調試，彌補了大語言模型的認知盲區。在此基礎上，L3層的AI Agent整合了前兩層的能力，使AI從被動響應轉變爲主動執行，能夠自主規劃任務、調用工具並處理復雜的工作流程。

這種分層結構體現了"能力遞進"的特點：L1打下基礎，L2彌補不足，L3實現整合。每一層都在前一層的基礎上實現質的飛躍，用戶能夠切實感受到AI變得更加智能和實用。

相比之下，加密貨幣領域的分層邏輯似乎是在爲前一層的問題尋找解決方案，但往往會引發新的、更大的問題。例如，爲了解決L1公鏈性能不足的問題，開發了L2擴容方案。然而，在經歷了一波L2基礎設施的內卷後，雖然Gas費用降低、TPS有所提升，但流動性分散、生態應用匱乏的問題卻更加凸顯。爲了應對這些問題，又出現了L3垂直應用鏈，但這些應用鏈各自爲政，無法享受通用鏈的生態協同效應，反而使用戶體驗更加碎片化。

這種分層結構更像是"問題轉移"：L1存在瓶頸，L2提供補丁，L3則帶來混亂和分散。每一層似乎只是將問題從一個地方轉移到另一個地方，給人一種所有解決方案都圍繞"發幣"這一目的展開的印象。

造成這種差異的根本原因可能在於：AI領域的分層是由技術競爭驅動的，各大公司都在競相提升模型能力；而加密貨幣領域的分層似乎更多地受到代幣經濟學的影響，每個L2項目的核心KPI往往集中在TVL（總鎖倉量）和代幣價格上。

這種對比揭示了兩個領域發展路徑的本質差異：一個專注於解決技術難題，另一個則更傾向於包裝金融產品。當然，這種抽象的類比並非絕對，但它爲我們提供了一個有趣的視角來思考這兩個快速發展領域的演進軌跡。