AIと暗号通貨の階層化開発:テクノロジーと金融の比較

最近、イーサリアムのRollup-Centric戦略は挫折しているようで、L1-L2-L3の階層構造も多くの議論を呼んでいます。興味深いことに、AI分野も過去一年間に似たようなL1-L2-L3の急速な進化を経験しました。これら二つの分野の発展の軌跡を比較することで、私たちはその中の重要な違いについて深く探ることができます。

AIの分野では、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することに取り組んでいます。L1の大型言語モデルは、言語理解と生成の基礎を築きましたが、論理推論と数学計算においてはまだ不十分です。L2の推論モデルは、これらの短所を特定的に解決しました。例えば、いくつかのモデルは複雑な数学問題やコードデバッグを処理できるようになり、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のAIエージェントは前の二つの層の能力を統合し、受動的な応答から能動的な実行への転換を実現し、自主的にタスクを計画し、ツールを呼び出し、複雑なワークフローを処理することができます。

この階層は明確な「能力の進展」を反映しています：L1が基礎を築き、L2が不足を補い、L3が統合を行います。各層は前の層の基礎の上に質的飛躍を実現し、ユーザーはAIの知能化と実用性の向上を実感できます。

対照的に、暗号資産分野の階層的な発展は異なる特徴を示しています。各層は前の層の問題を解決しようとしているようですが、無意識のうちに新しい、より大きな課題を引き起こしています。L1公チェーンは性能のボトルネックに直面しており、L2スケーリングソリューションが登場しました。しかし、Gas料金が下がり、TPSが向上したにもかかわらず、流動性の分散やエコシステムのアプリケーションの不足といった問題も引き起こされました。これらの新たな課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現れましたが、これによりエコシステムはさらに断片化し、ユーザー体験は逆により複雑になってしまいました。

この階層モデルは「問題の移転」に似ています：L1のボトルネック問題はL2に移転され、L2の問題はL3に移転されます。各層は問題をある領域から別の領域に移転するだけで、根本的に問題を解決するわけではありません。

この違いの根本的な原因は、異なる推進力にある可能性があります。AI分野の階層的な発展は主に技術競争によって推進されており、大手企業はモデルの能力を高めるために努力しています。一方、暗号資産分野の階層的な発展は、トークンエコノミクスの影響をより多く受けているようで、各レベルのプロジェクトのコア指標はしばしば総ロック資産価値（TVL）と通貨価格に集中しています。

本質的に言えば、AI分野は技術的な課題を解決することにより集中しているのに対し、暗号資産分野は金融商品を設計することにより傾いています。この対比は、2つの分野の全貌を完全に概括することはできませんが、間違いなく私たちにとって興味深い思考の角度を提供し、これら2つの急速に発展している分野の異なる特徴と課題をよりよく理解するのに役立ちます。