AI和加密貨幣的分層發展：一場技術與金融的對比

近來，以太坊的Rollup-Centric戰略似乎遭遇挫折，L1-L2-L3的層級結構也引發了不少爭議。有趣的是，AI領域在過去一年裏也經歷了類似的L1-L2-L3快速演進。通過對比這兩個領域的發展軌跡，我們可以深入探討其中的關鍵差異。

在AI領域，每一層的發展都致力於解決上一層未能攻克的核心問題。L1的大型語言模型奠定了語言理解和生成的基礎，但在邏輯推理和數學計算方面仍有不足。L2的推理模型針對性地解決了這些短板，如某些模型已能處理復雜的數學題和代碼調試，彌補了大型語言模型的認知盲區。在此基礎上，L3的AI Agent整合了前兩層的能力，實現了從被動回應到主動執行的轉變，能夠自主規劃任務、調用工具和處理復雜工作流程。

這種分層體現了明確的"能力遞進"：L1打下基礎，L2彌補不足，L3進行整合。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的智能化和實用性的提升。

相比之下，加密貨幣領域的分層發展呈現出不同的特點。每一層似乎都在試圖解決前一層的問題，卻無意中引發了新的、更大的挑戰。L1公鏈面臨性能瓶頸，L2擴容方案應運而生。然而，盡管Gas費用降低、TPS有所提升，但也導致了流動性分散、生態應用匱乏等問題。爲應對這些新挑戰，L3垂直應用鏈出現，但這又導致了生態系統的進一步碎片化，用戶體驗反而變得更加復雜。

這種分層模式更像是一種"問題轉移"：L1的瓶頸問題被轉移到L2，L2的問題又被轉移到L3，每一層都只是將問題從一個領域轉移到另一個領域，而非從根本上解決問題。

造成這種差異的根本原因可能在於驅動力的不同。AI領域的分層發展主要由技術競爭驅動，各大公司都在竭力提升模型能力。而加密貨幣領域的分層發展則似乎更多地受到代幣經濟學的影響，各層級項目的核心指標往往集中在總鎖倉價值（TVL）和代幣價格上。

從本質上看，AI領域更專注於解決技術難題，而加密貨幣領域則更傾向於設計金融產品。這種對比雖然不能完全概括兩個領域的全貌，但無疑爲我們提供了一個有趣的思考角度，幫助我們更好地理解這兩個快速發展的領域的不同特點和挑戰。