AI和加密货币的分层发展：一场技术与金融的对比

近来，以太坊的Rollup-Centric战略似乎遭遇挫折，L1-L2-L3的层级结构也引发了不少争议。有趣的是，AI领域在过去一年里也经历了类似的L1-L2-L3快速演进。通过对比这两个领域的发展轨迹，我们可以深入探讨其中的关键差异。

在AI领域，每一层的发展都致力于解决上一层未能攻克的核心问题。L1的大型语言模型奠定了语言理解和生成的基础，但在逻辑推理和数学计算方面仍有不足。L2的推理模型针对性地解决了这些短板，如某些模型已能处理复杂的数学题和代码调试，弥补了大型语言模型的认知盲区。在此基础上，L3的AI Agent整合了前两层的能力，实现了从被动回应到主动执行的转变，能够自主规划任务、调用工具和处理复杂工作流程。

这种分层体现了明确的"能力递进"：L1打下基础，L2弥补不足，L3进行整合。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的智能化和实用性的提升。

相比之下，加密货币领域的分层发展呈现出不同的特点。每一层似乎都在试图解决前一层的问题，却无意中引发了新的、更大的挑战。L1公链面临性能瓶颈，L2扩容方案应运而生。然而，尽管Gas费用降低、TPS有所提升，但也导致了流动性分散、生态应用匮乏等问题。为应对这些新挑战，L3垂直应用链出现，但这又导致了生态系统的进一步碎片化，用户体验反而变得更加复杂。

这种分层模式更像是一种"问题转移"：L1的瓶颈问题被转移到L2，L2的问题又被转移到L3，每一层都只是将问题从一个领域转移到另一个领域，而非从根本上解决问题。

造成这种差异的根本原因可能在于驱动力的不同。AI领域的分层发展主要由技术竞争驱动，各大公司都在竭力提升模型能力。而加密货币领域的分层发展则似乎更多地受到代币经济学的影响，各层级项目的核心指标往往集中在总锁仓价值（TVL）和代币价格上。

从本质上看，AI领域更专注于解决技术难题，而加密货币领域则更倾向于设计金融产品。这种对比虽然不能完全概括两个领域的全貌，但无疑为我们提供了一个有趣的思考角度，帮助我们更好地理解这两个快速发展的领域的不同特点和挑战。