AIと仮想通貨業界の階層的発展の比較分析

最近、イーサリアムのRollup-Centric戦略が失敗したという見方があり、人々はL1-L2-L3の階層構造ゲームに失望しています。しかし興味深いことに、過去1年の人工知能分野の発展も類似のL1-L2-L3の急速な進化を経験しました。これら2つの業界の階層論理を比較分析し、問題の根源がどこにあるのかを見てみましょう。

AI業界の階層論理

AIの分野では、各層が前の層が解決できなかった核心的な問題を解決しています：

1. L1層の大型言語モデル(LLMs)は、基本的な言語理解と生成能力を解決しましたが、論理推論と数学計算に関しては不足があります。

2. L2層の推論モデルは、これらの短所を特に解決しています。例えば、特定のモデルは複雑な数学問題やコードのデバッグを処理でき、LLMsの認知の盲点を補っています。

3. L3層のAIエージェントは前の2層の能力を統合し、AIが受動的な回答から能動的な実行に変わり、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できるようにします。

この階層は「能力の進化」を反映しています：L1は基盤を築き、L2は短所を補い、L3は統合を行います。各層は前の層を基に質的な飛躍を実現しており、ユーザーはAIがより賢く、より実用的になったことを明確に感じることができます。

暗号資産業界の分層ロジック

対照的に、暗号資産業界の階層は前の階層の問題にパッチを当てているように見えますが、不幸にも新たなより大きな問題を引き起こしています：

1. L1パブリックチェーンの性能不足から、L2スケーリングソリューションが生まれました。しかし、L2はGas費用の削減やTPSの向上などいくつかの問題を解決したものの、流動性の分散やエコシステムアプリケーションの不足といった新たな問題も引き起こしました。

2. L2の問題を解決するために、L3の垂直アプリケーションチェーンが現れました。しかし、これらのアプリケーションチェーンはしばしば各自で運営され、共通のインフラストラクチャチェーンのエコシステムの協調効果を享受できず、ユーザーエクスペリエンスをさらに断片化させてしまいます。

この階層化は「問題の移転」に似ている：L1にボトルネックがあり、L2はパッチを当て、L3は混乱していて分散している。各層は、問題をある場所から別の場所に移転しているように見え、すべての解決策がトークンを発行するために展開されているという印象を与える。

基本的な違い

この違いの根本的な原因は次のようなものである可能性があります：

1. AI業界の階層は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向上させるために全力を尽くしています。

2. 暗号資産業界の階層は、トークンエコノミクスによってより多く駆動されているようで、各L2プロジェクトのコアKPIは、総ロックアップ価値(TVL)とトークン価格であることが多い。

この対比は、二つの業界の異なる発展動力を明らかにしています：一つは技術的な課題を解決することに焦点を当て、もう一つは金融商品を設計することにより重点を置いています。もちろん、この抽象的な類比は絶対的ではありませんが、これら二つの急速に発展している業界について考えるための興味深い視点を提供します。