AI與加密貨幣領域的分層發展:技術驅動VS經濟驅動

近期有觀點認爲以太坊的"Rollup中心化"策略似乎失敗了,並對L1-L2-L3的嵌套式架構頗有微詞。有趣的是,過去一年AI領域的發展也經歷了類似的L1-L2-L3快速演進。對比兩者,問題究竟出在哪裏?

AI領域的分層邏輯是每一層都在解決上一層無法解決的核心問題。L1的大語言模型解決了基礎的語言理解和生成能力,但在邏輯推理和數學計算方面存在短板。L2的推理模型專門攻克了這些弱點,如某些模型能夠解決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、處理復雜工作流程。

這種分層體現了"能力遞進":L1奠定基礎,L2彌補短板,L3進行整合。每一層都在前一層的基礎上實現質的飛躍,用戶能明顯感受到AI變得更智能、更實用。

相比之下,加密貨幣領域的分層邏輯是每一層都在爲前一層的問題尋找解決方案,卻不幸帶來了新的更大問題。例如,爲解決L1公鏈性能不足的問題,引入了L2擴容方案。但在L2基礎設施競爭激烈後,雖然Gas費用降低、TPS有所提升,卻導致流動性分散,生態應用持續匱乏,過多的L2基礎設施反而成爲新的問題。因此又開始發展L3垂直應用鏈,但應用鏈各自爲政,無法享受通用鏈的生態協同效應,用戶體驗反而更加碎片化。

這種分層演變成了"問題轉移":L1存在瓶頸,L2提供補丁,L3則混亂且分散。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"發行代幣"這一目的展開的印象。

造成這種悖論的根本原因在於:AI分層是由技術競爭驅動的,各大AI公司都在竭力提升模型能力;而加密貨幣分層則受到代幣經濟學的制約,每個L2方案的核心指標都集中在總鎖倉量(TVL)和代幣價格上。

本質上,一個在解決技術難題,一個在包裝金融產品。孰是孰非可能沒有標準答案,這取決於個人的觀點和判斷。

當然,這種抽象的類比並非絕對,只是對比兩者的發展脈絡確實頗爲有趣,值得在周末時分進行一番思考。