AI与加密货币技术的分层发展对比

近期有声音认为以太坊的Rollup中心化策略似乎未能达到预期效果，并对L1-L2-L3这种嵌套式架构表示不满。有趣的是，过去一年人工智能领域的发展也经历了L1到L2再到L3的快速演进。比较这两个领域的发展历程，我们可以发现一些有趣的差异。

在AI领域，每一层的发展都在解决上一层未能解决的核心问题。L1层的大型语言模型解决了基本的语言理解和生成能力，但在逻辑推理和数学计算方面存在明显不足。L2层的推理模型专门针对这些短板进行突破，例如某些模型已能解决复杂数学题和代码调试问题，弥补了大型语言模型的认知盲区。在此基础上，L3层的AI代理自然而然地整合了前两层的能力，使AI从被动应答转变为主动执行，能够自主规划任务、调用工具并处理复杂工作流程。

这种分层结构体现了能力的递进：L1奠定基础，L2弥补短板，L3进行整合。每一层都在前一层的基础上实现质的飞跃，用户能够明显感受到AI变得更加智能和实用。

相比之下，加密货币技术的分层逻辑似乎是在为前一层的问题寻找解决方案，但却无意中带来了新的更大问题。例如，为了解决L1公链性能不足的问题，自然而然地想到使用L2扩容方案。然而，经过一轮L2基础设施的内卷后，虽然gas费用降低了，TPS有所提升，但流动性却变得分散，生态应用仍然匮乏，过多的L2基础设施反而成为了一个大问题。为了应对这一情况，开始出现L3垂直应用链，但这些应用链往往各自为政，无法享受通用链的生态协同效应，反而使用户体验变得更加碎片化。

这种分层演变成了一种"问题转移"：L1存在瓶颈，L2提供补丁，L3则混乱且分散。每一层似乎只是将问题从一个地方转移到另一个地方，给人的印象是所有的解决方案都围绕"发行代币"这一目的展开。

造成这种差异的根本原因可能在于：AI领域的分层是由技术竞争驱动的，各大公司都在竭尽全力提升模型能力；而加密货币领域的分层似乎更多地受到代币经济学的影响，每个L2项目的核心指标往往集中在总锁仓价值（TVL）和代币价格上。

从本质上来看，一个领域在致力于解决技术难题，另一个则更像是在包装金融产品。对于这两种发展路径的优劣，可能并没有绝对的答案，这取决于个人的观点和判断。

当然，这种抽象的类比并非绝对，只是从两个领域的发展脉络对比中得出的一些有趣观察。这种思考可以作为一种周末的思维练习，帮助我们从不同角度审视技术发展的方向和动力。