對比AI與加密貨幣：分層策略的迥異發展路徑

近期有聲音指出以太坊的Rollup-Centric策略似乎失敗了，並對這種L1-L2-L3的嵌套模式表示強烈不滿。然而，有趣的是，過去一年AI領域的發展也經歷了類似的L1-L2-L3快速演變。對比這兩個領域，我們可以探討問題的根源所在。

在AI領域，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的大型語言模型解決了基本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明顯不足。L2的推理模型專門攻克了這一短板，如某些模型能夠解決復雜數學題和代碼調試，彌補了大型語言模型的認知盲區。在此基礎上，L3的AI代理自然而然地整合了前兩層的能力，使AI從被動回答轉變爲主動執行，能夠自主規劃任務、調用工具、處理復雜工作流程。

這種分層是"能力遞進"的：L1奠定基礎，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，用戶能明顯感受到AI變得更加智能和實用。

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提供解決方案，但同時也帶來了新的更大的問題。例如，L1公鏈性能不足，自然想到使用L2擴容方案。然而，經過一輪L2基礎設施的內卷後，雖然Gas費用降低了、TPS累計提高了，但流動性卻變得分散，生態應用仍然匱乏，導致過多的L2基礎設施反而成爲一個大問題。於是開始開發L3垂直應用鏈，但這些應用鏈各自爲政，無法享受通用鏈的生態協同效應，反而使用戶體驗更加碎片化。

這種分層演變成了"問題轉移"：L1存在瓶頸，L2提供補丁，L3則顯得混亂且分散。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僅僅是爲了"發行代幣"而展開的印象。

造成這種差異的根本原因在於：AI分層是由技術競爭驅動的，各大公司都在竭盡全力提升模型能力；而加密貨幣分層似乎被代幣經濟學所束縛，每個L2的核心KPI都集中在總鎖倉價值（TVL）和代幣價格上。

從本質上看，一個領域在解決技術難題，另一個領域則更像是在包裝金融產品。對於孰是孰非，可能並沒有一個明確的答案，這取決於個人的觀點和立場。

當然，這種抽象的類比並非絕對，只是對比兩個領域的發展脈絡時，發現其中存在一些有趣的差異和思考點。