AI vs. 暗号通貨: テクノロジードリブン vs. ファイナンシャル パッケージング

最近、イーサリアムのRollup-Centric戦略は挫折を経験し、L1-L2-L3の階層構造に対する批判を引き起こしました。しかし、興味深いことに、AI分野も過去1年で類似のL1-L2-L3の急速な進化を遂げました。これら2つの分野の発展の軌跡を比較すると、いくつかの深い違いが見えてきます。

AIの分野では、各レイヤーの発展が前のレイヤーが克服できない核心的な問題を解決しています。L1レイヤーの大規模言語モデル（LLMs）は言語理解と生成の基盤を築いていますが、論理的推論や数学的計算において明らかな短所があります。L2レイヤーの推論モデルは、これらの弱点に特化して最適化されています。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の認知的盲点を効果的に補っています。この基盤の上に、L3レイヤーのAIエージェントは前の二つのレイヤーの能力を統合し、AIが受動的な応答から能動的な実行へと変わり、タスクを自律的に計画し、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なります。

この階層構造は「能力の進展」の特徴を反映しています：L1が基盤を築き、L2が短所を補い、L3が統合して向上させます。各層は前の層の基礎の上に質的な飛躍を実現し、ユーザーはAIがよりインテリジェントで実用的になったことを明確に感じることができます。

対照的に、暗号資産領域の階層的なロジックは、前の層の問題に対するパッチを当てるために存在しているように見えるが、意図せず新たな、より大きな問題を引き起こしている。最初に、L1公チェーンは性能のボトルネックに直面し、L2スケーリングソリューションを導入した。しかし、一波のL2インフラブームを経た後、Gas料金は低下し、TPSは若干向上したが、流動性は分散し、エコシステムアプリケーションは依然として不足している。このため、過剰なL2インフラが新たな問題となってしまった。この問題を解決するために、L3垂直アプリケーションチェーンの開発が始まったが、これらのアプリケーションチェーンは各々が独立しており、汎用チェーンのエコシステム協調効果を享受できず、逆にユーザー体験をより断片化させてしまっている。

この階層モデルは「問題転移」に似ています：L1にはボトルネックが存在し、L2は一時的な解決策を提供し、L3はさらに混乱と分散を引き起こします。各層は、問題をある領域から別の領域に移すだけのように見え、「トークンを発行する」という目標に関するすべての解決策が展開されている印象を与えます。

この違いの根本的な原因は、AI分野の階層が技術競争によって推進されているのに対し、暗号資産分野の階層はトークン経済学によって束縛されているように見えることにある。各L2プロジェクトの主要指標は、総ロック価値（TVL）とトークン価格に集中することが多い。

本質的に言えば、一つの分野は技術的な課題を解決することに取り組んでいるのに対し、もう一つの分野は金融商品をパッケージ化しているように見える。この現象に対する評価には絶対的な正解がないかもしれず、人によって見解は異なる可能性がある。

この抽象的な比較が絶対的ではないものの、これら二つの分野の発展の脈絡を比較することで、確かにいくつかの興味深い洞察を得ることができます。この考え方は、技術の発展の動機と方向を異なる視点から考察するのに役立ちます。