AI與加密貨幣領域的發展對比：技術驅動vs金融包裝

近期，以太坊的Rollup-Centric策略似乎遭遇挫折，引發了對L1-L2-L3層級結構的批評。然而，有趣的是，AI領域在過去一年裏也經歷了類似的L1-L2-L3快速演進。比較這兩個領域的發展軌跡，我們可以發現一些深層次的差異。

在AI領域，每一層的發展都在解決上一層無法克服的核心問題。L1層的大型語言模型（LLMs）奠定了語言理解和生成的基礎，但在邏輯推理和數學計算方面存在明顯短板。L2層的推理模型專門針對這些弱點進行優化，如某些模型能夠處理復雜數學問題和代碼調試，有效彌補了LLMs的認知盲區。在此基礎上，L3層的AI Agent整合了前兩層的能力，使AI從被動回應轉變爲主動執行，能夠自主規劃任務、調用工具和處理復雜工作流程。

這種分層結構體現了"能力遞進"的特點：L1打下基礎，L2彌補短板，L3整合提升。每一層都在前一層的基礎上實現質的飛躍，用戶能夠明顯感受到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似乎是在爲前一層的問題打補丁，卻意外地引發了新的、更大的問題。最初，L1公鏈面臨性能瓶頸，於是引入L2擴容方案。然而，在經歷了一波L2基礎設施熱潮後，雖然Gas費用降低、TPS有所提升，但流動性卻變得分散，生態應用依然匱乏。這導致過多的L2基礎設施反而成爲新的問題。爲了解決這一問題，又開始發展L3垂直應用鏈，但這些應用鏈往往各自爲政，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。

這種分層模式更像是"問題轉移"：L1存在瓶頸，L2提供臨時解決方案，L3則導致更多混亂和分散。每一層似乎只是將問題從一個領域轉移到另一個領域，給人一種所有解決方案都圍繞"發行代幣"這一目標展開的印象。

造成這種差異的根本原因可能在於：AI領域的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。而加密貨幣領域的分層似乎更多地被代幣經濟學所束縛，每個L2項目的核心指標往往集中在總鎖倉價值（TVL）和代幣價格上。

從本質上來看，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。對於這種現象的評判可能並沒有絕對的對錯之分，不同人可能會有不同的看法。

盡管這種抽象比較並非絕對，但通過對比這兩個領域的發展脈絡，我們確實能夠獲得一些有趣的洞察。這種思考方式可以幫助我們從不同角度審視技術發展的動力和方向。