AI与加密货币领域的发展对比：技术驱动vs金融包装

近期，以太坊的Rollup-Centric策略似乎遭遇挫折，引发了对L1-L2-L3层级结构的批评。然而，有趣的是，AI领域在过去一年里也经历了类似的L1-L2-L3快速演进。比较这两个领域的发展轨迹，我们可以发现一些深层次的差异。

在AI领域，每一层的发展都在解决上一层无法克服的核心问题。L1层的大型语言模型（LLMs）奠定了语言理解和生成的基础，但在逻辑推理和数学计算方面存在明显短板。L2层的推理模型专门针对这些弱点进行优化，如某些模型能够处理复杂数学问题和代码调试，有效弥补了LLMs的认知盲区。在此基础上，L3层的AI Agent整合了前两层的能力，使AI从被动回应转变为主动执行，能够自主规划任务、调用工具和处理复杂工作流程。

这种分层结构体现了"能力递进"的特点：L1打下基础，L2弥补短板，L3整合提升。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，加密货币领域的分层逻辑似乎是在为前一层的问题打补丁，却意外地引发了新的、更大的问题。最初，L1公链面临性能瓶颈，于是引入L2扩容方案。然而，在经历了一波L2基础设施热潮后，虽然Gas费用降低、TPS有所提升，但流动性却变得分散，生态应用依然匮乏。这导致过多的L2基础设施反而成为新的问题。为了解决这一问题，又开始发展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，反而使用户体验更加碎片化。

这种分层模式更像是"问题转移"：L1存在瓶颈，L2提供临时解决方案，L3则导致更多混乱和分散。每一层似乎只是将问题从一个领域转移到另一个领域，给人一种所有解决方案都围绕"发行代币"这一目标展开的印象。

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被代币经济学所束缚，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，一个领域在解决技术难题，另一个领域则更像是在包装金融产品。对于这种现象的评判可能并没有绝对的对错之分，不同人可能会有不同的看法。

尽管这种抽象比较并非绝对，但通过对比这两个领域的发展脉络，我们确实能够获得一些有趣的洞察。这种思考方式可以帮助我们从不同角度审视技术发展的动力和方向。