AI與加密貨幣的分層演化:技術驅動vs金融包裝

近期有觀點認爲以太坊的Rollup中心化戰略似乎失敗了,並對L1-L2-L3的層層嵌套模式表示不滿。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。比較兩者的發展路徑,我們可以發現一些有趣的差異。

AI的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的大語言模型解決了基礎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短板。L2的推理模型專門攻克這些薄弱環節,如某些模型能夠解決復雜數學題和代碼調試,彌補了大語言模型的認知盲區。在此基礎上,L3的AI Agent將前兩層能力整合,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。

這種分層體現了"能力遞進"的特徵:L1奠定基礎,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,用戶能明顯感受到AI變得更智能、更實用。

相比之下,加密貨幣的分層邏輯似乎是每一層都在爲前一層的問題打補丁,卻無意中帶來了新的更大問題。L1公鏈面臨性能瓶頸,於是引入L2擴容方案。然而在L2基礎設施競爭激烈後,雖然Gas費降低、TPS提升,但流動性分散且生態應用仍然匱乏,過多的L2基礎設施反而成爲新的問題。爲解決這一問題,又開始開發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,導致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則更加混亂分散。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圍繞"發幣"這一目的展開的印象。

造成這種差異的根本原因可能在於:AI分層是由技術競爭驅動的,各大AI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項目的核心指標都集中在總鎖倉量(TVL)和代幣價格上。

簡而言之,一個領域在解決技術難題,另一個則更像在包裝金融產品。孰是孰非可能沒有標準答案,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,只是從兩個領域的發展脈絡對比中得出的有趣洞察。這種思考或許能爲我們提供一個新的視角,來審視技術創新與金融動機之間的平衡。