AI與加密貨幣技術發展路徑的對比分析

近期，以太坊的Rollup-Centric策略似乎遭遇挫折，多層架構（L1-L2-L3）的發展模式也備受質疑。然而，有趣的是，人工智能領域在過去一年中也經歷了類似的多層級快速演進。通過對比這兩個領域的發展軌跡，我們可以深入探討其中的異同。

在AI領域，多層架構的每一層都致力於解決上一層未能攻克的核心問題：

1. 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。

2. L2層的推理模型針對性地解決了這些問題。例如，某些先進模型已經能夠處理復雜的數學題目和代碼調試，有效彌補了LLMs的認知盲區。

3. L3層的AI代理則整合了前兩層的能力，使AI從被動響應轉變爲主動執行，能夠自主規劃任務、調用工具、處理復雜工作流程。

這種分層結構體現了能力的遞進：L1打下基礎，L2彌補不足，L3實現整合。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，加密貨幣領域的多層架構似乎面臨不同的挑戰：

1. L1公鏈的性能限制促使了L2擴容方案的出現。然而，盡管gas費用降低、TPS有所提升，但也帶來了流動性分散、生態應用匱乏等新問題。

2. L3垂直應用鏈的出現旨在解決L2的問題，但卻導致了生態系統的進一步碎片化，難以享受通用基礎設施帶來的協同效應。

這種分層似乎成了"問題轉移"：L1的瓶頸導致L2的出現，L2的問題又催生了L3，每一層都只是將問題從一個領域轉移到另一個領域，而非真正解決根本問題。

造成這種差異的核心原因可能在於：AI領域的分層是由技術競爭驅動的，各大公司都在努力提升模型能力；而加密貨幣領域的分層似乎更多地被代幣經濟學所主導，各層解決方案的核心指標往往集中在總鎖倉價值（TVL）和代幣價格上。

這種對比揭示了兩個領域截然不同的發展動力：一個專注於解決技術難題，另一個則更側重於設計金融產品。雖然這種抽象比較並非絕對，但它確實爲我們提供了一個有趣的視角，讓我們能夠從不同角度思考這兩個快速發展的技術領域。