AI与加密货币技术发展路径的对比分析

近期，以太坊的Rollup-Centric策略似乎遭遇挫折，多层架构（L1-L2-L3）的发展模式也备受质疑。然而，有趣的是，人工智能领域在过去一年中也经历了类似的多层级快速演进。通过对比这两个领域的发展轨迹，我们可以深入探讨其中的异同。

在AI领域，多层架构的每一层都致力于解决上一层未能攻克的核心问题：

1. 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。

2. L2层的推理模型针对性地解决了这些问题。例如，某些先进模型已经能够处理复杂的数学题目和代码调试，有效弥补了LLMs的认知盲区。

3. L3层的AI代理则整合了前两层的能力，使AI从被动响应转变为主动执行，能够自主规划任务、调用工具、处理复杂工作流程。

这种分层结构体现了能力的递进：L1打下基础，L2弥补不足，L3实现整合。每一层都在前一层的基础上实现质的飞跃，用户能明显感受到AI变得更加智能和实用。

相比之下，加密货币领域的多层架构似乎面临不同的挑战：

1. L1公链的性能限制促使了L2扩容方案的出现。然而，尽管gas费用降低、TPS有所提升，但也带来了流动性分散、生态应用匮乏等新问题。

2. L3垂直应用链的出现旨在解决L2的问题，但却导致了生态系统的进一步碎片化，难以享受通用基础设施带来的协同效应。

这种分层似乎成了"问题转移"：L1的瓶颈导致L2的出现，L2的问题又催生了L3，每一层都只是将问题从一个领域转移到另一个领域，而非真正解决根本问题。

造成这种差异的核心原因可能在于：AI领域的分层是由技术竞争驱动的，各大公司都在努力提升模型能力；而加密货币领域的分层似乎更多地被代币经济学所主导，各层解决方案的核心指标往往集中在总锁仓价值（TVL）和代币价格上。

这种对比揭示了两个领域截然不同的发展动力：一个专注于解决技术难题，另一个则更侧重于设计金融产品。虽然这种抽象比较并非绝对，但它确实为我们提供了一个有趣的视角，让我们能够从不同角度思考这两个快速发展的技术领域。