AI與加密貨幣行業的分層發展對比

近期，以太坊的Rollup-Centric策略似乎遇到了挑戰，許多人對L1-L2-L3的嵌套結構表示不滿。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快速演變。讓我們來分析一下這兩個行業的發展路徑有何不同。

AI行業的分層邏輯

AI的分層發展遵循了一種能力遞進的模式：

1. L1層：大型語言模型（LLMs）解決了基礎的語言理解和生成問題。
2. L2層：推理模型專注於解決L1的短板，如復雜數學計算和代碼調試。
3. L3層：AI代理整合前兩層能力，實現主動任務執行和復雜工作流處理。

這種分層結構體現了明顯的技術進步，每一層都在前一層的基礎上實現了質的飛躍，爲用戶帶來了更智能、更實用的AI體驗。

加密貨幣行業的分層邏輯

相比之下，加密貨幣行業的分層發展似乎陷入了"問題轉移"的循環：

1. L1層：基礎公鏈面臨性能瓶頸。
2. L2層：擴容方案解決了部分問題，但帶來了流動性分散等新挑戰。
3. L3層：垂直應用鏈的出現導致生態系統更加碎片化。

這種分層模式並沒有真正解決核心問題，反而可能使得整個生態系統變得更加復雜和割裂。

發展動力的差異

造成這種差異的關鍵在於兩個行業的發展動力不同：

• AI行業：主要由技術競爭驅動，各大公司競相提升模型能力。
• 加密貨幣行業：似乎更多地受到代幣經濟學的影響，各層解決方案的核心目標往往集中在TVL和代幣價格上。

結論

這種對比揭示了兩個行業在發展方向上的顯著差異。AI行業專注於解決實際技術難題，而加密貨幣行業則更多地圍繞金融產品展開。這種差異的利弊可能仍需時間來評判，但無疑爲我們提供了一個有趣的思考角度。