AI与加密货币行业的分层发展对比

近期，以太坊的Rollup-Centric策略似乎遇到了挑战，许多人对L1-L2-L3的嵌套结构表示不满。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快速演变。让我们来分析一下这两个行业的发展路径有何不同。

AI行业的分层逻辑

AI的分层发展遵循了一种能力递进的模式：

1. L1层：大型语言模型（LLMs）解决了基础的语言理解和生成问题。
2. L2层：推理模型专注于解决L1的短板，如复杂数学计算和代码调试。
3. L3层：AI代理整合前两层能力，实现主动任务执行和复杂工作流处理。

这种分层结构体现了明显的技术进步，每一层都在前一层的基础上实现了质的飞跃，为用户带来了更智能、更实用的AI体验。

加密货币行业的分层逻辑

相比之下，加密货币行业的分层发展似乎陷入了"问题转移"的循环：

1. L1层：基础公链面临性能瓶颈。
2. L2层：扩容方案解决了部分问题，但带来了流动性分散等新挑战。
3. L3层：垂直应用链的出现导致生态系统更加碎片化。

这种分层模式并没有真正解决核心问题，反而可能使得整个生态系统变得更加复杂和割裂。

发展动力的差异

造成这种差异的关键在于两个行业的发展动力不同：

• AI行业：主要由技术竞争驱动，各大公司竞相提升模型能力。
• 加密货币行业：似乎更多地受到代币经济学的影响，各层解决方案的核心目标往往集中在TVL和代币价格上。

结论

这种对比揭示了两个行业在发展方向上的显著差异。AI行业专注于解决实际技术难题，而加密货币行业则更多地围绕金融产品展开。这种差异的利弊可能仍需时间来评判，但无疑为我们提供了一个有趣的思考角度。