AIと暗号通貨の階層化開発:類似点、相違点、含意

最近、イーサリアムのRollup-Centric戦略が失敗する可能性があるとの見解があり、L1-L2-L3の多層アーキテクチャに対して批判的な態度を持っています。しかし、過去1年間のAI分野の発展も、類似のL1-L2-L3の急速な進化を経験しました。2つの分野の階層ロジックを比較すると、いくつかの興味深い違いが見つかります。

AI分野において、階層的な発展は「能力の段階的向上」という論理に従います。L1層の大規模言語モデルは言語理解と生成の基礎能力を確立していますが、論理的推論や数学的計算においては短所があります。L2層の推論モデルはこれらの問題に特化して対処しています。例えば、特定のモデルは複雑な数学問題やコードデバッグを処理でき、大規模言語モデルの認知的盲点を補っています。この基盤の上に、L3層のAIエージェントは前の二つの層の能力を統合し、受動的な回答から能動的な実行への飛躍を実現しました。これにより、自主的にタスクを計画し、ツールを呼び出し、複雑なワークフローを処理することが可能になりました。各層の発展は前の層の基礎の上に成り立ち、質的な向上をもたらし、ユーザーはAIがより知的で実用的になっていることを明確に感じることができます。

対照的に、暗号資産分野の階層的な発展は「問題転移」のジレンマに陥っているようです。L1パブリックチェーンは性能のボトルネックに直面しており、L2スケーリングソリューションはある程度Gas費用を削減し、TPSを向上させましたが、一方で流動性の分散やエコシステムのアプリケーションの不足といった新たな問題を引き起こしました。これらの問題を解決するためにL3垂直アプリケーションチェーンが登場しましたが、逆にエコシステムはさらに断片化され、ユーザー体験は実質的に改善されにくくなっています。各層のソリューションは、核心的な問題を真に解決するのではなく、問題を一つの領域から別の領域へと移し替えているように見えます。

この違いを引き起こす鍵は、二つの分野の発展の動機が異なることにあります。AI分野の階層的な発展は主に技術競争によって推進されており、各企業や研究機関はモデルの能力を向上させるために努力しています。一方、暗号資産分野の階層的な発展は、よりトークン経済学の影響を受けているようで、各階層プロジェクトの核心指標はしばしば総ロック資産価値(TVL)とトークン価格に集中しています。

この対比は、2つの分野の発展経路における本質的な違いを明らかにしています: 1つは技術的な課題の解決に専念し、もう1つは金融商品パッケージの構築により多くの関心を寄せています。しかし、この抽象的な類似は絶対的ではなく、2つの分野の発展にはそれぞれの複雑さと多様性があります。

暗号資産業界にとって、この対比はおそらくいくつかの反省の方向性を提供する。どのように技術革新を原動力とし、通貨経済学に過度に依存しないようにするのか？どのようにして各レイヤーの発展がユーザーに実質的な価値の向上をもたらすことができるのか？これらの問題は業界の参加者が深く考える価値がある。