AI与加密货币领域的分层发展:异同与启示

近期有观点认为以太坊的Rollup-Centric策略可能失败,并对L1-L2-L3的多层架构持批评态度。然而,过去一年AI领域的发展也经历了类似的L1-L2-L3快速演进。对比两个领域的分层逻辑,可以发现一些有趣的差异。

在AI领域,分层发展遵循"能力递进"的逻辑。L1层的大型语言模型奠定了语言理解和生成的基础能力,但在逻辑推理和数学计算方面存在短板。L2层的推理模型针对性地解决了这些问题,如某些模型能够处理复杂数学题和代码调试,弥补了大语言模型的认知盲区。在此基础上,L3层的AI Agent整合了前两层的能力,实现了从被动回答到主动执行的飞跃,能够自主规划任务、调用工具、处理复杂工作流程。每一层的发展都建立在前一层的基础上,并带来质的提升,用户能够明显感受到AI变得更加智能和实用。

相比之下,加密货币领域的分层发展似乎陷入了"问题转移"的困境。L1公链面临性能瓶颈,L2扩容方案虽然在一定程度上降低了Gas费用、提高了TPS,但同时带来了流动性分散、生态应用匮乏等新问题。为了解决这些问题,又出现了L3垂直应用链,但这反而导致了生态更加碎片化,用户体验难以得到实质性改善。每一层的解决方案似乎都只是将问题从一个领域转移到另一个领域,而非真正解决核心问题。

造成这种差异的关键在于两个领域的发展动力不同。AI领域的分层发展主要由技术竞争驱动,各大公司和研究机构都在努力提升模型能力。而加密货币领域的分层发展似乎更多地受到代币经济学的影响,各层级项目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在发展路径上的本质差异:一个致力于解决技术难题,另一个则更多地关注金融产品的包装。然而,这种抽象的类比并非绝对,两个领域的发展都有其复杂性和多面性。

对加密货币行业来说,这种对比或许提供了一些反思的方向。如何将技术创新作为驱动力,而非过度依赖代币经济学?如何确保每一层的发展都能为用户带来实质性的价值提升?这些问题值得行业参与者深入思考。