# AI vs. Cryptocurrency: A Layered Comparison of Technology-Driven vs. Financial Wrapping (AIと暗号通貨の比較:テクノロジー主導型と金融ラッピングの階層化比較)最近、業界の専門家は、イーサリアムのロールアップの中央集権戦略が目標を達成できていないと広く考えており、L1-L2-L3のようなネスト型構造に不満を表明しています。しかし、興味深いことに、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。この2つの分野の発展を比較すると、考えるべきいくつかの問題が浮かび上がります。AI分野において、階層的な論理は「能力の進行」原則に従います：1. L1層の大型言語モデル（LLMs）は基本的な言語理解と生成能力を解決しましたが、論理的推論や数学計算において不足があります。2. L2層の推論モデルは、これらの短所を特に改善するために設計されています。例えば、DeepSeek R1は複雑な数学問題やコードデバッグを処理でき、LLMsの認知的盲点を補っています。3. L3層のAIエージェントは、前の2層の能力を統合し、AIを受動的な応答から能動的な実行に移行させ、タスクの自主的な計画、ツールの呼び出し、複雑な作業フローの処理を可能にします。この階層化の方式は、技術能力の段階的な向上を反映しています：L1が基盤を築き、L2が不足を補い、L3が統合と最適化を行います。各層は前の層の基盤の上に質的な飛躍を実現し、ユーザーはAIがより賢く、実用的になった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論理は「問題の移転」というジレンマに陥っているようです：1. 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いるため、L2スケーリングソリューションを導入しました。しかし、ガス料金が下がり、TPSが向上したものの、流動性の分散やエコシステムアプリケーションの不足といった新しい問題も引き起こされています。2. L2の問題を解決するために、L3の垂直アプリケーションチェーンが導入されました。しかし、これらのアプリケーションチェーンはしばしば各自で運営され、汎用の基盤インフラストラクチャチェーンのエコシステムの相乗効果を享受できず、逆にユーザー体験をさらに断片化させています。この階層型モデルは、実際には問題を絶えず移転している：L1にはボトルネックがあり、L2は一時的な解決策を提供し、L3はさらに混乱と分散を引き起こすようです。各層は、問題をある領域から別の領域に移すだけのようで、すべての解決策が「トークンを発行する」という目標を中心に展開されている印象を与えます。この差異の根本的な原因は、AIの階層は技術競争によって推進されており、各社がモデルの能力を向上させる競争をしているのに対し、暗号資産の階層はトークン経済学の影響を受けているようであり、各L2プロジェクトの核心指標はしばしば総ロック量（TVL）とトークン価格に集中しています。この対比は、二つの分野の本質的な違いを明らかにしています。一つは技術的な課題を解決することに焦点を当て、もう一つは金融商品を設計することにより重点を置いています。この現象に対する評価は人によって異なる可能性があり、絶対的な正解や間違いはありません。この抽象的な比較は絶対的ではありませんが、AIと暗号資産の分野の発展の軌跡を比較することで、週末に良い思考のトレーニングを提供する興味深い洞察を得ることができます。
AIと暗号通貨の階層化進化の比較:テクノロジー主導型と金融パッケージの比較
AI vs. Cryptocurrency: A Layered Comparison of Technology-Driven vs. Financial Wrapping (AIと暗号通貨の比較:テクノロジー主導型と金融ラッピングの階層化比較)
最近、業界の専門家は、イーサリアムのロールアップの中央集権戦略が目標を達成できていないと広く考えており、L1-L2-L3のようなネスト型構造に不満を表明しています。しかし、興味深いことに、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。この2つの分野の発展を比較すると、考えるべきいくつかの問題が浮かび上がります。
AI分野において、階層的な論理は「能力の進行」原則に従います：
L1層の大型言語モデル（LLMs）は基本的な言語理解と生成能力を解決しましたが、論理的推論や数学計算において不足があります。
L2層の推論モデルは、これらの短所を特に改善するために設計されています。例えば、DeepSeek R1は複雑な数学問題やコードデバッグを処理でき、LLMsの認知的盲点を補っています。
L3層のAIエージェントは、前の2層の能力を統合し、AIを受動的な応答から能動的な実行に移行させ、タスクの自主的な計画、ツールの呼び出し、複雑な作業フローの処理を可能にします。
この階層化の方式は、技術能力の段階的な向上を反映しています：L1が基盤を築き、L2が不足を補い、L3が統合と最適化を行います。各層は前の層の基盤の上に質的な飛躍を実現し、ユーザーはAIがより賢く、実用的になった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論理は「問題の移転」という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いるため、L2スケーリングソリューションを導入しました。しかし、ガス料金が下がり、TPSが向上したものの、流動性の分散やエコシステムアプリケーションの不足といった新しい問題も引き起こされています。
L2の問題を解決するために、L3の垂直アプリケーションチェーンが導入されました。しかし、これらのアプリケーションチェーンはしばしば各自で運営され、汎用の基盤インフラストラクチャチェーンのエコシステムの相乗効果を享受できず、逆にユーザー体験をさらに断片化させています。
この階層型モデルは、実際には問題を絶えず移転している：L1にはボトルネックがあり、L2は一時的な解決策を提供し、L3はさらに混乱と分散を引き起こすようです。各層は、問題をある領域から別の領域に移すだけのようで、すべての解決策が「トークンを発行する」という目標を中心に展開されている印象を与えます。
この差異の根本的な原因は、AIの階層は技術競争によって推進されており、各社がモデルの能力を向上させる競争をしているのに対し、暗号資産の階層はトークン経済学の影響を受けているようであり、各L2プロジェクトの核心指標はしばしば総ロック量（TVL）とトークン価格に集中しています。
この対比は、二つの分野の本質的な違いを明らかにしています。一つは技術的な課題を解決することに焦点を当て、もう一つは金融商品を設計することにより重点を置いています。この現象に対する評価は人によって異なる可能性があり、絶対的な正解や間違いはありません。
この抽象的な比較は絶対的ではありませんが、AIと暗号資産の分野の発展の軌跡を比較することで、週末に良い思考のトレーニングを提供する興味深い洞察を得ることができます。