AI与加密货币：技术驱动与金融包装的分层对比

近期业内人士普遍认为以太坊的Rollup中心化战略似乎未能如期实现目标，并对L1-L2-L3这种嵌套式结构表示不满。然而，有趣的是，过去一年AI领域的发展也经历了类似的L1-L2-L3快速演进。比较这两个领域的发展，我们可以发现一些值得思考的问题。

在AI领域，分层逻辑遵循"能力递进"原则：

1. L1层的大型语言模型（LLMs）解决了基本的语言理解和生成能力，但在逻辑推理和数学计算方面存在不足。

2. L2层的推理模型专门针对这些短板进行改进。例如，DeepSeek R1能够处理复杂的数学问题和代码调试，弥补了LLMs的认知盲区。

3. L3层的AI代理将前两层的能力整合，使AI从被动响应转变为主动执行，能够自主规划任务、调用工具并处理复杂的工作流程。

这种分层方式体现了技术能力的逐步提升：L1奠定基础，L2弥补不足，L3整合优化。每一层都在前一层的基础上实现质的飞跃，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逻辑似乎陷入了"问题转移"的困境：

1. L1公链面临性能瓶颈，于是引入L2扩容方案。然而，虽然Gas费用降低、TPS提高，但也导致流动性分散、生态应用匮乏等新问题。

2. 为解决L2的问题，又引入L3垂直应用链。但这些应用链往往各自为政，无法享受通用基础设施链的生态协同效应，反而使用户体验更加碎片化。

这种分层模式实际上是在不断转移问题：L1存在瓶颈，L2提供临时解决方案，L3则引发更多混乱和分散。每一层似乎都只是将问题从一个领域转移到另一个领域，给人一种所有解决方案都围绕"发行代币"这一目标展开的印象。

造成这种差异的根本原因可能在于：AI分层是由技术竞争驱动的，各大公司都在竞相提升模型能力；而加密货币分层似乎更多地受到代币经济学的影响，每个L2项目的核心指标往往集中在总锁仓量（TVL）和代币价格上。

这种对比揭示了两个领域的本质差异：一个专注于解决技术难题，另一个则更侧重于设计金融产品。对于这种现象的评判可能因人而异，没有绝对的对错之分。

尽管这种抽象比较并非绝对，但通过对比AI和加密货币领域的发展轨迹，我们可以获得一些有趣的洞察，这为周末提供了一个很好的思维锻炼。