AI与加密货币的分层演化:技术驱动vs金融包装

近期有观点认为以太坊的Rollup中心化战略似乎失败了,并对L1-L2-L3的层层嵌套模式表示不满。有趣的是,过去一年AI领域的发展也经历了类似的L1-L2-L3快速演变。比较两者的发展路径,我们可以发现一些有趣的差异。

AI的分层逻辑是每一层都在解决上一层无法解决的核心问题。L1的大语言模型解决了基础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短板。L2的推理模型专门攻克这些薄弱环节,如某些模型能够解决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的AI Agent将前两层能力整合,使AI从被动回答转变为主动执行,能够自主规划任务、调用工具、处理复杂工作流程。

这种分层体现了"能力递进"的特征:L1奠定基础,L2弥补短板,L3整合提升。每一层都在前一层的基础上实现质的飞跃,用户能明显感受到AI变得更智能、更实用。

相比之下,加密货币的分层逻辑似乎是每一层都在为前一层的问题打补丁,却无意中带来了新的更大问题。L1公链面临性能瓶颈,于是引入L2扩容方案。然而在L2基础设施竞争激烈后,虽然Gas费降低、TPS提升,但流动性分散且生态应用仍然匮乏,过多的L2基础设施反而成为新的问题。为解决这一问题,又开始开发L3垂直应用链,但这些应用链各自为政,无法享受通用链的生态协同效应,导致用户体验更加碎片化。

这种分层演变成了"问题转移":L1存在瓶颈,L2提供补丁,L3则更加混乱分散。每一层似乎只是将问题从一个地方转移到另一个地方,给人一种所有解决方案都围绕"发币"这一目的展开的印象。

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AI公司都在竭尽全力提升模型能力;而加密货币分层似乎被代币经济学所束缚,每个L2项目的核心指标都集中在总锁仓量(TVL)和代币价格上。

简而言之,一个领域在解决技术难题,另一个则更像在包装金融产品。孰是孰非可能没有标准答案,这取决于个人的观点和立场。

当然,这种抽象的类比并非绝对,只是从两个领域的发展脉络对比中得出的有趣洞察。这种思考或许能为我们提供一个新的视角,来审视技术创新与金融动机之间的平衡。