对比AI与加密货币：分层策略的迥异发展路径

近期有声音指出以太坊的Rollup-Centric策略似乎失败了，并对这种L1-L2-L3的嵌套模式表示强烈不满。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快速演变。对比这两个领域，我们可以探讨问题的根源所在。

在AI领域，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的大型语言模型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明显不足。L2的推理模型专门攻克了这一短板，如某些模型能够解决复杂数学题和代码调试，弥补了大型语言模型的认知盲区。在此基础上，L3的AI代理自然而然地整合了前两层的能力，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。

这种分层是"能力递进"的：L1奠定基础，L2弥补不足，L3进行整合。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变得更加智能和实用。

相比之下，加密货币领域的分层逻辑是每一层都在为前一层的问题提供解决方案，但同时也带来了新的更大的问题。例如，L1公链性能不足，自然想到使用L2扩容方案。然而，经过一轮L2基础设施的内卷后，虽然Gas费用降低了、TPS累计提高了，但流动性却变得分散，生态应用仍然匮乏，导致过多的L2基础设施反而成为一个大问题。于是开始开发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，反而使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则显得混乱且分散。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仅仅是为了"发行代币"而展开的印象。

造成这种差异的根本原因在于：AI分层是由技术竞争驱动的，各大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的核心KPI都集中在总锁仓价值（TVL）和代币价格上。

从本质上看，一个领域在解决技术难题，另一个领域则更像是在包装金融产品。对于孰是孰非，可能并没有一个明确的答案，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，只是对比两个领域的发展脉络时，发现其中存在一些有趣的差异和思考点。