AI與加密貨幣領域的分層發展:異同與啓示

近期,人工智能和加密貨幣兩個熱門領域都經歷了從L1到L2再到L3的快速演進。雖然表面上看似相似,但深入分析後會發現兩者的分層邏輯和發展路徑存在顯著差異。

在AI領域,每一層的發展都在解決上一層未能解決的核心問題,呈現出明顯的能力遞進。L1的大型語言模型奠定了語言理解和生成的基礎,L2的推理模型彌補了邏輯推理和數學計算等短板,L3的AI代理則整合了前兩層能力,實現了主動執行和復雜工作流處理。這種分層使AI變得越來越智能和實用,用戶可以明顯感受到每一層的進步。

相比之下,加密貨幣領域的分層似乎陷入了"問題轉移"的怪圈。L1公鏈面臨性能瓶頸,L2擴容方案雖然提高了TPS和降低了Gas費,但也帶來了流動性分散等新問題。L3垂直應用鏈的出現又導致了生態更加碎片化。每一層都在試圖解決前一層的問題,卻又不可避免地引入了新的挑戰。

造成這種差異的根本原因可能在於兩個領域的發展驅動力不同。AI領域的分層主要由技術競爭推動,各大公司都在努力提升模型能力。而加密貨幣領域的分層似乎更多地受到代幣經濟學的影響,各層級項目更關注TVL(總鎖倉價值)和代幣價格等指標。

這種對比揭示了一個有趣的現象:一個領域在致力於解決技術難題,另一個領域則更側重於設計金融產品。雖然這種比較並非絕對,但它爲我們理解兩個領域的發展軌跡提供了新的視角。

這種差異化的發展路徑值得深思。它不僅反映了兩個領域的不同特點,也暗示了未來可能的發展方向。對於加密貨幣行業來說,或許需要重新審視其分層策略,更多地關注實際問題的解決而非單純的金融創新。而AI領域的成功經驗,也可能爲其他技術領域的分層發展提供借鑑。