AI 與加密分層悖論：技術驅動 vs Token 綁架的發展岔路

當 AI 分層靠技術突破實現能力躍遷時，加密領域的 L1-L2-L3 卻陷入問題轉移怪圈，爲何同是分層邏輯走向天差地別？

撰文：Haotian

大家都說以太坊 Rollup-Centric 戰略貌似失敗了？並深惡痛疾這種 L1-L2-L3 的套娃遊戲，但有意思的是，過去一年 AI 賽道的發展也走了一遍 L1—L2—L3 的快速演化。對比下，究竟問題出在哪裏？

1）AI 的分層邏輯是，每層都在解決上層無法解決的核心問題。

比方說，L1 的 LLMs 解決了語言理解和生成的基礎能力，但邏輯推理和數學計算確實是硬傷；於是乎到了 L2，推理模型專門攻克這個短板，DeepSeek R1 能做復雜數學題和代碼調試，直接補齊了 LLMs 的認知盲區；完成這些鋪墊之後，L3 的 AI Agent 就很自然地把前兩層能力整合起來，讓 AI 從被動回答變成主動執行，能自己規劃任務、調用工具、處理復雜 workflow。

你看，這種分層是「能力遞進」：L1 打地基，L2 補短板，L3 做整合。每一層都在前一層基礎上產生質的飛躍，用戶能明顯感受到 AI 變得更聰明、更有用。

2）Crypto 的分層邏輯是，每層都在爲前一層的問題打補丁，卻不幸帶來了全新更大的問題。

比如，L1 公鏈性能不夠，很自然想到用 layer2 的擴容方案，但內卷了一波 layer2 Infra 潮之後貌似 Gas 低了、TPS 累加提升了、但流動性卻分散了，生態應用還持續匱乏，使得過多的 layer2 infra 反倒成了大問題。於是乎開始做 layer3 垂直應用鏈，但應用鏈卻各自爲政，無法享受 infra 通用鏈的生態協同效應，用戶體驗反而更加碎片化了。

這樣一來，這種分層就成了「問題轉移」：L1 有瓶頸，L2 打補丁，L3 混亂且分散。每一層都只是把問題從一個地方轉移到另一個地方，仿佛所有的解決方案都只是爲了「發幣」這一件事展開。

話到此，大家都應該明白造成這種悖論的症結是啥了：AI 分層是被技術競爭驅動的，OpenAI、Anthropic、DeepSeek 都在拼命卷模型能力；Crypto 分層是被 Tokenomic 綁架的，每個 L2 的核心 KPI 都是 TVL 和 Token 價格。

So，本質上一個在解決技術難題，一個在包裝金融產品？孰是孰非可能也沒有答案，見仁見智。

當然，這個抽象的類比也沒那麼絕對，只是覺得二者的發展脈絡對比下非常有意思，周末做個思維按摩。