冷思考：AI与Crypto赛道在L1-L2-L3演化逻辑中的本质差异

作者：Haotian

近期，以太坊Rollup-Centric战略的争议引发了广泛讨论，许多人对其L1-L2-L3的分层架构表示质疑，甚至将其视为“套娃游戏”。然而有趣的是，过去一年中，AI赛道也经历了一场类似的L1-L2-L3快速演化。通过对比这两个领域的发展路径，我们不禁要问：问题的本质究竟在哪里？

1）AI的分层逻辑：每一层都在解决上层无法突破的核心瓶颈

在AI领域，每层技术的演进都围绕着解决前一层无法克服的关键问题展开。

例如，L1层的大型语言模型（LLMs）奠定了语言理解和生成的基础能力，但其在逻辑推理和数学计算方面存在明显短板；于是，L2层的推理模型应运而生，专门攻克这些难题。以DeepSeek R1为例，它能够处理复杂数学题和代码调试任务，直接弥补了LLMs的认知盲区；在此基础上，L3层的AI Agent将前两层的能力整合起来，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workflow。

这种分层体现了“能力递进”的特点：L1打下基础，L2补齐短板，L3实现整合。每一层都在前一层的基础上实现了质的飞跃，用户可以清晰感受到AI变得越来越智能、越来越实用。

2）Crypto的分层逻辑：每一层都在为前一层的问题“打补丁”，却带来更多新问题

相比之下，Crypto领域的分层逻辑更多是“问题转移”：每层都在试图解决前一层的问题，但却带来了全新的、更复杂的问题。

例如，L1公链因性能不足，自然催生了Layer2扩容方案。然而，在一轮Layer2基础设施的竞争过后，虽然Gas费用有所降低，TPS也有提升，但流动性却被分散，生态应用仍然匮乏，过多的Layer2反而成了新的负担。随后，Layer3垂直应用链被提出，但这些应用链各自为政，无法共享通用链的生态协同效应，导致用户体验更加碎片化。

在这种模式下，分层并未带来实质性的进步，而是陷入了“问题转移”的循环：L1有瓶颈，L2打补丁，L3混乱且分散。每一层似乎只是把问题从一个地方转移到另一个地方，最终所有的解决方案似乎都围绕着“发币”这一核心目标展开。

技术驱动 vs. Tokenomic绑架：两种分层逻辑的本质区别

至此，我们可以清晰地看到造成这种悖论的根源所在：AI的分层是由技术竞争驱动的，OpenAI、Anthropic、DeepSeek等公司都在全力推动模型能力的突破；而Crypto的分层则被Tokenomic所绑架，每个Layer2的核心KPI几乎都集中在TVL（总锁定价值）和代币价格上。

因此，从本质上来看，AI是在解决技术难题，而Crypto更像是在包装金融产品。两者孰是孰非或许没有绝对答案，但对比之下，二者的发展脉络确实耐人寻味。

当然，这种类比并非绝对，只是希望通过对比AI与Crypto的发展路径，为大家提供一些思维上的启发。