AIとブロックチェーン技術の発展の階層的比較

過去1年間、AIとブロックチェーン技術は類似のL1-L2-L3階層開発プロセスを経てきました。しかし、両者の進化の道筋と効果は大きく異なり、私たちが深く考える価値があります。

AI技術の層別発展は、能力の進展に基づく論理に従っています。L1層の大型言語モデルは、言語理解と生成の基礎を築いています。L2層の推論モデルは、L1の弱点、例えば複雑な論理推論や数学的計算能力の解決に焦点を当てています。L3層になると、AIエージェントは前の2層の能力を統合し、受動的な応答から能動的な実行への飛躍を実現し、自主的にタスクを計画し、ツールを呼び出し、複雑なワークフローを処理できるようになります。

この階層構造により、AI技術は各層で質的な向上を実現でき、ユーザーはAIがより賢く、実用的になっていることを実感できます。各層の発展は前の層の基盤の上に構築されており、顕著な能力の強化をもたらしています。

比較すると、ブロックチェーン技術の階層的な発展は、問題の転移のループに陥っているようです。L1パブリックチェーンはパフォーマンスのボトルネックに直面し、L2スケーリングソリューションが登場しました。しかし、L2はGas費用の削減やTPSの向上といったいくつかの問題を解決したにもかかわらず、流動性の分散やエコシステムアプリケーションの不足といった新たな課題も引き起こしました。これらの新たな問題に対処するために、L3垂直アプリケーションチェーンが現れ始めましたが、これによりエコシステムのさらなる断片化が進んでいます。

この発展モデルは、ブロックチェーン技術の各層が問題をある領域から別の領域に移すだけで、核心的な問題を真に解決していないことを意味します。この現象の根源は、ブロックチェーン技術の発展がトークン経済学に過度に焦点を当てており、技術そのものの進歩にはあまり注意が払われていないことにあるかもしれません。

AIとブロックチェーン技術の発展経路の違いは、それらの背後にある駆動力の違いを反映しています。AI業界の競争は主に技術能力の向上に集中しており、大手企業はモデルの性能を向上させることに努めています。一方、ブロックチェーン業界はトークンエコノミクスにより駆動されているようで、各プロジェクトは総ロックアップ量(TVL)やトークン価格などの指標により多くの関心を持っています。

この対比は、二つの業界の全く異なる発展の重点を明らかにしています：一方は技術的な課題の解決に取り組んでおり、もう一方は金融製品の設計により焦点を当てています。もちろん、この比較は絶対的なものではありませんが、これら二つの急速に発展している技術分野を考察するための興味深い視点を提供してくれます。