AI與區塊鏈技術發展的分層對比

在過去一年裏，AI和區塊鏈技術都經歷了類似的L1-L2-L3分層發展過程。然而，兩者的演進路徑和效果卻大相徑庭，值得我們深入思考。

AI技術的分層發展遵循了一種能力遞進的邏輯。L1層的大型語言模型奠定了語言理解和生成的基礎。L2層的推理模型則專注於解決L1的短板，如復雜的邏輯推理和數學計算能力。到了L3層，AI代理將前兩層的能力整合，實現了從被動響應到主動執行的飛躍，能夠自主規劃任務、調用工具並處理復雜工作流程。

這種分層結構使得AI技術在每一層都能實現質的提升，用戶能夠切實感受到AI變得更加智能和實用。每一層的發展都建立在前一層的基礎之上，並帶來了顯著的能力增強。

相比之下，區塊鏈技術的分層發展似乎陷入了一種問題轉移的循環。L1公鏈面臨性能瓶頸，L2擴容方案應運而生。然而，盡管L2解決了一些問題，如降低了Gas費用和提高了TPS，但同時也帶來了新的挑戰，如流動性分散和生態應用匱乏。爲了應對這些新問題，L3垂直應用鏈開始出現，但這又導致了生態系統的進一步碎片化。

這種發展模式使得區塊鏈技術的每一層都在不斷地將問題從一個領域轉移到另一個領域，而不是真正解決核心問題。這種現象的根源可能在於，區塊鏈技術的發展過於關注代幣經濟學，而不是技術本身的進步。

AI和區塊鏈技術發展路徑的差異反映了它們背後的驅動力不同。AI行業的競爭主要集中在技術能力的提升上，各大公司都在努力提高模型的性能。而區塊鏈行業似乎更多地被代幣經濟學所驅動，各個項目更關注總鎖倉量(TVL)和代幣價格等指標。

這種對比揭示了兩個行業截然不同的發展重點：一個致力於解決技術難題，另一個更專注於設計金融產品。當然，這種比較並非絕對，但它確實爲我們提供了一個有趣的視角來審視這兩個快速發展的技術領域。