冷思考： AI和Crypto赛道的差异在哪里？

作者：Haotian

大家都说以太坊Rollup-Centric战略貌似失败了？并深恶痛疾这种L1-L2-L3的套娃游戏，但有意思的是，过去一年AI赛道的发展也走了一遍L1—L2—L3的快速演化。对比下，究竟问题出在哪里？

1）AI的分层逻辑是，每层都在解决上层无法解决的核心问题。

比方说，L1的LLMs解决了语言理解和生成的基础能力，但逻辑推理和数学计算确实是硬伤；于是乎到了L2，推理模型专门攻克这个短板，DeepSeek R1能做复杂数学题和代码调试，直接补齐了LLMs的认知盲区；完成这些铺垫之后，L3的AI Agent就很自然地把前两层能力整合起来，让AI从被动回答变成主动执行，能自己规划任务、调用工具、处理复杂workflow。

你看，这种分层是“能力递进”：L1打地基，L2补短板，L3做整合。每一层都在前一层基础上产生质的飞跃，用户能明显感受到AI变得更聪明、更有用。

2）Crypto的分层逻辑是，每层都在为前一层的问题打补丁，却不幸带来了全新更大的问题。

比如，L1公链性能不够，很自然想到用layer2的扩容方案，但内卷了一波layer2 Infra潮之后貌似Gas低了、TPS累加提升了、但流动性却分散了，生态应用还持续匮乏，使得过多的layer2 infra反倒成了大问题。于是乎开始做layer3垂直应用链，但应用链却各自为政，无法享受infra通用链的生态协同效应，用户体验反而更加碎片化了。

这样一来，这种分层就成了“问题转移”：L1有瓶颈，L2打补丁，L3混乱且分散。每一层都只是把问题从一个地方转移到另一个地方，仿佛所有的解决方案都只是为了“发币”这一件事展开。

话到此，大家都应该明白造成这种悖论的症结是啥了：AI分层是被技术竞争驱动的，OpenAI、Anthropic、DeepSeek都在拼命卷模型能力；Crypto分层是被Tokenomic绑架的，每个L2的核心KPI都是TVL和Token价格。

So，本质上一个在解决技术难题，一个在包装金融产品？孰是孰非可能也没有答案，见仁见智。

当然，这个抽象的类比也没那么绝对，只是觉得二者的发展脉络对比下非常有意思，周末做个思维按摩。