皆さんはイーサリアムのRollup-Centric戦略が失敗したようだと言っていますか？そして、このL1-L2-L3の罠ゲームを深く嫌っていますが、面白いことに、過去1年間のAI分野の発展もL1—L2—L3の迅速な進化を辿りました。比較してみると、問題は一体どこにあるのでしょうか？

1）AIの階層論理は、各層が上の層では解決できない核心的な問題を解決しているということです。

例えば、L1のLLMsは言語理解と生成の基礎能力を解決しましたが、論理推論と数学計算は確かに弱点です；そこでL2に進み、推論モデルがこの短所を克服するために特化し、DeepSeek R1は複雑な数学問題やコードデバッグを行い、LLMsの認知の盲点を直接補完しました；これらの準備が整った後、L3のAIエージェントは自然に前の二層の能力を統合し、AIが受動的な回答から能動的な実行へと変わり、タスクの計画、ツールの呼び出し、複雑なワークフローの処理ができるようになります。

見てください、このような階層は「能力の進化」です：L1が基礎を築き、L2が短所を補い、L3が統合を行います。各レイヤーは前のレイヤーの上に質的な飛躍を生み出し、ユーザーはAIがより賢く、より役立つようになったことを明確に感じることができます。

2）Cryptoの階層ロジックは、各層が前の層の問題にパッチを当てているが、不幸にも全く新しいより大きな問題を引き起こしている。

例えば、L1パブリックチェーンの性能が不十分な場合、layer2のスケーリングソリューションを考えるのは自然なことですが、layer2インフラの潮流が内巻きになった後、Gasは低下し、TPSは累積的に向上しましたが、流動性は分散し続け、エコシステムのアプリケーションは依然として不足しているため、過剰なlayer2インフラが逆に大きな問題になりました。それで、layer3の垂直アプリケーションチェーンを作り始めましたが、アプリケーションチェーンはそれぞれ独自に運営され、インフラの汎用チェーンのエコシステムの協同効果を享受できず、ユーザー体験は逆により断片化されました。

こうなると、この階層化は「問題の移転」となります：L1はボトルネックがあり、L2はパッチを当て、L3は混乱して分散しています。各層は、問題をある場所から別の場所に移すだけで、まるですべての解決策が「コインを発行する」ことだけのために展開されているかのようです。

つまり、本質的には一つは技術的な課題を解決し、もう一つは金融商品をパッケージ化しているということですか？どちらが正しいか間違っているかは答えがないかもしれず、人それぞれの見解があります。

もちろん、この抽象的な類推もそれほど絶対的ではなく、ただ二者の発展の脈絡を比較すると非常に面白いと感じています。週末に思考のマッサージをしましょう💆。