著者:Haotian

イーサリアムのロールアップ中心戦略は失敗したようだと誰もが言っています。そして、このL1-L2-L3のネストゲームを嫌っています。しかし興味深いのは、過去1年間のAIトラックの発展もまた、L1-L2-L3の急速な進化を経てきたということです。比較すると、一体どこに問題があるのでしょうか？

1) AI の階層的ロジックは、各層が上位層では解決できない中核的な問題を解決するというものです。

たとえば、L1のLLMは言語理解と生成の基本的な機能を解決しますが、論理的推論と数学的計算は確かに欠点です。そのため、L2になると、推論モデルがこの欠点を具体的に克服し、DeepSeek R1は複雑な数学の問題とコードのデバッグを解決して、LLMの認知的盲点を直接埋めることができます。これらの準備が完了すると、L3 AIエージェントは最初の2つの層の機能を自然に統合し、AIが受動的な応答から能動的な実行に変化できるようにし、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独自に処理できるようになります。

この階層化は「能力の進歩」です。L1は基盤を築き、L2は欠点を補い、L3は統合を行います。各レイヤーは前のレイヤーに基づいて質的な飛躍をもたらし、ユーザーはAIがより賢くなり、より便利になったことをはっきりと実感できます。

2) Crypto の階層化ロジックでは、各レイヤーが前のレイヤーの問題を修正しますが、残念ながら、新たな大きな問題が発生します。

例えば、L1パブリックチェーンの性能が十分ではないため、L2拡張ソリューションの活用を考えるのは当然のことです。しかし、L2インフラの波が押し寄せた後、ガス代は低下し、TPSは着実に向上しましたが、流動性は分散し、エコシステムは依然として不足しており、L2インフラの過剰は大きな問題となっています。そこで、L3垂直アプリケーションチェーンの構築が始まりました。しかし、アプリケーションチェーンは独立しており、インフラ全体チェーンのエコシステムの相乗効果を享受できず、ユーザーエクスペリエンスはより断片化されています。

このように、この階層化は「問題の転送」となります。L1にはボトルネックがあり、L2はパッチが当てられ、L3は混沌としていて散在しています。各レイヤーは、まるですべての解決策が「コインの発行」のためだけにあるかのように、問題をある場所から別の場所へ転送するだけです。

この時点で、誰もがこのパラドックスの核心を理解するはずです。AI の階層化は技術競争によって推進されており、OpenAI、Anthropic、DeepSeek はいずれも必死になってモデル機能の向上に取り組んでいます。一方、暗号通貨の階層化は Tokenomic に奪われており、各 L2 の中核 KPI は TVL とトークン価格です。

ということは、本質的には、一方が技術的な問題を解決すること、もう一方が金融商品をパッケージ化すること、ということでしょうか？どちらが正しいとか間違っているとかいう答えはおそらくなく、それは個人の考え方次第でしょう。

もちろん、この抽象的なアナロジーは絶対的なものではありません。ただ、両者の開発状況の比較は非常に興味深く、週末の精神的なマッサージとして活用できると思います。