저자:하오티엔

이더리움의 롤업 중심 전략이 실패한 것 같다고 다들 말하죠? 그리고 그들은 이 L1-L2-L3 네스팅 게임을 싫어합니다. 흥미로운 점은 지난 한 해 동안 AI 트랙의 발전 또한 L1-L2-L3의 급속한 진화를 거쳤다는 것입니다. 이와 비교했을 때, 정확히 어디에 문제가 있는 걸까요?

1) AI의 계층적 논리는 각 계층이 상위 계층이 해결할 수 없는 핵심 문제를 해결한다는 것입니다.

예를 들어, L1의 LLM은 언어 이해 및 생성의 기본 기능을 해결하지만 논리적 추론과 수학적 계산은 실제로 단점입니다. 따라서 L2의 경우 추론 모델이 이러한 단점을 구체적으로 극복하고 DeepSeek R1은 복잡한 수학 문제와 코드 디버깅을 해결하여 LLM의 인지적 사각지대를 직접 채울 수 있습니다. 이러한 준비를 완료한 후 L3 AI 에이전트는 자연스럽게 처음 두 계층의 기능을 통합하여 AI가 수동적 응답에서 능동적 실행으로 전환하고 작업을 계획하고, 도구를 호출하고, 복잡한 워크플로를 스스로 처리할 수 있습니다.

아시다시피, 이 계층화는 "역량 발전"입니다. L1은 기반을 다지고, L2는 부족한 부분을 보완하며, L3은 통합을 담당합니다. 각 계층은 이전 계층을 기반으로 질적인 도약을 이루며, 사용자는 AI가 더욱 똑똑해지고 유용해졌음을 분명히 느낄 수 있습니다.

2) 암호화폐의 다층적 논리는 각 계층이 이전 계층의 문제를 패치한다는 것이지만, 불행히도 새롭고 더 큰 문제를 가져온다.

예를 들어, L1 퍼블릭 체인의 성능이 충분하지 않아 레이어2 확장 솔루션을 고려하는 것은 당연합니다. 하지만 레이어2 인프라가 등장한 이후, 가스(Gas)는 낮아지고 TPS는 누적적으로 향상되지만 유동성은 분산되고 생태계 애플리케이션은 여전히 ​​부족하여 레이어2 인프라가 지나치게 확대되는 것이 큰 문제입니다. 따라서 레이어3 수직 애플리케이션 체인을 구축하기 시작했지만, 애플리케이션 체인은 서로 독립적이어서 인프라 일반 체인의 생태적 시너지 효과를 누리지 못하고 사용자 경험 또한 더욱 파편화되었습니다.

이런 식으로 이 계층화는 "문제 전이"가 됩니다. L1에는 병목 현상이 있고, L2는 패치가 적용되었으며, L3는 혼란스럽고 분산되어 있습니다. 각 계층은 마치 모든 해결책이 "코인 발행"을 위한 것인 것처럼 문제를 한 곳에서 다른 곳으로 옮길 뿐입니다.

이 시점에서 모든 사람은 이 역설의 핵심을 이해해야 합니다. AI 계층화는 기술 경쟁에 의해 주도되고 있으며, OpenAI, Anthropic, DeepSeek은 모두 필사적으로 모델 성능을 높이려고 노력하고 있습니다. 암호화폐 계층화는 Tokenomic에 의해 납치되고 있으며, 각 L2의 핵심 KPI는 TVL과 토큰 가격입니다.

그러니까, 본질적으로 하나는 기술적 문제를 해결하는 것이고, 다른 하나는 금융 상품을 패키징하는 것이군요? 어느 쪽이 옳고 그른지에 대한 답은 아마 없을 겁니다. 각자의 생각에 따라 다를 테니까요.

물론, 이 추상적인 비유가 그렇게 절대적인 것은 아닙니다. 저는 단지 두 가지의 발전 맥락을 비교하는 것이 매우 흥미롭다고 생각하고, 주말에 마음 마사지로 활용할 수 있을 것이라고 생각합니다.