作者：Haotian
大家都說以太坊Rollup-Centric 策略看起來失敗了？並深惡痛疾這種L1-L2-L3 的套娃遊戲，但有趣的是，過去一年AI 賽道的發展也走了一遍L1—L2—L3 的快速演化。對比下，究竟問題出在哪裡？
1）AI 的分層邏輯是，每層都在解決上層無法解決的核心問題。
比方說，L1 的LLMs 解決了語言理解和生成的基礎能力，但邏輯推理和數學計算確實是硬傷；於是乎到了L2，推理模型專門攻克這個短板，DeepSeek R1 能做複雜數學題和代碼調試，直接補齊了LLMs 的認知盲區；從被動回答變成主動執行，能自己規劃任務、呼叫工具、處理複雜workflow。
你看，這種分層是「能力遞進」：L1 打地基，L2 補短板，L3 做整合。每一層都在前一層基礎上產生質的飛躍，使用者能明顯感受到AI 變得更聰明、更有用。
2）Crypto 的分層邏輯是，每層都在為前一層的問題打補丁，卻不幸帶來了全新更大的問題。
例如，L1 公鏈性能不夠，很自然想到用layer2 的擴容方案，但內捲了一波layer2 Infra 潮之後貌似Gas 低了、TPS 累加提升了、但流動性卻分散了，生態應用還持續匱乏，使得過多的layer2 infra 反倒成了大問題。於是乎開始做layer3 垂直應用鏈，但應用鏈卻各自為政，無法享受infra 通用鏈的生態協同效應，使用者體驗反而更加碎片化了。
這樣一來，這種分層就成了「問題轉移」：L1 有瓶頸，L2 打補丁，L3 混亂且分散。每一層都只是把問題從一個地方轉移到另一個地方，彷彿所有的解決方案都只是為了「發幣」這一件事展開。
話到此，大家都應該明白造成這種悖論的癥結是啥了：AI 分層是被技術競爭驅動的，OpenAI、Anthropic、DeepSeek 都在拼命卷模型能力；Crypto 分層是被Tokenomic 綁架的，每個L2 的核心KPI 價格都是TVL 和Token 分層價格。
So，本質上一個在解決技術難題，一個在包裝金融產品？孰是孰非可能也沒有答案，見仁見智。
當然，這個抽象的類比也沒那麼絕對，只是覺得二者的發展脈絡對比下非常有意思，週末做個思維按摩。
