作者：Haotian

大家都說以太坊Rollup-Centric戰略貌似失敗了？並深惡痛疾這種L1-L2-L3的套娃遊戲，但有意思的是，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；完成這些鋪墊之後，L3的AI Agent就很自然地把前兩層能力整合起來，讓AI從被動回答變成主動執行，能自己規劃任務、調用工具、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，用戶能明顯感受到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。

比如，L1公鏈性能不夠，很自然想到用layer2的擴容方案，但內卷了一波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，用戶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都在拚命卷模型能力；Crypto分層是被Tokenomic綁架的，每個L2的核心KPI都是TVL和Token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，周末做個思維按摩。