AIと暗号通貨業界の階層的発展:興味深い対比

最近、人々はイーサリアムのRollup-Centric戦略が失敗したようだとよく議論し、L1-L2-L3のネスト構造について不満を持っています。興味深いことに、過去1年間のAI分野の発展も類似のL1-L2-L3の急速な進化を経験しました。二つの業界の発展の道筋を比較すると、いくつかの興味深い違いが見つかります。

AI業界の階層論理は、各層が前の層が解決できない核心的な問題を解決することにあります。大規模言語モデル(LLMs)を基盤とするL1層は、言語理解と生成の基本的な能力を解決しましたが、論理推論と数学計算において短所があります。L2層の推論モデルは、DeepSeek R1のように、これらの弱点を克服するために特化しており、複雑な数学問題を解決し、コードデバッグを行うことができ、LLMsの認知的盲点を補っています。この基盤の上に、L3層のAIエージェントは前の2層の能力を統合し、AIを受動的な回答から能動的な実行に変え、タスクを自主的に計画し、ツールを呼び出し、複雑なワークフローを処理できるようにします。

この階層は「能力の進化」の特徴を表しています: L1は基盤を築き、L2は短所を補い、L3は統合を行います。各層は前の層の基盤の上に質的な飛躍を実現し、ユーザーはAIがより知的で実用的になっていることを明確に感じることができます。

対照的に、暗号資産業界の階層的ロジックは、各層が前の層の問題に対する解決策を探しているが、意図せずに新しい、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ボトルネックを解決するために、業界はL2スケーリングソリューションを提案した。しかし、一連のL2インフラの熱潮を経て、Gas料金は低下し、TPSは全体的に向上したものの、流動性は分散し、エコシステムアプリケーションは依然として不足しており、過剰なL2インフラが新たな問題となってしまった。この困難に対処するために、業界はL3垂直アプリケーションチェーンの発展を始めたが、これらのアプリケーションチェーンはしばしば独自の運営を行い、汎用チェーンのエコシステム協調効果を享受できず、結果的にユーザー体験はさらに断片化してしまった。

この層別モデルは、むしろ「問題の移転」に似ています：L1にはボトルネックがあり、L2は解決策を提供し、L3は混乱と分散に陥ります。各層は、問題をある場所から別の場所に移転させるだけのようで、「発行」という目的を中心にすべての解決策が展開されている印象を与えます。

この差異の核心的な原因は、AI業界の層構造が技術競争によって推進されているのに対し、暗号資産業界の層構造はTokenomicによって束縛されていることにあるようです。各L2プロジェクトの核心的なKPIは、通常TVLと通貨の価格に集中しています。

簡単に言えば、一方の業界は技術的な課題を解決し、もう一方の業界は金融商品をパッケージ化しているようです。このような違いの評価には標準的な回答がないかもしれず、人それぞれです。

もちろん、この抽象的な比較は絶対的なものではなく、ただ二つの業界の発展の脈絡から得られた興味深い観察のいくつかです。この対比は私たちに新しい思考の視点を提供し、これら二つの急速に発展している分野をより良く理解するのに役立ちます。