AIの階層的発展と暗号通貨空間の比較

最近、イーサリアムのロールアップセントリック戦略が失敗したという見解があり、L1-L2-L3のネストされたモデルに対する不満が表明されています。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の迅速な進化を経験しました。この2つの分野を比較すると、いくつかの興味深い違いが見つかります。

AIの分野では、各レイヤーが前のレイヤーが解決できないコアな問題を解決しています。L1の大型言語モデルは、言語理解と生成の基盤を築いていますが、論理的推論や数学的計算には不足があります。L2の推論モデルは、これらの短所に特化しており、特定のモデルは複雑な数学問題やコードのデバッグを解決でき、大型言語モデルの認知的盲点を補っています。この基盤の上に、L3のAIエージェントは前の2つのレイヤーの能力を統合し、AIを受動的な回答から能動的な実行に変え、タスクを自律的に計画し、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AI分野の階層は能力の進展を示しています：L1は基礎を築き、L2は短所を補い、L3は統合を行います。各層は前の層の基礎の上に質的な飛躍を実現し、ユーザーはAIがより賢く、より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、暗号資産分野の階層論理は、前の層の問題に対するパッチを提供するように見えるが、不幸にも新たにより大きな問題を引き起こしている。L1パブリックチェーンは性能のボトルネックに直面し、そこでL2スケーリングソリューションが導入された。しかし、L2インフラストラクチャの内巻きが一巡した後、Gas費用は低下し、TPSは若干向上したものの、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いる。このため、過剰なL2インフラストラクチャが逆に問題となっている。この問題を解決するために、L3垂直アプリケーションチェーンが登場し始めたが、これらのアプリケーションチェーンはそれぞれ独立しており、汎用チェーンのエコシステム協調効果を享受できず、ユーザー体験をより断片化させる結果となっている。

この暗号資産分野の階層的進化は「問題の移転」となりました：L1にはボトルネックが存在し、L2はパッチを提供し、L3は混乱して分散しています。各層は、まるで問題をある場所から別の場所に移すだけのようで、すべての解決策が「通貨発行」という目的を中心に展開している印象を与えます。

この差異の核心的な原因は、おそらく次のことにあります：AIのレイヤーは技術競争によって推進されており、大手企業がモデルの能力を向上させるために競争しています。一方、暗号資産のレイヤーは、トークンエコノミクスの影響を受けているようで、各L2プロジェクトの核心指標はしばしば総ロックアップ量（TVL）とトークン価格に集中しています。

本質的には、一つの領域は技術的課題を解決し、もう一つは金融商品をパッケージ化しているようです。どちらが正しいかについては、標準的な答えがないかもしれませんが、それは個人の見解や立場に依存します。

この抽象的な類比は絶対的なものではありませんが、二つの分野の発展の脈絡を比較することで確かに私たちにいくつかの興味深い考察をもたらすことができます。