AIと暗号通貨業界の階層的発展:類似点、相違点、考察

最近、EthereumのRollup-Centric戦略の効果について疑問の声が上がっており、L1-L2-L3の多層アーキテクチャに対しても不満があるようです。興味深いことに、過去1年でAI分野も同様のL1-L2-L3の迅速な進化を経験しました。この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えてきます。

AI分野において、階層的な発展は明らかな能力の進展を示しています:

1. L1層の大型言語モデル(LLMs)は、言語理解と生成の基礎能力を築きましたが、論理推論と数学計算において短所があります。

2. L2層の推論モデルはこれらの問題に特化して対応しています。例えば、特定のモデルは複雑な数学問題やコードデバッグを処理でき、LLMsの認知的盲点を補っています。

3. 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。

この階層モデルは明確な技術進歩のロードマップを反映しています:L1が基盤を築き、L2が短所を補い、L3が統合を行います。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がより賢く、実用的になるの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な発展は異なる特徴を示しています:

1. L1ブロックチェーンは性能のボトルネックに直面しているため、L2スケーリングソリューションを導入しました。しかし、一連のL2インフラの熱潮を経た後、Gas代は低下し、TPSは向上しましたが、流動性の分散やエコシステムアプリケーションの不足といった新たな問題を引き起こしました。

2. これら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ました。しかし、アプリケーションチェーン間の協調が欠如しており、共通チェーンのエコシステムの利点を共有できず、ユーザー体験の断片化が悪化しています。

この階層モデルは、むしろ「問題の移転」のようです:L1にはボトルネックがあり、L2は一時的な解決策を提供し、L3は新たな複雑性をもたらします。各レイヤーは、問題をある領域から別の領域へと移転させているようで、根本的に問題を解決しているわけではありません。

この違いの根本的な原因は、AI業界の階層的な発展が主に技術競争によって推進されているのに対し、暗号資産業界の階層的な発展はトークン経済学の影響を受けていることにある。各L2プロジェクトは、TVL(総ロック量)とトークン価格をコアKPIとしていることが多い。

この対比は、2つの業界の発展の動機と目標の違いを明らかにしています: 一方は技術的な課題の解決に専念し、もう一方は金融商品の設計により重点を置いています。もちろん、この比較は絶対的なものではなく、単に私たちの業界の発展の道筋について考えるきっかけを提供するためのものです。

将来、暗号資産業界はAI分野の発展モデルからインスピレーションを得て、より技術革新と実際の問題解決に注力し、単に通貨経済学の設計に限るべきではありません。同時に、私たちは各業界が独自の特徴と課題を持っていることを認識し、他の分野の発展モデルを単純に適用することはできません。