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什么是 Layer 1（L1）区块链

注意：本文档是英文原版的自动翻译。

什么是 Layer 1（L1）区块链

Layer 1（L1）区块链 是提供自身共识、安全性和终结性、而不依赖于任何其他链的基础层网络。当人们在最根本的意义上谈到"一条区块链"时，他们通常说的就是一个 L1：一个自包含的、独立的网络，它验证交易、产生区块并维护自己的账本。

以太坊、Solana、Bitcoin、Avalanche、BNB Smart Chain 和 Bittensor 都是 L1 区块链的例子。每个都有自己的验证者或矿工集合、自己的共识机制和自己的安全保证。其他一切——Layer 2 网络、dApp、代币、协议——都构建在某个 L1 之上，或结算到某个 L1。

简而言之： 一个 L1 区块链是提供安全性和终结性的基础网络层。在 DecAIHub 项目卡片中，L1 项目通过 Main chain 字段（网络名称）来识别，而 Type 字段通常是 Appchain（一条具有独立共识的应用专用主权链），或者对于经典 L1，取值为 L1。

L1 区块链的工作原理

理解是什么让一个网络成为 L1，有助于阐明在评估加密 AI 项目时，为什么 L1 与 L2 之间的区别很重要。

自主权共识

L1 的决定性特征是它独立地达成共识。该网络拥有自己的一组验证者（或在工作量证明系统中是矿工），他们在不依赖任何外部链的情况下就账本状态达成一致。

这个共识过程涉及三项核心功能：

  1. 交易排序 —— 确定交易被处理的顺序。不同的 L1 使用不同的方法：以太坊使用带随机验证者选择的 PoS，Solana 使用 PoH 结合 PoS 进行预排序，Bitcoin 使用 PoW，由矿工竞相寻找有效区块。

  2. 区块生产 —— 将经过验证的交易打包成区块并将其添加到链上。每个 L1 都有自己的出块时间（Bitcoin：约 10 分钟，以太坊：约 12 秒，Solana：约 400 毫秒）和区块大小约束。

  3. 终结性 —— 交易被视为不可逆转的那一刻。不同的 L1 提供不同的终结性保证。一些提供概率性终结性（随着更多区块被添加，交易被逆转的可能性越来越小），另一些则提供确定性终结性（交易在某个特定的协议步骤之后被密码学地保证为永久性）。

安全模型

一个 L1 区块链的安全性源自攻击它的经济成本。在 PoS 系统中，攻击者需要获取并质押大量的原生代币才能颠覆共识——而且如果被抓到，将通过罚没失去那笔质押。在 PoW 系统中，攻击者需要控制网络计算能力的多数，这需要巨大的硬件和能源投入。

一个 L1 的安全性不仅是一项技术属性；它也是一项经济属性。质押的总价值（在 PoS 中）或总哈希率（在 PoW 中）越高，攻击就越昂贵。这就是为什么一条链的安全性往往以攻击的经济成本来讨论，而非仅以算法强度来讨论。

对于构建在 L1 之上的项目而言，这一安全模型是被继承的。一个部署在以太坊上的 dApp 受益于以太坊整个验证者集合和质押的全部 ETH 的安全性——而无需该 dApp 提供自己的安全基础设施。

结算层

一个 L1 充当 结算层——所有交易和状态变更的最终、权威记录。这一角色在 Layer 2 网络的语境中变得尤为重要，后者在链下处理交易，但定期将证明或数据发布回 L1 以进行最终结算。

当一个像 Base 或 Arbitrum One 这样的 L2 将一批交易发布到以太坊时，它就是在将以太坊用作其结算层。L1 提供了这样的保证：那些交易一经结算，就与任何其他以太坊交易一样安全且不可逆转。

执行环境

每个 L1 都提供一个智能合约在其中运行的执行环境。这一环境定义了支持哪些编程语言、状态如何被管理，以及哪些计算操作可用：

  • 以太坊 使用 EVM（以太坊虚拟机），支持 Solidity 和 Vyper。许多其他 L1 和 L2 都兼容 EVM。
  • Solana 使用一个自定义运行时（Sealevel），支持 Rust、C 和 C++，实现并行交易处理。
  • Bittensor 使用一个基于 Substrate 的运行时，带有用于其激励机制和子网架构的专门模块（pallet）。
  • Avalanche 在其 C-Chain 上使用 EVM，但也在其他子网上支持自定义虚拟机。

执行环境决定了哪些种类的应用可以在该链上构建以及它们的性能如何。对 AI 项目而言，L1 执行环境的选择影响着智能合约是否能处理推理协调、数据验证或计算市场逻辑所需的计算模式。

主要 L1 的对比

不同的 L1 区块链做出不同的设计权衡。理解这些权衡有助于为 DecAIHub 项目卡片中的 Main chain 字段提供背景。

L1 共识 执行 出块时间 关键权衡
以太坊 PoS EVM（Solidity） 约 12 秒 最大的生态系统，主网费用高；通过 L2 扩展
Solana PoH + PoS Sealevel（Rust） 约 400 毫秒 高吞吐量和低费用；更高的验证者硬件要求
Bitcoin PoW Script（受限） 约 10 分钟 历时最久的安全记录；智能合约能力极小
Avalanche PoS EVM（C-Chain）+ 自定义 VM 约 2 秒 带子网的多链架构；兼容 EVM 的主链
BNB Smart Chain PoSA EVM（Solidity） 约 3 秒 低费用，兼容 EVM；更小且更中心化的验证者集合
Bittensor 提名 PoS（Substrate） 基于子网 约 12 秒 专为 AI 激励机制而构建；专门化架构

没有单一的 L1 是"最好的"。每种设计都为不同的属性进行优化——去中心化、吞吐量、终结性速度、开发者生态系统或专门化——而项目则根据哪些属性对其用例最重要来选择。

为什么它对加密 AI 项目很重要

L1 层在若干方面对加密 AI 项目而言是基础性的。

安全基础。 处理有价值资产、协调计算资源或做出重大决策的 AI 项目，需要一个安全的基础层。L1 的共识机制和经济安全性决定了该项目对审查、操纵和宕机的抵抗能力。一个部署在拥有庞大、分布式验证者集合的 L1 上的项目，比一个部署在验证者集合小而集中的链上的项目继承更强的安全保证。

性能约束。 L1 的吞吐量、出块时间和 gas 成本直接影响哪些种类的 AI 操作可以在链上发生。高频操作（按推理付款、实时代理动作、计算任务路由）在像 Solana 这样快速、低成本的 L1 上是可行的，但在以太坊主网上则成本高得令人望而却步——这就是为什么基于以太坊的 AI 项目常常使用 L2。

生态系统与可组合性。 L1 决定了哪些其他协议和服务可供组合。一个以太坊上的 AI 项目可以与最深的 DeFi 流动性、最多的预言机提供方和最广泛的身份基础设施交互。一个 Solana 上的 AI 项目受益于高速 DeFi 和一个不断增长的 AI 专门生态系统。一个 Bittensor 上的 AI 项目则在一个专为 AI 子网构建的激励框架内运作。

开发者工具与人才。 L1 的编程模型影响着可以构建什么以及谁能构建。EVM 链共享一套通用的开发者工具集（Solidity、Hardhat、Foundry），使寻找开发者和审计代码更为容易。像 Solana（Rust）或定制构建的链这样的非 EVM 链则需要专门的专业知识。

网络效应。 用户、钱包、交易所和基础设施提供方聚集在成熟的 L1 周围。部署在一个主要 L1 上让项目得以接触到现有的用户群和配套基础设施。部署在一个小众 L1 上可能提供技术优势，但限制了触达范围。

这在 DecAIHub 项目卡片中的体现

在 DecAIHub 项目卡片中，L1 概念出现在若干字段中：

  • Type —— 对 L1 项目而言，典型取值是 Appchain（一条具有自己共识和验证者集合的应用专用主权链）；在某些情况下也使用取值 L1。两者都表示该项目本身就是一条区块链，而非他人链上的一个应用。例如，Bittensor 被归类为 Type: Appchain——一个拥有自己共识和验证者集合的独立区块链网络。

  • Main chain —— 像 Ethereum、Solana、Avalanche、BNB Smart Chain 或 Bittensor 这样的值表示该项目构建于哪个 L1 之上或属于哪个 L1。这个字段告诉你该项目的安全模型、性能特征和生态系统语境。

  • Consensus —— 相关 L1 的共识机制（PoS、PoW、PoH + PoS、DPoS、PoSA）。它描述基础层如何达成一致以及它提供什么样的安全保证。

当 Type 字段表明该项目本身就是一条区块链（Appchain 或 L1）时，意味着你看到的是一个基础性的基础设施项目，而非一个应用。评估标准也随之转变：对一个 L1 而言，相关问题是关于网络安全、验证者分布、生态系统增长和技术架构的——而非关于应用层面的功能或面向用户的产品。

仅凭 L1 标签无法证明什么

成为一个 Layer 1 区块链是一种结构性分类，而非质量指标。L1 这一称谓并不能证明：

  • AI reality —— 一个 L1 区块链可以不含任何 AI 组件而存在。AI reality 的评估完全取决于该 L1 是否具有可验证的 AI 功能（例如 Bittensor 的 AI 子网激励机制），还是说它只是一条 AI 项目恰好部署其上的通用链。这是非常不同的两种情况。

  • 去中心化 —— 把一个网络称为"L1"并不指明其去中心化的程度。验证者的数量、他们的地理和组织分布、运行一个节点的硬件要求，以及质押或哈希算力的集中度，全都影响着该网络实际上有多去中心化。一些 L1 比另一些显著更去中心化。

  • 采用 —— 成为一个 L1 并不意味着真的有项目在其上构建。一个没有生态系统、没有开发者活动、没有链上使用的 L1，在技术上是一个 L1，但在实践上无关紧要。链上指标（活跃地址、交易量、已部署的合约、总锁仓价值）提供了采用的具体证据。

  • 长寿性 —— L1 区块链可能失败、失去社区支持或变得过时。加密历史上有许多 L1 项目，它们上线、吸引了最初的关注，然后衰落。L1 这一分类并不保证持续运营。

  • Token necessity —— 一个 L1 通常拥有一个用于 gas 费用和质押的原生代币，这提供了比大多数应用层代币更清晰的代币用例。然而，其经济设计（通胀率、费用结构、质押要求）仍需要凭其自身的优劣来评估。

请勿混淆

  • Layer 2（L2） —— 一个 L2 是构建在一个 L1 之上的网络，它在提供额外扩容的同时继承 L1 的安全性。L2 并不像 L1 那样拥有独立的共识——它们依赖底层 L1 进行结算和终结。Base 和 Arbitrum One 是构建在以太坊上的 L2；它们不是 L1。

  • 侧链（Sidechain） —— 侧链是一条与一个 L1 并行运行、拥有自己共识的独立区块链。与 L2 不同，侧链不从 L1 继承其安全性——它提供自己的安全性。侧链有时与 L2 混淆，但安全模型从根本上不同。

  • Appchain —— appchain 是为单一应用或目的而构建的区块链。一些 appchain 在技术上是 L1（它们拥有自己的共识），而另一些是 L2 或主权链。这个术语描述的是目的（单一应用），而非层级。

  • 协议（Protocol） —— 协议是一组定义应用行为的规则和智能合约。协议运行在 L1（或 L2）之上，但它们本身不是 L1。Uniswap 是以太坊上的一个协议；它不是一个 L1。

  • 网络（Network） —— 术语"网络"有时被宽泛地使用。在 L1/L2 语境中，"网络"通常指构成该区块链的节点、验证者和软件的完整系统。一个 L1 是一种特定类型的网络——基础层的那种。

常见问题

L1 和 L2 有什么区别？

一个 L1 是一条拥有自己共识、安全性和终结性的自包含区块链。一个 L2 是构建在一个 L1 之上的网络，它单独处理交易，但使用 L1 进行最终结算和安全保障。关键区别在于安全性来自何处：一个 L1 提供自己的安全性；一个 L2 从底层 L1 继承它。举一个实际的例子：以太坊是一个 L1；Base 和 Arbitrum One 是构建在以太坊上的 L2。

一个 L1 区块链可以专门用于 AI 吗？

可以。Bittensor 就是一个专为 AI 工作负载设计的 L1 区块链的例子。它的架构包括用于评估 AI 模型输出的专门共识机制、用于运行和改进 AI 模型的激励结构，以及一个允许不同 AI 任务半独立运作的子网系统。然而，大多数 AI 加密项目构建在像以太坊或 Solana 这样的通用 L1 上，而非 AI 专门化的链上。

为什么会有这么多 L1 区块链？

因为不同的应用有不同的需求。一些需要最大的安全性和去中心化（Bitcoin）。一些需要可编程性和生态系统深度（以太坊）。一些需要高吞吐量和低延迟（Solana）。一些需要领域特定的功能（Bittensor 用于 AI）。"区块链三难困境"——去中心化、安全性和可扩展性之间的权衡——意味着没有任何单一的 L1 设计能够同时优化全部三者，这就为多种方法留出了空间。

一个加密 AI 项目构建在哪个 L1 上重要吗？

是的，这非常重要。L1 的选择决定了该项目的安全保证、交易成本、速度、开发者生态系统和可用的可组合性。一个需要低延迟、高频交易的 AI 项目，在 Solana 上的表现会与在以太坊主网上不同。一个需要深度 DeFi 集成的 AI 项目，可能由以太坊或其 L2 更好地服务。DecAIHub 项目卡片中的 Main chain 字段提供了这一背景。

Bitcoin 是一个 L1 吗？

是的。Bitcoin 是最初的 L1 区块链。它使用工作量证明共识，并拥有加密领域中历时最久的安全记录。然而，Bitcoin 的智能合约能力非常有限——它主要是为价值转移而设计，而非为通用可编程性。AI 加密项目很少直接构建在 Bitcoin 上，因为它无法运行 AI 工作负载所需的复杂智能合约。

什么造就了一个适合加密 AI 项目的好 L1？

没有放之四海而皆准的答案。相关因素包括：交易成本（AI 工作负载常常涉及许多小额交易）、吞吐量（计算协调需要高交易容量）、终结性速度（实时 AI 应用需要快速确认）、生态系统（预言机、数据喂价和 DeFi 等配套基础设施的可用性），以及开发者工具（SDK、文档和测试框架的质量）。"最好的"L1 取决于具体的 AI 用例。

外部参考

另请参阅

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