我们将生活在一个多链的世界中，还是会有“一条链来统治一切 ”？这取决于您对区块链的心理模型。
人们通常将L1区块链描述为网络，例如以太坊网络、Solana网络。这意味着区块链可以像互联网、Telegram或Facebook一样无限扩展。如果区块链是网络，那么网络效应将占主导地位，一个区块链将获胜。
但是网络是区块链的错误模拟，区块链受到物理限制。区块链无法扩展到无限的区块空间，因为区块链需要许多独立的小型验证者；如果区块任意大，区块链将不再是去中心化的。
智能合约链更像城市。如果你接受这种心智模型，那么围绕L1区块链的动态就变得不那么神秘了。
每个人都喜欢抱怨以太坊。
它的价格昂贵。它很拥挤，很慢，它建于很久以前，没有任何东西能像它应该的那样工作，而且似乎没有任何改进。它是如此愚蠢的昂贵，只有富人才能负担得起在那里交易。
纽约
当然，纽约所有的事物都还在进行中！它拥有所有最大的银行、最多的亿万富翁、最炙手可热的品牌和名人。同样，以太坊拥有所有最大的DeFi协议、最多的TVL、最热门的DAO和NFT。
但它很贵，如果你是一个后起之秀，你的价格就被淘汰了。也许如果你早点购买资产，你就可以致富。但是今天，价格会吃掉你，而且没有足够的空间容纳每个人。亿万富翁可能没问题，但下一代将不得不去别处。
那么你如何扩展纽约？
扩展城市的三种途径：
路径＃1：创建。土地可能是有限的，但你总是可以垂直的。通过建造越来越高的城市，你可以在同一块土地上容纳更多的人。
但创建起来并不是一个完整的答案，摩天大楼的高度是有限度的，即使是摩天大楼也无法摆脱底层城市的拥堵。如果我住在曼哈顿的高层，而你住在另一栋楼的高层，当我想拜访你，我还是必须到一楼去，叫一辆昂贵的出租车，并与曼哈顿的拥塞的交通奋战，我们没有摆脱基本的约束——曼哈顿还是很拥挤。
L2和汇总是摩天大楼的区块链等价物。每个rollup就像一个从地面L1延伸出来的垂直区块链。汇总中有很多空间！但是要从另一个访问一个汇总，您必须退出到下方的以太坊并处理其底层流量。
向上建设有帮助——它让更多人进入城市——但这并不是一个完整的答案。如果以太坊现在很拥挤，那么在汇总之后也会很拥挤（亿万富翁有能力留在L1并支付费用）。那么你还能如何扩展区块链呢？
路径#2：是“互通性网络”。如Polkadot或Cosmos，Polkadot和Cosmos为开发人员提供SDK以启动特定于应用程序的区块链——专用于单个应用程序的小型区块链。所有这些区块链都通过路由系统连接——Polkadot的中继链，Cosmos的Cosmos Hub。
在城市比喻中，这就像创建一个只做一件事的小城镇网络。这里有一个采矿小镇，那里有一堆工厂，然后是一个农业小镇，然后是一个只是直销店的小镇。它们中的每一个都沿着一个巨大的高速公路系统连接起来。
辛城的一个工厂城镇这是可行的，有些地方将以这种方式建造。工业城镇和农业城镇是一回事，但它们并不是人们生活和商业的主要部分。要吸收不断增长的人口，光靠几个小镇是不够的。
路径＃3：剩下的关于如何扩展城市的最后一种方法：建造另一个城市。这就是Solana、Avalanche和NEAR各自所做的。
当你建造一座新城市时，你必须首先复制大量的基础设施，但这么做似乎很多余。每个新城市都需要另一条道路、另一个警察局、一所学校、一所医院。同样，每一个新的L1都需要另一个区块浏览器、另一个法定入口、一个原生AMM、一个NFT市场。这是多余的，但每个L1都需要这些基础建设才能起步。
但是建造一座新城市的好处是每个城市都可以用不同的方式建造。
以Solana为例——Solana就是洛杉矶。与曼哈顿相比，它又大又宽又便宜。你可以在洛杉矶当个忍饥挨饿的演员，忽略东海岸对去中心化的执着——将你的应用程序移至Solana，启动你的NFT，然后在10分钟内完成。
曼哈顿
当然，Solana并不是最去中心化的。但是游戏和NFT一开始就不需要那么多的去中心化。天气很好，费用很低，没有人把自己看得太重。
那什么是Avalanche？我会说Avalanche就是芝加哥：试图成为下一个华尔街，但更新、更便宜、更激进。那里很冷，但Avalanche在金融和贸易方面的专长让这座城市充满活力和自信，很难不押注它会上涨。
芝加哥
NEAR是旧金山——专为web3技术人员打造。这是一个理想主义的城市，到处都是想要实现以太坊3.0梦想的人。在他们看来，资料分片是长期前进的唯一条路径。
旧金山
这些城市的重要之处不仅在于它们规模大而且对商业开放，每个人对城市应该是什么以及应该如何治理都有不同的看法。它们各自接受不同的权衡，采用独特的价值观，并吸引不同的行业。
那么我们将生活在一个多链的世界中，还是会有“一条链来统治一切 ”？这是重新构建的问题：我们将生活在一个多城市的世界中，还是会有一个城市来统治所有城市？
答案很明显，城市统治有幂定律（另一种解释：马太效应）分布，但有很多城市很重要，没有什么比喻是完美的。但我发现这种心智模型对于预测L1将如何演变很有用。