نظرًا للفوضى في مسار الذكاء الاصطناعي، لا بد من تنظيم الأفكار. أحد الزوايا هو تقسيم المشاريع حسب مستوى الوظيفة — خاصة عندما تواجه المستثمرين المؤسسيين بسؤال عن الفروقات بين هذه المشاريع، يصبح هذا الإطار مفيدًا جدًا.

لنبدأ بـWorldcoin($WLD). جوهر هذا المشروع يكمن في جملة واحدة: في عالم تملؤه الآلات، كيف تثبت أنك إنسان حقيقي؟ من خلال مسح قزحية العين لإنشاء هوية موثوقة، وتشكيل آلية "إثبات الإنسان". من حيث المستوى البيئي، فهو يحتل مستوى الهوية. لكن هناك مشكلة — سلسلة القيمة الخاصة به هشة جدًا، وتعتمد تمامًا على مدى خوف الناس من تهديدات الذكاء الاصطناعي. إذا كنت متفائلًا، فلن يريده أحد؛ وإذا كنت متشائمًا، فقد يصبح ضرورة. بمعنى ما، هو أشبه بشهادة "صالحة" تمنح للبشرية.

ننظر الآن إلى مشاريع مثل Bittensor($TAO) وFetch.ai($FET). هدفها هو ربط القدرة الحاسوبية والخوارزميات على مستوى العالم، لتشكيل شبكة إنتاج ذكية لامركزية — يمكن فهمها كمصنع ذكاء اصطناعي موزع. هذا المستوى يُسمى مستوى الإنتاج، ويعالج سؤال "كيف نُنشئ نماذج الذكاء الاصطناعي". لكن هناك أيضًا عائق — نموذج ذكي جدًا، إذا لم يتمكن من الوصول إلى البيانات الخارجية في الوقت الحقيقي، فهو لا يختلف عن المثقف المنعزل في برج عاجي. لا يعرف كيف تتغير السوق الآن، أو ما يحدث في العالم.

إذا أردنا المقارنة، فإن Worldcoin هو حاجز هوية دفاعي، بينما مشاريع مثل Bittensor هي قواعد إنتاج هجومية. الأول يقول "أريد حماية البشر"، والثاني يقول "سأصنع ذكاء اصطناعي أقوى". الاتجاهان مختلفان تمامًا، والجمهور المستهدف مختلف أيضًا.

APRO في هذا الإطار يسعى لملء فجوة أخرى — وهي في الواقع الطبقة التي تتعامل مع تفاعل النموذج مع العالم الخارجي. هذا هو العنصر الحاسم الذي يُغفل غالبًا. لذلك، لا يمكن القول ببساطة أيهما أقوى، بل إنهما في مواقع مختلفة من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.