Visto que o setor de AI está tão confuso, ainda é preciso organizar as ideias. Uma abordagem é dividir alguns projetos por nível de funcionalidade — especialmente quando você enfrenta investidores institucionais perguntando quais são as diferenças entre esses projetos, esse quadro é especialmente útil.

Primeiro, vamos falar do Worldcoin($WLD). O núcleo deste projeto é uma frase: em um mundo cheio de máquinas, como provar que você é uma pessoa real? Através de escaneamento de íris para estabelecer autenticação de identidade, formando um mecanismo de "prova de humanidade". Do ponto de vista do ecossistema, ele ocupa o nível de identidade. Mas há um problema — sua cadeia de valor é bastante frágil, dependendo totalmente de quão profunda é a preocupação das pessoas com a ameaça da AI. Se for otimista, ninguém vai querer isso; se for pessimista, pode se tornar uma necessidade real. Em certo sentido, isso é mais como uma "certidão de bom cidadão" emitida para a humanidade.

Depois, olhamos para projetos como Bittensor($TAO) e Fetch.ai($FET). Eles querem conectar o poder de processamento e algoritmos globais, formando uma rede descentralizada de produção inteligente — que pode ser entendida como uma fábrica de AI distribuída. Este nível é chamado de nível de produção, resolvendo a questão de "como criar modelos de AI". Mas também há um gargalo — um modelo inteligente, se não puder acessar dados externos em tempo real, é como um erudito preso na torre de marfim. Ele não sabe como estão as cotações atuais ou o que está acontecendo no mundo.

Se for fazer uma analogia, o Worldcoin é uma barreira de identidade defensiva, enquanto projetos como Bittensor são bases de produção ofensivas. O primeiro diz "quero proteger a humanidade", o segundo diz "quero criar uma AI mais forte". As duas direções lógicas são completamente diferentes, e os públicos que atendem também são totalmente distintos.

A APRO, neste quadro, quer preencher uma outra lacuna — na verdade, a camada que lida com a interação entre modelos e o mundo externo. Este é o elo-chave que tem sido negligenciado. Portanto, não se pode simplesmente dizer qual é mais forte, mas sim que cada um ocupa uma posição diferente na infraestrutura básica de AI.