Оскільки у AI-секторі так хаотично, потрібно розставити пріоритети. Один із підходів — розглядати кілька проектів за функціональним рівнем — особливо коли ви маєте справу з інституційними інвесторами, які питають, у чому саме різниця між цими проектами, цей каркас дуже корисний.

Почнемо з Worldcoin($WLD). Основна ідея цього проекту — одне речення: у світі, де машини літають навколо, як довести, що ти справжня людина? Створення системи ідентифікації через сканування райдужної оболонки, формуючи механізм "доказу людства". З точки зору екосистеми, він займає рівень ідентичності. Але тут є проблема — його ціннісна ланцюгова лінія досить крихка і повністю залежить від ступеня страху перед AI. Оптимістично — ніхто не зацікавиться цим; песимістично — це може стати необхідністю. У певному сенсі, це більше схоже на "посвідчення добропорядності" для людини.

Розглянемо Bittensor($TAO) і Fetch.ai($FET). Вони прагнуть об’єднати глобальні обчислювальні потужності та алгоритми, створюючи децентралізовану мережу інтелектуального виробництва — можна зрозуміти як розподілену AI-фабрику. Цей рівень називається виробничим і вирішує питання "як створити AI-модель". Але тут є обмеження — навіть найрозумніша модель, якщо вона не має доступу до реальних зовнішніх даних, — це просто книжковий черв’як у вежі з слонової кістки. Вона не знає, як зараз йдуть справи на ринку, що відбувається у світі.

Якщо проводити аналогію, Worldcoin — це оборонний бар’єр ідентичності, а такі проекти, як Bittensor — це наступальні виробничі бази. Перший каже: "Я хочу захистити людство", другий — "Я створюю більш потужний AI". Їх логіка і цілі зовсім різні, і обслуговують різних користувачів.

APRO у цьому каркасі прагне заповнити ще один порожній простір — фактично, це рівень, що відповідає за взаємодію моделей із зовнішнім світом. Це — ключовий етап, який ігнорується. Тому не можна просто сказати, хто сильніший, — вони займають різні позиції у базовій інфраструктурі AI.