Visto lo caótico que está el sector de la IA, todavía hay que ordenar un poco las ideas. Un enfoque es dividir varios proyectos según su nivel funcional—especialmente cuando te enfrentan inversores institucionales preguntando cuáles son las diferencias entre estos proyectos, este marco resulta especialmente útil.

Primero hablemos de Worldcoin($WLD). El núcleo de este proyecto se resume en una frase: en un mundo lleno de máquinas, ¿cómo demostrar que eres un humano real? A través del escaneo de iris para establecer una autenticación de identidad, formando un mecanismo de "prueba de humanidad". Desde la perspectiva del ecosistema, ocupa la capa de identidad. Pero aquí hay un problema—su cadena de valor en realidad es muy frágil, depende completamente de qué tan profundo sea el miedo de las personas a las amenazas de la IA. Si somos optimistas, nadie lo querrá; si somos pesimistas, podría convertirse en una necesidad básica. En cierto sentido, esto es más como una "tarjeta de identificación" para los humanos.

Luego están proyectos como Bittensor($TAO) y Fetch.ai($FET). Lo que quieren hacer es conectar la potencia de cálculo y algoritmos a nivel global, formando una red descentralizada de producción inteligente—puede entenderse como fábricas de IA distribuidas. Esta capa se llama la capa de producción, y resuelve la cuestión de "cómo crear modelos de IA". Pero aquí también hay un cuello de botella—un modelo que sea muy inteligente, si no puede acceder a datos externos en tiempo real, no es diferente a un erudito encerrado en su torre de marfil. No sabe cómo están las condiciones del mercado ni qué está pasando en el mundo.

Si hay que hacer una analogía, Worldcoin es una barrera de identidad defensiva, mientras que proyectos como Bittensor son bases de producción ofensivas. La primera dice "quiero proteger a la humanidad", la segunda dice "voy a crear IA más poderosa". Sus lógicas y objetivos son completamente diferentes, y los públicos a los que sirven también.

APRO en este marco busca llenar otro vacío—en realidad, la capa que maneja la interacción entre modelos y el mundo exterior. Este es el eslabón clave que ha sido ignorado. Por eso, no se puede decir simplemente cuál es más fuerte, sino que cada uno ocupa una posición diferente en la infraestructura básica de la IA.