Vu la confusion dans le secteur de l'IA, il est préférable de clarifier la réflexion. Une approche consiste à décomposer plusieurs projets selon leur niveau fonctionnel — surtout lorsque vous faites face à des investisseurs institutionnels qui demandent quelles sont réellement les différences entre ces projets, ce cadre s'avère particulièrement utile.

Commençons par Worldcoin($WLD). La mission centrale de ce projet peut se résumer ainsi : dans un monde où les machines sont omniprésentes, comment prouver que vous êtes un vrai humain ? En utilisant la reconnaissance de l'iris pour établir une identité, créant ainsi un mécanisme de "preuve d'humanité". Sur le plan de l'écosystème, il occupe la couche d'identité. Mais il y a un problème — sa chaîne de valeur est en réalité très fragile, dépendant entièrement du degré de peur que suscite la menace de l'IA. Si l'on est optimiste, personne ne s'y intéressa ; si l'on est pessimiste, cela pourrait devenir une nécessité absolue. D'une certaine manière, cela ressemble à une "carte d'identité" délivrée à l'humanité.

Regardons maintenant Bittensor($TAO) et Fetch.ai($FET). Ces projets visent à connecter la puissance de calcul et les algorithmes du monde entier pour former un réseau décentralisé de production intelligente — on peut le voir comme une usine d'IA distribuée. Ce niveau s'appelle la couche de production, et il résout la question "Comment créer des modèles d'IA". Mais il y a aussi des limites — un modèle aussi intelligent soit-il, s'il ne peut pas accéder à des données externes en temps réel, il est aussi inutile qu'un érudit cloîtré dans sa tour d'ivoire. Il ignore comment évoluent les marchés ou ce qui se passe dans le monde.

Pour faire une analogie, Worldcoin est une barrière d'identité défensive, tandis que des projets comme Bittensor sont des bases de production offensives. Le premier dit "Je veux protéger l'humanité", le second "Je vais créer une IA plus puissante". Ces deux logiques sont fondamentalement différentes, et leurs cibles aussi.

APRO, dans ce cadre, cherche à combler un autre vide — en réalité, la couche qui gère l'interaction entre modèles et monde extérieur. C’est là le maillon clé souvent négligé. Il ne faut pas simplement dire lequel est plus fort, mais comprendre qu'ils occupent chacun une position différente dans l'infrastructure de l'IA.