AIトラックが非常に混沌としているので、それでも考えなければなりません。 一つの視点は、複数のプロジェクトを機能階層で見ることです。特に機関投資家から違いを尋ねられた場合、このフレームワークは特に有用です。

まずはWorldcoinについて話しましょう($WLD)。 このプロジェクトの核心は一文です:機械で溢れる世界で、どうやって自分が本物の人間であることを証明するのか? アイデンティティ認証は虹彩スキャンによって確立され、「人間の証明」メカニズムのセットを形成します。 生態学的観点から見ると、それはアイデンティティ層を占めています。 しかし、ここで問題があります。AIのバリューチェーンは脆弱であり、人々のAI脅威への恐怖の深さによって変わります。 楽観的であれば、誰もこの作品を望んでいません。 悲観的であれば、それが硬直した必要性になるかもしれません。 ある意味で、これは人類に発行される「良き市民カード」のようなものです。

もう一度Bittensorを見てみましょう($TAO)そして Fetch.ai($FET)この種のプロジェクトです。 彼らが目指しているのは、グローバルな計算能力とアルゴリズムを結びつけ、分散型のインテリジェント生産ネットワーク、つまり分散型AI工場を形成することです。 このレベルは生産層と呼ばれ、「AIモデルの構築方法」という問題を解決します。 しかし、ここにはボトルネックもあります。どんなに賢いモデルでも、リアルタイムの外部データを読み取れなければ、象牙の塔に閉じ込められたオタクと何ら変わりません。 今の市場が何をしているのか、世界で何が起きているのかも知りません。

例えを挙げると、Worldcoinは防御的なアイデンティティの壁であり、Bittensorは攻撃的な生産拠点です。 前者は「人類を守りたい」と言い、後者は「より強力なAIを作る」と言いました。 この二つの論理的な方向性は全く異なり、それらが仕える対象も全く異なります。

APROはこの枠組みの別のギャップを埋めようとしています。実際にはモデルと外部世界との相互作用を扱う層です。 これが見落とされてきた重要なリンクです。 したがって、どちらが強いかを単純に断言することはできませんが、それぞれAIインフラの中で異なる位置にあります。