Учитывая, что дорожка с ИИ такая хаотичная, всё равно приходится об этом думать. Один из подходов — рассматривать несколько проектов по функциональной иерархии, особенно когда институциональные инвесторы спрашивают вас о различиях, эта концепция особенно полезна.

Давайте сначала поговорим о Worldcoin($WLD)。 Суть этого проекта — одно предложение: В мире, полном машин, как доказать, что вы реальный человек? Идентификационная аутентификация устанавливается с помощью сканирования радужки, формируя набор механизмов «доказательства человека». С экологической точки зрения она занимает слой идентичности. Но вот в чём загвоздка — её цепочка создания стоимости хрупка, в зависимости от того, насколько глубок страх людей перед угрозами ИИ. Если вы оптимист, никто этого не хочет; Если вы настроены пессимистично, это может стать жёсткой потребностью. В некотором смысле это больше похоже на «карту хорошего гражданина», выдаваемую человечеству.

Давайте снова посмотрим на Биттенсора($TAO)и Fetch.ai($FET)Такого рода проект. Они хотят объединить глобальные вычислительные мощности и алгоритмы, чтобы создать децентрализованную интеллектуальную производственную сеть — которую можно понять как распределённую фабрику ИИ. Этот уровень называется производственным уровнем, который решает проблему «как построить модель ИИ». Но здесь есть и узкое место — как бы умна ни была модель, если она не может читать внешние данные в реальном времени, это ничем не отличается от ботаника, запертого в башне из слоновой кости. Он не знает, что сейчас делает рынок, что происходит в мире.

Если провести аналогию, Worldcoin — это защитный барьер идентичности, а Bittensor — это база для атакующего производства. Первый сказал: «Я хочу защитить человечество», а второй сказал: «Я собираюсь сделать ИИ сильнее.» Два логических направления совершенно разные, и объекты, которым они служат, совершенно разные.

APRO пытается заполнить ещё один пробел в этой структуре — на самом деле слой, который занимается взаимодействием моделей с внешним миром. Это ключевая связь, которую упустили из виду. Поэтому невозможно просто сказать, кто сильнее, но каждый из них занимает разные позиции в инфраструктуре ИИ.