Différence entre TAO et RNDR / FET / AKT

TAO（Bittensor）： Donner un prix à l’intelligence artificielle elle-même (qui est plus intelligent, qui gagne plus)

RNDR（Render）： Vendre la puissance de calcul GPU (principalement pour le rendu & inférence)

FET（Fetch.ai / ASI）： Créer un réseau collaboratif d’agents IA

AKT（Akash）： Vendre des ressources de cloud computing (AWS décentralisé)

👉 TAO = couche d’intelligence

👉 RNDR / AKT = couche de ressources

👉 FET = couche d’applications / d’agents

Tableau comparatif des différences clés

Projet TAO RNDR FET AKT Nature Marché décentralisé de l’intelligence artificielle Marché décentralisé de GPU Réseau d’agents IA Cloud décentralisé Qu’est-ce qu’on vend ? Modèle, qualité de sortie GPU, temps, service d’agent, barrière à l’entrée sous-réseau + mécanisme d’évaluation GPU, offre et demande Cadre d’agents, coûts, ressources, infrastructure, barrières technologiques, substituabilité Faible / Moyen / Élevé Faible / Moyen / Élevé Faible / Moyen / Élevé Faible / Moyen / Élevé

Explication détaillée (points clés)

🧠 TAO (Bittensor) — Le token IA le plus « hardcore »

Problème central :

« Qui a l’IA la plus intelligente, comment être reconnu dans un réseau décentralisé ? »

Approche de TAO

Ne vend pas de puissance de calcul

Ne vend pas d’API

Vend la qualité des résultats

Les validateurs testent continuellement le modèle

Bon modèle → récompense en TAO

Pourquoi est-ce unique ?

Première fois que la capacité IA = ressource de consensus

Mécanisme de sous-réseau permettant une segmentation verticale de l’IA

Effet de réseau très fort (plus il y a de modèles, plus c’est précieux)

📌 Qui cela concerne-t-il ?

Regarder la narration à long terme de l’IA

Accepter une forte volatilité

Les personnes souhaitant miser sur la « base décentralisée de l’IA »

🎨 RNDR (Render) — Basé sur la demande GPU

Problème central :

« Qui a des GPU inactifs, qui a besoin de puissance de calcul ? »

Approche de RNDR

Offres de GPU en vente

Les demandeurs paient

RNDR comme système de règlement & d’incitation

Avantages

Demandes réelles (rendu, vidéo, inférence)

Clarté commerciale

Très friendly avec Web2

Limitations

Ne distingue pas « intelligence » ou non

Essentiellement une location de puissance

Facilement influencé par le prix centralisé des GPU

📌 Qui cela concerne-t-il ?

Plutôt prudent

Optimiste sur la demande en puissance de calcul IA

Ne veut pas gérer de mécanismes complexes

🤖 FET (Fetch.ai / ASI) — Narratif d’agents IA

Problème central :

« L’IA peut-elle collaborer automatiquement comme un humain ? »

Approche de FET

Utiliser des agents pour exécuter des tâches

Transactions et collaboration automatiques entre agents

FET utilisé pour le paiement & la coordination

Avantages

Narratif d’agents fort

Application Web3 + IA

Proche des scénarios d’entreprise

Limitations

La mise en œuvre à grande échelle des agents est encore tôt

Capture de valeur moins claire que TAO

📌 Qui cela concerne-t-il ?

Regarder l’émergence des applications

Aimer la flexibilité narrative

Accepter l’incertitude

☁️ AKT (Akash) — Cloud décentralisé

Problème central :

« Le cloud computing peut-il être moins cher que AWS ? »

Approche d’AKT

Vendre CPU / GPU / stockage

Bidding à la demande

AKT utilisé pour paiement & staking

Avantages

Logique commerciale très claire

Avantage de coût évident

Beaucoup de projets IA l’utilisent

Limitations

Relation indirecte avec l’IA elle-même

Barrière à l’entrée plus faible

Ressemble plus à une action infrastructurelle

📌 Qui cela concerne-t-il ?

Plutôt défensif

Regarder la demande à long terme en puissance de calcul

Ne cherche pas à raconter une histoire explosive

Et si on ne pouvait en choisir qu’un ?

Parier sur la « révolution de l’IA de base » → TAO

Parier sur la « croissance de la demande en puissance de calcul » → RNDR / AKT

Parier sur l’« explosion des applications IA » → FET

Une stratégie de combinaison très efficace (non conseil d’investissement)

TAO (intelligence) + RNDR (puissance de calcul) + FET (applications)

Trois couches couvertes :

Valeur de base

Ressources intermédiaires

Applications avancées **$TAO **$FET **$KERNEL **