Pas besoin de débat. @mwx_ai construit le marché où 400 millions de PME ne se contentent pas d'utiliser l'IA. Elles participent à son économie. L'adoption de l'IA a été structurellement inégale. Les grandes entreprises ont l'infrastructure. Les consommateurs ont des applications alimentées par l'IA. Mais les PME, l'épine dorsale du commerce mondial, ont largement été exclues. Pas parce qu'elles ne génèrent pas de valeur, mais parce qu'elles ne contrôlent pas les données ou l'infrastructure nécessaires pour en bénéficier. MWX change cette équation en introduisant un marché décentralisé de l'IA conçu spécifiquement pour les PME. Au lieu d'exiger des équipes internes d'IA, les entreprises peuvent accéder à des modules d'IA prêts à l'emploi dans les domaines du marketing, des ventes, des finances, des opérations et de la sécurité. L'IA devient opérationnelle instantanément. Aucun surcoût technique requis. Conception clé : ▸ Focus mondial : 400 millions de PME mal desservies ▸ Couche produit : Outils d'IA modulaires et prêts à l'emploi dans les fonctions commerciales essentielles ▸ Infrastructure : Marché décentralisé alimenté par des données onchain vérifiables ▸ Modèle de token : $MWXT offre fixe (1 milliard) avec brûlage et rachat liés à une utilisation réelle Le changement critique n'est pas seulement l'accès à l'IA, mais la propriété de la couche d'intelligence qui la sous-tend. Grâce à l'intégration avec Pundi AI, les PME peuvent désormais contribuer des données commerciales réelles onchain tout en maintenant une propriété et une provenance transparentes. Les données opérationnelles qui étaient auparavant invisibles et extractibles deviennent un actif numérique vérifiable. Cela introduit un nouveau primitif économique. L'activité commerciale devient des données monétisables. Les données deviennent une intelligence entraînable. L'intelligence revient aux entreprises qui l'ont créée. Les agents d'IA de MWX fonctionnent sur des ensembles de données qui sont structurés, audités et étiquetés par la communauté. Cela améliore la fiabilité des modèles tout en supprimant la dépendance à des pipelines de données centralisés et opaques. Le résultat est un système en boucle fermée où : • Les PME génèrent des données par leurs opérations normales...