Le récit AI 2.0 présente des changements structurels significatifs par rapport à son prédécesseur. La différence clé réside dans l'accent : là où AI 1.0 se concentrait sur les grands modèles de langage généraux et une adoption large, AI 2.0 met l'accent sur des applications spécialisées, l'intelligence en chaîne et des agents autonomes opérant au sein d'écosystèmes décentralisés. Cette itération diverge également dans l'exécution — plutôt que des déploiements dépendants des entreprises, nous assistons à une croissance du développement permissionless, piloté par la communauté. La structure du marché le reflète également : les cycles précédents étaient dominés par des méga-capitalisations, tandis que l'élan actuel montre une fragmentation à travers des tokens AI sectoriels et des infrastructures. Pour les marchés crypto en particulier, la distinction est très importante — elle reconfigure quels projets captent la valeur et comment les flux d'allocation des investisseurs évoluent. Comprendre ces changements architecturaux aide à identifier quelles narratives ont une véritable durabilité versus les cycles de hype.