Analisis kompetitif dalam kripto jarang tentang kesamaan permukaan. Ini tentang insentif struktural: arsitektur di bawah kesibukan.
Dua proyek mendominasi percakapan tentang infrastruktur AI terdesentralisasi:
• Mira, dan
• Bittensor ($TAO).
Secara teori, keduanya mendekentralisasikan akses ke AI. Dalam praktiknya, model mereka sangat berbeda.
---
➩ Model Bittensor
Bittensor membangun jaringan di mana pengembang AI menyumbangkan model ke "subnet," dan permintaan inferensi diarahkan di antara mereka. Hadiah mengalir kepada mereka yang memberikan respons yang berguna.
Ini adalah ekonomi pasar:
•

Ketika berbicara tentang primitif baru, hype hanya membawa Anda sejauh ini.
Apa yang penting adalah penggunaan, likuiditas, dan ke mana aliran modal.
Angka terbaru $LBTC menceritakan sebuah kisah yang jelas: adopsi semakin cepat.
————————————————————
➩ Pasokan dan Kapitalisasi Pasar
• $LBTC Pasokan: 13.086 token
• Kapitalisasi Pasar: ~$1,55B
• Kurva Pertumbuhan: Dari peluncuran pada Q2 hingga Agustus, $LBTC telah menjadi instrumen BTCFi yang tumbuh paling cepat berdasarkan pasokan.
Tidak seperti $BTC yang dibungkus, pasokan $LBTC lebih dari sekadar peg. Ini mencerminkan baik deposito $BTC dan

Dalam blockchain, keamanan adalah jumlah validator + independensi.
Dalam verifikasi AI, itu adalah jumlah model + independensi.
Satu model adalah satu titik kegagalan.
Jika itu salah, semuanya yang di bawahnya juga salah.
Beberapa model independen membunuh risiko yang berkorelasi.
Pelatihan yang berbeda, node yang berbeda, bias yang berbeda.
Secara statistik lebih sulit bagi mereka semua untuk gagal dengan cara yang sama.
@Mira_Network mengarahkan setiap klaim ke beberapa LLM.
Mereka memberikan suara, menandatangani, dan mengembalikan hanya konsensus yang terverifikasi.
Itu adalah anggaran kea