加密貨幣中的競爭分析很少僅僅是表面相似之處。它關乎結構性激勵：在熱議之下的架構。

兩個項目主導着關於去中心化人工智能基礎設施的討論：

• 米拉，和
• Bittensor ( TAO) 美元。

在理論上，兩者都實現了對人工智能的去中心化訪問。在實踐中，它們的模型卻大相徑庭。

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➩ Bittensor 的模型

Bittensor建立了一個網路，AI開發者將模型貢獻給“子網”，推理請求在它們之間路由。獎勵流向那些提供有用響應的人。

這是一種市場經濟：

• 供應 = 貢獻的模型。
• 需求 = 推理調用。
• 價格發現 = 質押和聲譽評分。

這個設計的優勢在於開放；任何人都可以貢獻模型，任何人都可以使用。但是開放也是它的弱點。

市場並不保證真相。
他們優化供應和吞吐量，而不是正確性。

當資本流入推理市場時，遊戲變成了“誰能更快、更便宜、更有說服力地回答。”驗證並不是原生原語。

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➩ Mira的模型

Mira的設計基於一個不同的假設：在高風險系統中，未經驗證的AI輸出是毫無價值的。

它的架構將人工智能的響應分解爲事實聲明，分布在獨立模型之間，並要求達成共識。只有當多個驗證者達成一致時，才會鑄造證書：一種加密收據，證明輸出足夠真實以值得信賴。

經濟不是關於產出，而是關於激勵誠實：

• 節點質押以進行驗證。
• 削減機制可以阻止操縱。
• 冗餘確保彈性。

共識創造了一個朝向真理的激勵梯度，而不僅僅是實用性。

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➩ Mira與Bittensor的不同使用案例

對於消費類聊天應用，推理市場可能就足夠了。更快、更便宜的響應吸引了注意力。

但是隨着人工智能代理開始持有資本、執行交易或在受監管的行業中運作，標準有所提高。“令人信服”的說法已不再足夠。可審計、可驗證的真相成爲了商品。

機構不會投資於不透明的市場。他們投資於有憑證的系統。Mira的設計直接滿足了這一需求。

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➩ 我的看法

Bittensor = 一個模型供給的開放集市。
Mira = 一個基礎設施層，其中真相是產品。

兩者在人工智能經濟中扮演着角色。但當下一波流動性潮來臨時(ETF、真實資產、機構代理)能夠證明正確性的系統，而不僅僅是提供輸出，將捕獲最高價值的流動。

這個系統是@Mira_Network。