暗号における競争分析は、表面的な類似点について語ることはほとんどありません。それは、バズの背後にあるアーキテクチャ、つまり構造的インセンティブに関するものです。

分散型AIインフラストラクチャに関する会話を支配する2つのプロジェクト:

• ミラ、そして
• Bittensor ($TAO).

理論上、両者はAIへのアクセスを分散化しています。しかし、実際には、彼らのモデルは大きく異なります。

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(4)Bittensorのモデル

Bittensorは、AI開発者がモデルを「サブネット」に貢献し、推論リクエストがそれらを通じてルーティングされるネットワークを構築しました。役立つ応答を提供する人々には報酬が流れます。

それは市場経済です:

• 供給 = 提供されたモデル。
• Demand = 推論呼び出し。
• 価格発見 = ステーキングと評判スコアリング。

このデザインの強みはオープンさです。誰でもモデルを提供でき、誰でも利用できます。しかし、オープンさはその弱点でもあります。

市場は真実を保証しない。
彼らは正確性ではなく、供給とスループットを最適化します。

資本が推論マーケットプレイスに流れ込むとき、ゲームは「誰がより早く、安く、説得力を持って答えられるか」となります。検証はネイティブなプリミティブではありません。

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➩ ミラのモデル

ミラは異なる前提に基づいて設計されました：検証なしのAI出力は、高リスクのシステムでは無価値であるということです。

そのアーキテクチャは、AIの応答を事実の主張に分解し、それを独立したモデルに分配し、合意を必要とします。複数の検証者が同意したときにのみ、証明書が発行されます：出力が信頼できるほど真実であるという暗号学的な受領書です。

経済はスループットのことではありません。インセンティブによる誠実さのことです：

• ノードは検証のためにステークします。
• スラッシングは操作を抑制します。
• 冗長性は回復力を確保します。

コンセンサスは、単なる有用性ではなく、真実に向かうインセンティブの勾配を生み出します。

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➩MiraとBittensorの異なるユースケース

消費者向けチャットアプリでは、推論マーケットプレイスで十分かもしれません。迅速で安価な応答が注目を集めます。

しかし、AIエージェントが資本を保有し、取引を実行したり、規制産業で活動したりするようになると、ハードルは変わります。「説得力」が十分ではなくなります。監査可能で検証可能な真実が商品となるのです。

機関は不透明な市場に資金を割り当てません。彼らは領収書のあるシステムに資金を割り当てます。ミラのデザインはその需要に直接応えています。

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➩ 私の考え

Bittensor = モデル供給のためのオープンバザール。
Mira = 真実が製品であるインフラ層。

両者はAI経済において役割を果たしています。しかし、次の流動性の波が到来するとき(ETFs、RWA、機関投資家) 正しさを証明できるシステムが、単に出力を提供するだけでなく、最も価値の高いフローを獲得するでしょう。

そのシステムは@Mira_Networkです。