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。
---
(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。
---
➩ ミラのモデル
ミラは異なる前提に基づいて設計さ

新しいプリミティブに関しては、ハイプは限界があります。
重要なのは使用、流動性、そして資本の流れです。
$LBTCの最新の数字は明確なストーリーを語っています：採用が加速しています。
————————————————————
➩ 供給と時価総額
• $LBTC供給量:13,086トークン
• 時価総額: ~$1.55B
• 成長曲線：Q2 のローンチから 8 月まで、$LBTC は供給量において最も急成長している BTCFi インストゥルメントとなりました。
ラップされた$BTCとは異なり、$LBTCの供給はペッグ以上のものです。それは、$BTCの預金とBabylonステーキングによる蓄積された利回りの両方を反映しています。
総ロックバリュー: $1.615B
• ビットコインメインネットにおいて$1.518Bが確保されています
• 98百万ドルがEthereumおよびその他のチェーンに分配されました
これにより、$LBTCはDeFiで稼働している最大の$BTC建て資産の一つとなり、多くの初期段階の競合をすでに追い越しています。
————————————————————
➩ $LBTCは実際にどこで使われていますか？
• @aave v3: $LBTCが担保として上場し、ビットコインをレンディング市場に持ち込む。
•@pendle_fi:$LBTC利回りがPT + YTに分割され

ブロックチェーンにおいて、セキュリティはバリデーター数 + 独立性です。
AI検証では、モデル数 + 独立性です。
1つのモデルは単一障害点です。
もしそれが間違っていれば、すべての下流も間違っています。
複数の独立したモデルは、相関リスクを排除します。
異なるトレーニング、異なるノード、異なるバイアス。
統計的に、彼ら全員が同じ方法で失敗することは難しい。
@Mira_Networkは各クレームを複数のLLMにルーティングします。
彼らは投票し、署名し、確認された合意のみを返します。
それがあなたのAIセキュリティ予算です。
より多様性、より堅牢性。
➩ 認知の証明は > 計算の証明はどうですか
• 計算の証明 = “私はGPU時間を使いました。”
出力が正しいことを証明していない。
• 認知の証明 = “複数の独立したモデルがそれが正しいと同意する。”
検証された推論、暗号的に署名された、オンチェーン。
@Mira_Networkは、コンセンサスを真実のメカニズムにします。
あなたは働いたことを証明していません。
あなたは正しく考えたことを証明しています！
➩ なぜそれが重要なのか
金融、ヘルスケア、自動化システム；正確性は存在に関わる。
DeFiにおける1つの悪い出力が流動性を枯渇させる。
医療における1つの悪い結果は患者を傷つける。
セキュリティ予算と認知証明は、あってもな