加密货币中的竞争分析很少仅仅是表面相似之处。它关乎结构性激励：在热议之下的架构。

两个项目主导着关于去中心化人工智能基础设施的讨论：

• 米拉，和
• Bittensor ( TAO) 美元。

在理论上，两者都实现了对人工智能的去中心化访问。在实践中，它们的模型却大相径庭。

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➩ Bittensor 的模型

Bittensor建立了一个网络，AI开发者将模型贡献给“子网”，推理请求在它们之间路由。奖励流向那些提供有用响应的人。

这是一种市场经济：

• 供应 = 贡献的模型。
• 需求 = 推理调用。
• 价格发现 = 质押和声誉评分。

这个设计的优势在于开放；任何人都可以贡献模型，任何人都可以使用。但是开放也是它的弱点。

市场并不保证真相。
他们优化供应和吞吐量，而不是正确性。

当资本流入推理市场时，游戏变成了“谁能更快、更便宜、更有说服力地回答。”验证并不是原生原语。

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➩ Mira的模型

Mira的设计基于一个不同的假设：在高风险系统中，未经验证的AI输出是毫无价值的。

它的架构将人工智能的响应分解为事实声明，分布在独立模型之间，并要求达成共识。只有当多个验证者达成一致时，才会铸造证书：一种加密收据，证明输出足够真实以值得信赖。

经济不是关于产出，而是关于激励诚实：

• 节点质押以进行验证。
• 削减机制可以阻止操纵。
• 冗余确保弹性。

共识创造了一个朝向真理的激励梯度，而不仅仅是实用性。

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➩ Mira与Bittensor的不同使用案例

对于消费类聊天应用，推理市场可能就足够了。更快、更便宜的响应吸引了注意力。

但是随着人工智能代理开始持有资本、执行交易或在受监管的行业中运作，标准有所提高。“令人信服”的说法已不再足够。可审计、可验证的真相成为了商品。

机构不会投资于不透明的市场。他们投资于有凭证的系统。Mira的设计直接满足了这一需求。

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➩ 我的看法

Bittensor = 一个模型供给的开放集市。
Mira = 一个基础设施层，其中真相是产品。

两者在人工智能经济中扮演着角色。但当下一波流动性潮来临时(ETF、真实资产、机构代理)能够证明正确性的系统，而不仅仅是提供输出，将捕获最高价值的流动。

这个系统是@Mira_Network。