A análise competitiva no crypto raramente se trata de semelhanças superficiais. Trata-se de incentivos estruturais: a arquitetura por trás do burburinho.
Dois projetos dominam a conversa sobre infraestrutura de IA descentralizada:
• Mira, e
• Bittensor ($TAO).
Em teoria, ambos descentralizam o acesso à IA. Na prática, os seus modelos divergem acentuadamente.
---
➩ Modelo do Bittensor
A Bittensor construiu uma rede onde os desenvolvedores de IA contribuem com modelos para "sub-redes", e os pedidos de inferência são roteados entre elas. As recompensas fluem para aqueles que fornecem respostas út

Quando se trata de novas primitivas, a excitação só o leva até certo ponto.
O que importa é o uso, a liquidez e para onde flui o capital.
Os últimos números do $LBTC contam uma história clara: a adoção está a acelerar.
————————————————————
➩ Fornecimento e Capitalização de Mercado
• $LBTC Suprimento: 13,086 tokens
• Capitalização de Mercado: ~$1.55B
• Curva de Crescimento: Desde o lançamento no segundo trimestre até agosto, $LBTC tornou-se o instrumento BTCFi de mais rápido crescimento por fornecimento.
Ao contrário do $BTC embrulhado, a oferta de $LBTC é mais do que um peg. Ela reflete tanto

Em blockchains, a segurança é a contagem de validadores + independência.
Na verificação de IA, é contagem de modelos + independência.
Um modelo é um único ponto de falha.
Se estiver errado, tudo o que vem a seguir está errado.
Modelos múltiplos e independentes eliminam o risco correlacionado.
Treinamento diferente, nós diferentes, preconceitos diferentes.
Estatisticamente mais difícil para todos falharem da mesma forma.
@Mira_Network direciona cada reclamação para múltiplos LLMs.
Eles votam, assinam e retornam apenas consenso verificado.
Esse é o seu orçamento de segurança de IA.
Mais diversid