L'analyse concurrentielle dans la crypto ne concerne que rarement les similarités superficielles. Il s'agit d'incitations structurelles : l'architecture sous-jacente au buzz.
Deux projets dominent la conversation autour de l'infrastructure d'IA décentralisée :
• Mira, et • Bittensor ($TAO).
Sur le papier, les deux décentralisent l'accès à l'IA. En pratique, leurs modèles divergent fortement.
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➩ Le modèle de Bittensor
Bittensor a construit un réseau où les développeurs d'IA contribuent des modèles à des « sous-réseaux », et les demandes d'inférence sont routées à travers eux. Les récompenses affluent à ceux qui fournissent des réponses utiles.
C'est une économie de marché :
• Offre = modèles contribué. • La demande = appels d'inférence. • Découverte des prix = mise en jeu et score de réputation.
La force de ce design est l'ouverture ; tout le monde peut contribuer un modèle, tout le monde peut en profiter. Mais l'ouverture est aussi sa faiblesse.
Les marchés ne garantissent pas la vérité. Ils optimisent pour l'approvisionnement et le débit, pas pour la correction.
Lorsque des capitaux affluent vers les marchés d'inférence, le jeu est "qui peut répondre plus rapidement, moins cher, de manière plus convaincante." La vérification n'est pas le primitif natif.
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➩ Le Modèle de Mira
Mira a été conçu autour d'une hypothèse différente : que les résultats de l'IA sans vérification sont sans valeur dans les systèmes à enjeux élevés.
Son architecture décompose les réponses de l'IA en affirmations factuelles, les distribue entre des modèles indépendants et nécessite un consensus. Ce n'est que lorsque plusieurs vérificateurs sont d'accord qu'un certificat est émis : un reçu cryptographique indiquant que la sortie est suffisamment vraie pour être fiable.
L'économie ne concerne pas le débit. Il s'agit d'honnêteté incitée :
• Les nœuds participent à la vérification. • La réduction dissuade la manipulation. • La redondance assure la résilience.
Le consensus crée un gradient d'incitation vers la vérité, pas seulement l'utilité.
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➩ Les cas d'utilisation divergents de Mira contre Bittensor
Pour les applications de chat grand public, un marché d'inférence peut suffire. Des réponses plus rapides et moins chères attirent l'attention.
Mais à mesure que les agents d'IA commencent à détenir des capitaux, à exécuter des transactions ou à opérer dans des secteurs réglementés, la barre se déplace. "Convaincant" n'est pas suffisant. La vérité auditée et vérifiable devient la marchandise.
Les institutions n'investissent pas dans des marchés opaques. Elles investissent dans des systèmes avec des reçus. La conception de Mira répond directement à cette demande.
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➩ Mon avis
Bittensor = un bazar ouvert pour l'approvisionnement en modèles. Mira = une couche d'infrastructure où la vérité est le produit.
Les deux ont un rôle dans l'économie de l'IA. Mais lorsque la prochaine vague de liquidité arrivera (ETFs, RWA, agents institutionnels) le système qui peut prouver la justesse, et pas seulement fournir un résultat, capturera les flux de la plus haute valeur.
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L'analyse concurrentielle dans la crypto ne concerne que rarement les similarités superficielles. Il s'agit d'incitations structurelles : l'architecture sous-jacente au buzz.
Deux projets dominent la conversation autour de l'infrastructure d'IA décentralisée :
• Mira, et
• Bittensor ($TAO).
Sur le papier, les deux décentralisent l'accès à l'IA. En pratique, leurs modèles divergent fortement.
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➩ Le modèle de Bittensor
Bittensor a construit un réseau où les développeurs d'IA contribuent des modèles à des « sous-réseaux », et les demandes d'inférence sont routées à travers eux. Les récompenses affluent à ceux qui fournissent des réponses utiles.
C'est une économie de marché :
• Offre = modèles contribué.
• La demande = appels d'inférence.
• Découverte des prix = mise en jeu et score de réputation.
La force de ce design est l'ouverture ; tout le monde peut contribuer un modèle, tout le monde peut en profiter. Mais l'ouverture est aussi sa faiblesse.
Les marchés ne garantissent pas la vérité.
Ils optimisent pour l'approvisionnement et le débit, pas pour la correction.
Lorsque des capitaux affluent vers les marchés d'inférence, le jeu est "qui peut répondre plus rapidement, moins cher, de manière plus convaincante." La vérification n'est pas le primitif natif.
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➩ Le Modèle de Mira
Mira a été conçu autour d'une hypothèse différente : que les résultats de l'IA sans vérification sont sans valeur dans les systèmes à enjeux élevés.
Son architecture décompose les réponses de l'IA en affirmations factuelles, les distribue entre des modèles indépendants et nécessite un consensus. Ce n'est que lorsque plusieurs vérificateurs sont d'accord qu'un certificat est émis : un reçu cryptographique indiquant que la sortie est suffisamment vraie pour être fiable.
L'économie ne concerne pas le débit. Il s'agit d'honnêteté incitée :
• Les nœuds participent à la vérification.
• La réduction dissuade la manipulation.
• La redondance assure la résilience.
Le consensus crée un gradient d'incitation vers la vérité, pas seulement l'utilité.
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➩ Les cas d'utilisation divergents de Mira contre Bittensor
Pour les applications de chat grand public, un marché d'inférence peut suffire. Des réponses plus rapides et moins chères attirent l'attention.
Mais à mesure que les agents d'IA commencent à détenir des capitaux, à exécuter des transactions ou à opérer dans des secteurs réglementés, la barre se déplace. "Convaincant" n'est pas suffisant. La vérité auditée et vérifiable devient la marchandise.
Les institutions n'investissent pas dans des marchés opaques. Elles investissent dans des systèmes avec des reçus. La conception de Mira répond directement à cette demande.
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➩ Mon avis
Bittensor = un bazar ouvert pour l'approvisionnement en modèles.
Mira = une couche d'infrastructure où la vérité est le produit.
Les deux ont un rôle dans l'économie de l'IA. Mais lorsque la prochaine vague de liquidité arrivera (ETFs, RWA, agents institutionnels) le système qui peut prouver la justesse, et pas seulement fournir un résultat, capturera les flux de la plus haute valeur.
Ce système est @Mira_Network.