AIインフラストラクチャの本当の制約はモデルの知性ではありません。それは経済的決定論です。 業界はパラメータの数やベンチマークの差を称賛し、能力だけが信頼を確保するかのように振る舞います。しかし、AIシステムが資本と相互作用するとき、深い制約はインセンティブの整合性です。自動実行ループ内の確率的出力は、市場が簡単に価格を付けられないリスクを生み出します。 分散環境では、出力がバリデーター、ハードウェア、ネットワークを通じて実際のレイテンシーと調整の制限の中で伝播します。ストレス下では、小さな不一致が拡大します。それらの決定が清算、財務配分、またはガバナンスの行動に影響を与えるとき、不確実性は財務的に重要になります。 Mira Networkはこれを構造的にアプローチします。モデルが提案し、ネットワークが検証します。出力は、拘束力を持つ前に検証と経済的挑戦にさらされます。信頼性はスケールによって仮定されるのではなく、インセンティブを通じて設計されます。 その変化はリスクを圧縮します。決定論、透明性、そして整合した検証は、生のモデルの流暢さよりも重要です。AIシステムが資本配分に近づくにつれて、インフラストラクチャは物語のパフォーマンスによってではなく、インセンティブが敵対的になったときにどれほど予測可能に振る舞うかによって評価されます。 @Mira - Trust Layer of AI #Mira $MIRA