La credibilidad de la IA en esta categoría ha estado bastante en tendencia últimamente. En el mercado existen diferentes enfoques tecnológicos en competencia, entre los cuales Inference Labs y Mira Network suelen ser comparados, pero sus ideas y soluciones difieren bastante.

Inference Labs sigue una ruta tecnológica más orientada a las matemáticas y la lógica dura. Se centran principalmente en profundizar en el aprendizaje automático de conocimiento cero (zkML), cuya lógica central es, mediante la tecnología de pruebas de conocimiento cero, permitir que el proceso de inferencia del modelo de IA pueda ser verificado, al mismo tiempo que se protege la privacidad del cálculo. En términos simples: la IA da una respuesta, pero no necesitas ver el algoritmo completo para verificar que la respuesta sea verdadera y confiable. Este enfoque requiere mucho poder de cómputo, pero logra un nivel muy alto de credibilidad y seguridad.

En comparación, Mira Network adopta un enfoque diferente. Se enfocan más en redes de cálculo distribuidas y en el diseño de mecanismos de incentivos, garantizando la confiabilidad del servicio de IA a través del consenso de la red. Ambos caminos abordan la cuestión central de "cómo hacer que la gente confíe en la IA", pero sus pilas tecnológicas y lógicas de implementación son completamente distintas. zkML se asemeja a una prueba matemática, mientras que las redes distribuidas funcionan más como un respaldo colectivo. Cada uno tiene sus ventajas y desventajas, y el mercado finalmente decidirá cuál es la mejor solución.