Dấu vết của uy tín AI đã trở nên rất nóng trong thời gian gần đây. Có nhiều lộ trình kỹ thuật khác nhau cạnh tranh trên thị trường, trong đó Inference Labs và Mira Network thường được so sánh, nhưng giải pháp của hai công ty khá khác nhau.

Inference Labs đi theo một con đường kỹ thuật toán học khó tính. Họ chủ yếu tham gia vào hướng học máy không kiến thức (zkML) và logic cốt lõi là sử dụng công nghệ bằng chứng không kiến thức để cho phép quy trình suy luận của các mô hình AI được xác minh trong khi bảo vệ quyền riêng tư tính toán. Cách hiểu đơn giản là: AI đưa ra câu trả lời, nhưng bạn không cần phải nhìn vào thuật toán đầy đủ để xác minh rằng câu trả lời là đúng và đáng tin cậy. Giải pháp này đòi hỏi sức mạnh tính toán cao, nhưng độ tin cậy và bảo mật đã đạt đến mức cực cao.

Ngược lại, Mira Network áp dụng một bộ ý tưởng khác. Họ chú ý nhiều hơn đến việc thiết kế mạng điện toán phân tán và cơ chế khuyến khích, đồng thời đảm bảo độ tin cậy của các dịch vụ AI thông qua sự đồng thuận mạng. Cả hai con đường đều giải quyết vấn đề cốt lõi là "làm thế nào để mọi người tin tưởng vào AI", nhưng ngăn xếp công nghệ và logic triển khai hoàn toàn khác nhau. zkML giống như một bằng chứng toán học và các mạng phân tán giống như sự chứng thực tập thể hơn. Mỗi loại đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và cuối cùng thị trường sẽ quyết định một giải pháp tốt hơn.