AI可信度這條賽道最近熱度不少。市場上有不同的技術路線在競爭，其中Inference Labs和Mira Network這兩個項目經常被拿來對標，但兩家的解決思路差異挺大的。

Inference Labs走的是偏數學硬核的技術路線。他們主要在深耕零知識機器學習（zkML）這個方向，核心邏輯是通過零知識證明技術，讓AI模型的推理過程可以被驗證，同時保護計算隱私。簡單理解就是：AI給出答案，但你不用看完整算法就能驗證答案真實可靠。這套方案對算力要求高，但可信度和安全性做到了比較極致的程度。

相比之下，Mira Network採用的是另一套思路。他們更多關注分散式計算網絡和激勵機制的設計，通過網絡共識來保證AI服務的可信性。兩條路都在解決"怎樣讓人信任AI"這個核心問題，只是技術棧和實現邏輯完全不同。zkML更像是數學證明，分散式網絡更像是集體背書。各有各的優劣，市場最終會決出更優的方案。