As blockchains prometem uma nova camada de confiança para IA, mas a maioria dos experimentos em cadeia falha onde a computação colide com o consenso. A Mira se posiciona como essa camada de confiança — roteando saídas através de múltiplos verificadores independentes e um SDK para tornar as saídas de IA auditáveis e verificáveis.
O problema central de execução é simples: contratos inteligentes são determinísticos e limitados por gás, enquanto a inferência moderna precisa de computação variável, muitas vezes pesada, e responsividade em tempo real. Modelos de incentivos tokenizados e de staking (MIRA: 1B de suprimento total; ~19,12% de circulação inicial) alinham a verificação economicamente, mas não resolvem a latência e o custo para a inferência ao vivo. Integrações recentes com camadas de execução de alto rendimento visam mitigar limites de throughput, mas trocam descentralização por velocidade.
Uma percepção prática: a IA bem-sucedida em cadeia separa verificação de computação pesada — armazena provas ou hashes de consenso na cadeia, executa modelos fora da cadeia em tempos de execução rápidos e deixa a cadeia arbitrar disputas. O consenso de múltiplos modelos da Mira e o SDK de Rede apontam exatamente para esse caminho híbrido.
Risco: recompensas de staking criam superfícies de ataque (colusão ou captura de oráculo) e a verificação em cadeia pode tornar até mesmo consultas simples proibitivamente caras. Assim, a questão se torna: a IA em cadeia será uma plataforma de execução em tempo real, ou principalmente uma camada de auditoria e governança?