有個創業朋友在做醫療數據模型，天天焦慮：

“我怕 AI 輸出出錯，但也怕數據被改。放中心化服務器不放心，上鏈又太貴。”

這其實是整個 AI 應用層都在面對的矛盾：要安全，又要能跑。

@irys_xyz 最近和 @Mira_Network 聯手幹的事，就是在這兩者之間建一座橋。

Mira 負責驗證 AI 的“真僞”，Irys 負責讓這些驗證結果被永久記錄、可復查、可調用。

攻城獅認爲，這是從根上重構“可信 AI”的基礎邏輯。

🤝 @irys_xyz × @Mira_Network：可信 AI 的底層拼圖正在合體

Mira 在做的，是驗證——用多模型共識機制交叉比對 AI 的輸出，讓“幻覺”和偏見有據可查；

Irys 提供的，是承載——用低成本、可編程、永久可驗證的數據存儲，讓這些驗證結果被記錄、被調用、被追溯。

兩者配合，就像 AI 的“大腦 + 記憶”：
Mira 負責辨真僞，Irys 負責確保真相永不丟。

目前 Mira 日均處理超 30 億 token，驗證準確率約 96%；

Irys 的存儲成本低至每 GB 僅 0.03 美元，支持 EVM 鏈與全球節點同步復制。

這種“驗證 + 永久存儲”的結構，爲可信 AI 架起了真正可落地的基礎設施。

攻城獅認爲，這並不是一場普通的合作，而是 去中心化 AI 生態的關鍵拼圖正在拼上最後一塊。

當 AI 能被驗證、數據能被編程，我們距離“真正可信的 AI”就又近了一步。

#Irys MiraNetwork #AI Web3 #ProgrammableData