As redes de IA estão saturadas, mas eu me preocupo com quem acerta os primitivos entediantes que realmente fazem o valor fluir.

A minha leitura sobre @ownaiNetwork:
- inferência verificável (zk/atestado) para que as saídas possam ser confiáveis + pagas
- execução de agentes com ganchos onchain para que os agentes possam manter estado, chamar contratos, compartilhar memória
- repartição de reputação + receitas entre autores de modelos, curadores, operadores
- roteamento ponderado por participação + penalização por resultados ruins, não apenas nós de vaidade

O valor acumulado vem do uso, não da hype:
medição por agente/inferência → taxas → divisão para contribuidores → ciclo de feedback de composição

Minha peça:
- construir um agente simples que chama intenções DeFi + regista avaliações
- executar um trabalhador e publicar latência/precisão transparente
- curar conjuntos de dados + abrir testes para que as pontuações não possam ser manipuladas

Vizinhos: Bittensor, Ritual, Autonolas, mas o delta é quão limpidamente eles conectam reputação a pagamentos e tornam as avaliações públicas.

Sinais que estou a acompanhar a seguir: testnet com outputs determinísticos, tabelas de liderança abertas, subsídios para desenvolvedores, economias de staking e regras de penalização.

Se eles enviarem aquele stack, a atenção segue e os verdadeiros utilizadores também, em vez de LBs cultivados.