大多數人專注於 AI 模型。

這種觀點忽略了 AI 系統背後更深層的堆疊。
@inference_labs 的架構建立在三項核心技術之上：
→ zkML
→ Proof of Inference
→ Distributed + Reputation System
zkML 構成系統的基礎。
這一層確保 AI 計算可以透過密碼學被證明。
Proof of Inference 將每一次 AI 輸出轉化為可驗證的結果。
這種機制使任何人都能檢查推理的正確性。
分散式系統在多個節點上執行推理。
聲譽系統為每個輸出分配信任與品質。
這些層次形成了清晰的進展：
計算 → 證明 → 信任
AI 系統從計算開始。
AI 系統透過驗證而演進。
AI 系統透過信任，成為可靠的基礎設施。
這個架構使 AI 更貼近加密系統。
每個輸出都攜帶證明，而每個系統都透過驗證建立信任。