当所有人关注模型规模和性能时，你有没有想过 AI 背后真正值得信任的是什么？AI 的预测和决策现在已经参与到越来越多关键领域，从金融市场的自动交易到机器人自动决策，但没有可验证的推理凭证意味着这些系统在关键场景下依旧像个不透明的黑盒子。@inference_labs 的出现正是为了打破这种不透明，它构建了一个去中心化的“推理证明”层，让每一次模型运行输出都伴随着可验证的密码学证明，从根本上提高自动化系统的可信度和可审计性。这并非空想从技术路径上他们正在将分布式 zkML 切片、零知识电路转换工具链，以及 Proof of Inference 协议结合起来，让推理本身的数据和逻辑可以被链上外部审查，而不会泄露模型细节或商业机密。这种设计既保护了知识产权，又为高风险应用提供了可追溯、可验证的输出路径。在这个过程中，团队不仅完成了多轮机构融资，还与多个去中心化 AI 协议建立协作，用底层基础设施推动整个行业标准化发展。Proof of Inference 已经在测试网运行，计划在日内部署主网版本，这意味着真正可验证的 AI 推理网络正在逐步落地。最尖锐的问题来了，当 AI 输出拥有可验证凭证时，它还能继续被当作一种不可预测的黑箱工具吗？如果每一次推理都可审计并可追溯，那么我们是否真的迎来了一个从 AI 推理到经济逻辑透明的新时代？这个问题的答案决定了未来自动智能体和去中心化系统的信任格局。@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX