當所有人關注模型規模和性能時，你有沒有想過 AI 背後真正值得信任的是什么？AI 的預測和決策現在已經參與到越來越多關鍵領域，從金融市場的自動交易到機器人自動決策，但沒有可驗證的推理憑證意味著這些系統在關鍵場景下依舊像個不透明的黑盒子。@inference_labs 的出現正是為了打破這種不透明，它構建了一個去中心化的“推理證明”層，讓每一次模型運行輸出都伴隨著可驗證的密碼學證明，從根本上提高自動化系統的可信度和可審計性。這並非空想，從技術路徑上他們正在將分散式 zkML 切片、零知識電路轉換工具鏈，以及 Proof of Inference 協議結合起來，讓推理本身的數據和邏輯可以被鏈上外部審查，而不會洩露模型細節或商業機密。這種設計既保護了知識產權，又為高風險應用提供了可追溯、可驗證的輸出路徑。在這個過程中，團隊不僅完成了多輪機構融資，還與多個去中心化 AI 協議建立協作，用底層基礎設施推動整個行業標準化發展。Proof of Inference 已經在測試網運行，計劃在日內部署主網版本，這意味著真正可驗證的 AI 推理網絡正在逐步落地。最尖銳的問題來了，當 AI 輸出擁有可驗證憑證時，它還能繼續被當作一種不可預測的黑箱工具嗎？如果每一次推理都可審計並可追溯，那麼我們是否真的迎來了一個從 AI 推理到經濟邏輯透明的新时代？這個問題的答案決定了未來自動智能體和去中心化系統的信任格局。@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX