1/ 每個週期都從規模開始。

更多數據，更多參數，更多力量。

但是每個成熟的系統最終都會碰到同樣的牆：
信任。

我們現在所關注的不是對更大模型的競爭，而是可問責智能的出現。
在一個代理人自主行動的世界中，推理成爲公共產品，而證明則成爲其價格標籤。

這是 @SentientAGI 正在探索的前沿:
將智能轉化爲一個誠信增長速度快於計算能力的經濟體。

2/ 從權力轉向證明

像OpenAI和Anthropic這樣的封閉系統是信任的經濟。
你信任輸出，因爲你看不到機制。
那種不透明度迅速增加……直到它崩潰。

開放系統顛倒了這種關係。
每個輸出都成爲證據。
每個代理在一個開放的驗證市場中競爭，在這裏，重要的不是你知道多少，而是你能證明多少。

這是一種文化逆轉。也就是說，人工智能不再是表演藝術，而開始變成會計；關於真相、歸屬和可靠性。

3/ 信任的架構

在這些新的代理經濟中，每一個答案都帶有擔保。
代理人下注以發言。
他們在被證明正確時獲利，在被證明錯誤時虧損。

該反饋循環將誠信轉化爲收益。
信任不再是社會信號，而是市場變量。

代理人的證明記錄越一致，吸引的流量就越多。
系統將查詢路由到資本等地方，在那裏信心賺取利息。

當推理變得可編程時，這就是發生的事情。
信任不再是信念，而是開始像流動性一樣運作。

4/ 證明的復合循環

Proof 引入了一個全新的複利循環：

證明 → 信任 → 使用 → 數據 → 準確性 → 更多證明。

網路集體學習。
每個經過驗證的輸出都會訓練下一個輸出。
它證明得越多，發展得越快；這不是因爲更多的GPU，而是因爲反饋是透明的。

這就是智能開始自我調節的方式。
通過證據，而非權力。
通過迭代，而不是指令。

5/ 可驗證代理爲何如此重要？

因爲下一階段的人工智能將不再由能力來定義，而是由可信度來定義。

每個代理都可以預測、生成或自動化。
但只有一些可以自我驗證。
這些將是管理資本、管理DAO和支撐自主系統的主體。

其餘的將淹沒在噪音中：未經驗證、未定價和不受信任。

6/ 我的看法

證據是人工智能的無形邊界。
它的趨勢不像模型發布或代幣發行那樣明顯，但它決定了誰能生存。

建立可驗證業績記錄的代理將主導下一個週期。
剩下的將由那些能出示收據的人替代。

真正的競爭不是智力與智力的較量。
這是事實與不透明的對抗。
在那個市場中，證明是新的優質。