自主AI聽起來令人振奮——直到信任成為問題。

代理可以進行交易，機器人可以移動，系統可以自主行動，但如果這些行動無法被驗證，全部都毫無意義。

這正是 @inference_labs 正在解決的問題。

Inference Labs 正在建立自主AI的缺失驗證層：利用密碼學證明AI生成的結果是由正確的模型、使用正確的輸入產生的，且不暴露私人或敏感資訊。這就是 Proof of Inference 的作用。

隨著 zkML 的成熟，一個現實變得清楚：核心挑戰不再是密碼學本身，而是可擴展的證明與驗證。完整模型證明在計算上成本高昂且在大規模應用中不切實際，因此方法已被反轉。

不再證明一切，Inference Labs 只證明真正重要的部分——關鍵決策門檻、安全約束和驗證檢查點，這些決定了最終結果。

結果不是理論：

已處理超過3億零2百萬個證明

Subnet 2 作為最大去中心化 zkML 聚合層運作

這不是等待部署的願景。
它是已在生產中運行的驗證基礎設施。