自主AI听起来令人振奋——直到信任成为问题。

代理可以进行交易，机器人可以移动，系统可以自主行动，但如果这些行为无法被验证，所有这些都毫无意义。

这正是@inference_labs 正在解决的差距。

Inference Labs 正在构建自主AI的缺失验证层：利用密码学证明AI生成的结果是由正确的模型、使用正确的输入产生的，同时不暴露私密或敏感信息。这就是Proof of Inference的作用。

随着zkML的成熟，一个事实变得清晰：核心挑战不再是密码学本身，而是可扩展的证明和验证。全模型证明在计算上成本高昂，规模化不切实际，因此方法被逆转。

他们不再证明一切，而只证明真正重要的部分——关键决策门、安全约束和决定结果的验证检查点。

结果不是理论上的：

已处理超过3.02亿个证明

Subnet 2作为最大的去中心化zkML聚合层在运行

这不是等待部署的愿景。
它是已经在生产中运行的验证基础设施。