自律型AIは魅力的に聞こえますが、信頼性が関わると話は別です。

エージェントは取引を行い、ロボットは動き、システムは自律的に動作できますが、それらの行動が検証できなければ、何の意味もありません。

これが@inference_labs が取り組んでいるギャップです。

Inference Labsは、自律型AIのための欠けていた検証層を構築しています。それは、AIが生成した結果が正しいモデルと正しい入力を用いて作成されたことを暗号証明で証明し、プライベートや機密情報を公開せずに済む仕組みです。これがProof of Inferenceの役割です。

zkMLが成熟するにつれ、明らかになった現実は一つあります：核心的な課題はもはや暗号技術そのものではなく、スケーラブルな証明と検証です。完全なモデル証明は計算コストが高く、大規模には実用的ではないため、そのアプローチは逆転しています。

すべてを証明するのではなく、Inference Labsは本当に重要な部分—重要な意思決定ゲート、安全制約、結果を決定する検証ポイント—だけを証明します。

その結果は理論的なものではありません：

既に3億2000万以上の証明を処理済み

Subnet 2は最大の分散型zkML集約層として稼働中

これは待ち望まれるビジョンではありません。
すでに運用中の検証インフラストラクチャです。