是否有可能让 AI 的推理过程像区块链交易一样可验证和可信？@inference_labs 正是在这样的问题驱动下诞生的。Inference Labs 的愿景是打造一个让 AI 推理结果具备密码学验证能力的网络层，它通过 Proof of Inference 协议，让 AI 推理输出的真实性可以被任何第三方检验，同时保证模型隐私和数据安全。这样的机制对于那些依赖 AI 输出做出关键决策的行业，比如医疗、金融和治理等，具有极高的现实意义。为实现这一目标Inference Labs 构建了一个去中心化的 AI 推理验证架构，使得推理过程可以在链下以快速、高效的方式完成，并通过零知识证明将验证信息提交到链上。这样的设计兼顾了隐私保护和可信验证需求，避免了将大型模型和计算过程直接上链带来的性能瓶颈。Inference Labs 在 Bittensor 网络运营的 Subnet 2 已经成为全球最大的去中心化 zkML 证明集群，并且生成了超过 1.6 亿个证明样本，显示了其实用性和扩展性。这个问题延伸至更广泛的思考：在当下 AI 越来越集成到各种现实系统的背景下，如何确保 AI 既高效又可信？Inference Labs 的 Proof of Inference 机制提出了一种回答，它不仅关注 AI 输出的正确性，还希望构建一个开放、去中心化的验证生态。这一理念得到了包括 DACM、Delphi Ventures、Arche Capital 等在内的多方投资支持，共同推动建立 AI 与 Web3 的信任基础设施。未来当越来越多的 AI 决策需要透明性和可验证性时，这类底层信任协议的存在可能会成为推动 AI 更广泛应用的关键。Inference Labs 的推动也提出了 AI 可信性的核心问题：AI 推理是否有可能被证明是真实可信的，而不是仅仅被接受为假设？@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX