قبل شهر، قمت برسم خريطة من يزود، ويوفر، ويرمز إلى استنتاج الذكاء الاصطناعي. الآن أركز على الجزء التالي من السوق: الاستنتاج القابل للتحقق. مع بدء وكلاء الدفع مقابل الحوسبة، يصبح إثبات ما تم تشغيله أمرًا أساسيًا. 12 مشروعًا يبنون عبر 4 ركائز رئيسية: الركيزة 1 - التنفيذ القابل للتحقق > @lagrangedev - $LA تبني DeepProve لإثباتات الاستنتاج التشفيرية. > @inference_labs تجعل تنفيذ الذكاء الاصطناعي الذاتي قابلًا للمراجعة. > @OpenGradient - base:0xfbc2051ae2265686a469421b2c5a2d5462fbf5eb تجمع بين إثباتات zkML وشهادات TEE. الركيزة 2 - التنفيذ الخاص > @PhalaNetwork - ethereum:0x6c5ba91642f10282b576d91922ae6448c9d52f4e تُجري استنتاجًا خاصًا داخل TEEs للـ GPU. > @0G_labs - $0G تبني بنية تحتية لاستنتاج خاص وقابل للتحقق. > @nesaorg تمكّن الاستنتاج الآمن على طبقة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها من المستوى الأول. الركيزة 3 - التكرارية > @gensynai - $AI تطوّر REE لجعل تنفيذ الذكاء الاصطناعي قابلًا للتكرار والتحقق. > @PrimeIntellect بنت TOPLOC، حيث يقوم المدققون بإعادة حساب الحالات المخفية للتحقق من الاستنتاج. الركيزة 4 - أصل الحوسبة > @prlnet - $PEARL تحول حوسبة الذكاء الاصطناعي على GPU إلى إثبات عمل مفيد يؤمن سلسلة. > @AethirCloud - $ATH تشغّل عقد Checker التي تحمي سلامة الحوسبة على شبكتها. > @darkbloomai توجّه الطلبات إلى أجهزة Mac فعلية عبر شبكة حوسبة حية. > @eigencloud - $EIGEN تبني بنية تحتية مفتوحة للحوسبة وأدوات وكلاء قابلة للتحقق.