Isang buwan na ang nakalipas, isinagawa ko ang pagmamapa kung sino ang nag-aalok, nagr-routes, at nag-tokeneze ng AI inference. Ngayon, tinitingnan ko ang susunod na bahagi ng merkado: Verifiable Inference. Kapag nagsisimula na ang mga agent na magbayad para sa compute, mahalaga na patunayan kung ano talaga ang tumakbo. 12 na proyekto na nagbuo sa loob ng 4 pangunahing pundasyon: Pundasyon 1 - Verifiable Execution > @lagrangedev - $LA ay nagbuo ng DeepProve para sa cryptographic inference proofs. > @inference_labs ay gumagawa ng autonomous AI execution na auditable. > @OpenGradient - base:0xfbc2051ae2265686a469421b2c5a2d5462fbf5eb ay nagkakaisa ng zkML proofs at TEE attestations. Pundasyon 2 - Private Execution > @PhalaNetwork - ethereum:0x6c5ba91642f10282b576d91922ae6448c9d52f4e ay tumatakbo ng private inference sa loob ng GPU TEEs. > @0G_labs - $0G ay nagbuo ng private, verifiable inference infrastructure. > @nesaorg ay nagbibigay ng secure inference sa kanyang AI Layer 1. Pundasyon 3 - Reproducibility > @gensynai - $AI ay nagpapaunlad ng REE upang gawing reproducible at verifiable ang AI execution. > @PrimeIntellect ay nagbuo ng TOPLOC, kung saan ang mga validator ay muli nang kumkompyuta ang hidden states upang patunayan ang inference. Pundasyon 4 - Compute Provenance > @prlnet - $PEARL ay nagpapalit ng GPU AI compute sa proof of useful work na nagpapalakas ng isang chain. > @AethirCloud - $ATH ay tumatakbo ng Checker nodes na nagbabantay sa compute integrity sa kanyang network. > @darkbloomai ay nagr-routes ng mga kahilingan patungo sa mga physical Mac sa isang live compute network. > @eigencloud - $EIGEN ay nagbuo ng open compute infrastructure at verifiable agent tooling. Kapag ang inference ay naging isang tradable na serbisyo, ang mga bumibili ay hihingi ng patunay sa execution, privacy, at reliability. Ang apat na pundasyong ito ay kung saan gagawa ang susunod na alon ng onchain AI.