Il y a un mois, j’ai cartographié qui fournit, route et tokenise l’inférence IA. Maintenant, j’analyse le prochain volet du marché : l’inférence vérifiable. À mesure que les agents commenceront à payer pour du calcul, prouver ce qui a réellement été exécuté devient essentiel. 12 projets en construction sur 4 piliers clés : Pilier 1 – Exécution vérifiable > @lagrangedev - $LA développe DeepProve pour des preuves cryptographiques d’inférence. > @inference_labs rend l’exécution autonome d’IA auditable. > @OpenGradient - base:0xfbc2051ae2265686a469421b2c5a2d5462fbf5eb combine des preuves zkML et des attestations TEE. Pilier 2 – Exécution privée > @PhalaNetwork - ethereum:0x6c5ba91642f10282b576d91922ae6448c9d52f4e exécute des inférences privées dans des TEE GPU. > @0G_labs - $0G construit une infrastructure d’inférence privée et vérifiable. > @nesaorg permet une inférence sécurisée sur son Layer 1 IA. Pilier 3 – Reproductibilité > @gensynai - $AI développe REE pour rendre l’exécution IA reproductible et vérifiable. > @PrimeIntellect a construit TOPLOC, où les validateurs recalculent les états cachés pour vérifier l’inférence. Pilier 4 – Provenance du calcul > @prlnet - $PEARL transforme le calcul IA GPU en preuve de travail utile qui sécurise une chaîne. > @AethirCloud - $ATH fait fonctionner des nœuds Checker qui protègent l’intégrité du calcul sur son réseau. > @darkbloomai achemine les requêtes vers des Mac physiques à travers un réseau de calcul en direct. > @eigencloud - $EIGEN construit une infrastructure de calcul ouverte et des outils d’agent vérifiables. À mesure que l’inférence devient un service négociable, les acheteurs exigeront une preuve d’exécution, de confidentialité et de fiabilité. Ces quatre piliers constituent l’endroit où la prochaine vague d’IA onchain sera construite.