1か月前、私はAI推論の供給、ルーティング、トークン化を行う主体をマッピングした。 今、私は市場の次の部分に注目している：検証可能な推論。 エージェントがコンピューティングに支払いを始めるにつれ、実際に何が実行されたかを証明することが不可欠になる。 4つの主要な柱にまたがって構築されている12のプロジェクト： 柱1 - 検証可能な実行 > @lagrangedev - $LA は、暗号学的推論証明用のDeepProveを構築。 > @inference_labs は、自律的AI実行を監査可能にする。 > @OpenGradient - base:0xfbc2051ae2265686a469421b2c5a2d5462fbf5eb は、zkML証明とTEE保証を統合。 柱2 - 個人情報保護された実行 > @PhalaNetwork - ethereum:0x6c5ba91642f10282b576d91922ae6448c9d52f4e は、GPU TEE内でプライベートな推論を実行。 > @0G_labs - $0G は、プライベートで検証可能な推論インフラを構築。 > @nesaorg は、自社のAIレイヤー1上で安全な推論を可能にする。 柱3 - 再現性 > @gensynai - $AI は、AI実行を再現可能かつ検証可能にするREEを開発。 > @PrimeIntellect は、TOPLOCを構築し、バリデーターが隠れた状態を再計算して推論を検証。 柱4 - コンピューティングの出所 > @prlnet - $PEARL は、GPU AIコンピューティングをチェーンを保護する有用な作業の証明に変換。 > @AethirCloud - $ATH は、ネットワーク上のコンピューティング整合性を守るCheckerノードを実行。 > @darkbloomai は、ライブなコンピューティングネットワークを通じて物理的なMacにリクエストをルーティング。 > @eigencloud - $EIGEN は、オープンなコンピューティングインフラと検証可能なエージェントツールを構築。 推論が取引可能なサービスとなるにつれ、購入者は実行の証明、プライバシー、信頼性を求めるようになる。 これらの4つの柱が、次世代のオンチェーンAIが構築される場所だ。