一個月前，我繪製了供應、路由和代幣化 AI 推理的生態圖。 現在，我正在關注市場的下一個環節：可驗證推理。 隨著代理開始為計算付費，證明實際運行的內容變得至關重要。 共有 12 個項目在四大關鍵支柱上構建： 支柱 1 - 可驗證執行 > @lagrangedev - $LA 建立 DeepProve 以實現加密推理證明。 > @inference_labs 讓自主 AI 執行可審計。 > @OpenGradient - base:0xfbc2051ae2265686a469421b2c5a2d5462fbf5eb 結合 zkML 證明與 TEE 證書。 支柱 2 - 私密執行 > @PhalaNetwork - ethereum:0x6c5ba91642f10282b576d91922ae6448c9d52f4e 在 GPU TEE 中運行私密推理。 > @0G_labs - $0G 建立私密且可驗證的推理基礎設施。 > @nesaorg 在其 AI Layer 1 上實現安全推理。 支柱 3 - 可重現性 > @gensynai - $AI 開發 REE，使 AI 執行可重現且可驗證。 > @PrimeIntellect 建立 TOPLOC，驗證者重新計算隱藏狀態以驗證推理。 支柱 4 - 計算來源 > @prlnet - $PEARL 將 GPU AI 計算轉化為可保障鏈上安全的有用工作證明。 > @AethirCloud - $ATH 運行 Checker 節點，保護其網絡上的計算完整性。 > @darkbloomai 將請求路由至實體 Mac，構成一個活躍的計算網絡。 > @eigencloud - $EIGEN 建立開放的計算基礎設施與可驗證代理工具。 隨著推理成為一種可交易的服務，買方將要求提供執行、隱私與可靠性的證明。 這四大支柱，正是下一波鏈上 AI 的建設核心。