AIとブロックチェーンを組み合わせる際に最も重要な課題の一つは、検証可能で効率的な推論層をどのように構築するかという点です。これは @inference_labs が提起した問題であり、解決策を模索しています。Inference Labs の核心理念は、AIの推論をブラックボックスではなく、暗号学的証明によってその過程と結果の信頼性を証明可能にすることです。Proof of Inference プロトコルはゼロ知識技術を用いて、AIの出力を検証可能にしつつ、モデル内部の詳細やデータプライバシーを漏らさない仕組みを実現しています。これは、現在の大規模AI応用において信頼性と安全性に高い基準を求める環境において特に重要です。この目標を達成するために、Inference Labs は分散型の検証アーキテクチャを構築しており、AIの推論をオフチェーンで行いつつも、暗号化された証明を生成できるようにしています。これにより、オンチェーンのアプリケーションやユーザーは結果の真偽を検証可能です。現在、このシステムは Bittensor の Subnet 2 上で稼働しており、数億件の証明データを生成しています。これにより、性能、拡張性、信頼性の面で実用的な潜在能力を示しています。さらに、Inference Labs は単なる技術的構想にとどまらず、資金調達とエコシステム構築においても顕著な進展を遂げています。同社は合計630万ドルを調達し、Proof of Inference と関連インフラの開発を推進しています。この資金には、Echo Syndicate のコミュニティラウンドでの100万ドルの出資や、複数の機関からの戦略的投資が含まれ、今後の開発と統合に向けた資源を確保しています。これらは、より深い問題を浮き彫りにしています。未来のAIの世界では、単に中央集権型プラットフォームが提供する推論結果だけで十分なのかという問いです。Inference Labs のアプローチは、AIの推論を証明可能かつ分散化されたものにしようとしています。これは、AIの透明性に新たな基準をもたらすだけでなく、将来のスマート自治システムの信頼基盤を築くことにもつながります。@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX