在讨论链上 AI 之前，也许应该先问一个更底层的问题，如果 AI 的推理结果本身无法被验证，那所谓的链上智能究竟建立在什么信任基础之上？当前大量 AI 应用仍运行在黑箱式基础设施之上，模型在链下完成推理，用户只能被动接受输出结果，既无法验证计算过程，也无法确认中间环节是否被篡改。这种模式与区块链所强调的可验证性和可审计性天然存在冲突，也让链上应用在引入 AI 能力时不得不重新依赖中心化信任。@inference_labs 正是围绕这一关键断层展开工作。他们关注的并不是再训练一个更强的模型，而是构建可验证的去中心化推理基础设施，从底层重塑 AI 与区块链的结合方式。Inference Labs 试图让 AI 推理过程具备透明、可审计和可被协议信任的属性，使智能合约未来调用的不只是普通数据接口，而是附带密码学证明的智能计算结果。这种结构让 AI 输出从主观可信转向可数学验证，为链上自动化决策提供更稳固的信任基础。当推理具备可验证属性，AI 才能真正成为链上系统的原生组成部分，而不是外包给中心化服务的黑盒工具。这一步的跨越，将决定 AI 与区块链能否实现深度融合，而不仅停留在功能叠加的表层结合。@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX