Cuando combinamos AI con blockchain, uno de los desafíos más críticos es cómo construir una capa de inferencia que sea tanto verificable como eficiente. Este es precisamente el problema planteado por @inference_labs, que intenta ofrecer una solución. El concepto central de Inference Labs es que la inferencia de AI deje de ser una caja negra, y pueda ser probada mediante criptografía para que su proceso y resultados sean confiables. El protocolo Proof of Inference utiliza tecnología de conocimiento cero para que la salida de AI sea verificable sin revelar detalles internos del modelo ni datos privados, lo cual es especialmente importante en entornos donde las aplicaciones de AI a gran escala exigen altos estándares de confianza y seguridad. Para lograr esto, Inference Labs está construyendo una arquitectura de verificación descentralizada que permite que la inferencia de AI se realice fuera de la cadena, pero aún así genere pruebas cifradas que permitan a las aplicaciones y usuarios en la cadena verificar la autenticidad de los resultados. Actualmente, este sistema ya funciona en la Subnet 2 de Bittensor, y ha generado más de mil millones de datos de prueba, demostrando su potencial en rendimiento, escalabilidad y confiabilidad. Se puede ver que Inference Labs no se limita solo a ideas tecnológicas, sino que también ha logrado avances claros en financiamiento y construcción de ecosistema. La compañía ha recaudado en total 6,3 millones de dólares para impulsar el desarrollo de Proof of Inference y su infraestructura relacionada. Esta ronda incluye una inversión de 1 millón de dólares de la comunidad en la ronda de Echo Syndicate y aportes estratégicos de varias instituciones, lo que garantiza recursos para su desarrollo e integración futuros. Todo esto refleja una cuestión más profunda: en el mundo futuro de la AI, ¿será suficiente confiar únicamente en los resultados de inferencia proporcionados por plataformas centralizadas? La aproximación de Inference Labs intenta que la inferencia de AI sea tanto verificable como descentralizada, lo que no solo establece nuevos estándares de transparencia en AI, sino que también sienta las bases para sistemas inteligentes autónomos confiables. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX