Agent 自动减仓把我清到怀疑人生，只因它“算的”？verifiable AI 的闭环来了 上周我看到一个很典型的场景，同样是自动风控/自动减仓，有人安全落地，有人直接被清到怀疑人生。 你问原因，对方只回一句：agent 算的。 问题来了，它到底算了什么？用的什么输入？触发了什么规则？谁能复现？ 2025年 AI 最大的变化，可能不是更强。而是黑箱开始要交作业，你终于能追问它到底做没做、怎么做的、做错了谁负责。 我看 @inference_labs 这条 recap，最有价值的不是几条里程碑本身，而是它们拼起来像一条完整闭环：供给端 → 框架端 → 工具端 → 需求端。单看像 KPI，合起来更像基础设施在成型。 供给端：Subnet-2 走到 3 亿+ 的可验证推理产出。意义不在数字炫耀，而在于证明这不是实验室 demo — 它真的能规模化地产出可验证结果。没有产能，可验证只会停在概念图。 框架端：DSperse 更像把验证从全量电锯变成精准手术刀。zkML 的阻力从来不是愿景，而是成本、延迟、工程复杂度。验证做得更聪明、更模块化，才有机会走出只有少数团队玩得起。 工具端：JSTprove 对外开放的意义在于降门槛。可验证要成立，不能靠你信我，而要靠第三方能复现、能审计、能集成。工具一旦普及，生态才会出现真正的开发者与审计者。 需求端：TruthTensor（官方显示 50 万+ agents）把谁在用补上。Agent 越普及，风险越放大；越需要一套机制把它到底执行了什么讲清楚，否则链上系统最终还是回到信平台、信接口、信品牌。 多数项目在做更强的黑箱。 他们更像在做黑箱也必须交作业的底座。 如果 2026 这条闭环继续跑顺，verifiable AI 可能会像 HTTPS：一开始麻烦、成本更高、集成更难，但一旦成为默认配置，回头看会觉得不验证才奇怪。 你觉得可验证推理会成为 AI 基础设施的必选项吗？还是只会停留在少数高安全场景里？