Inference：从底层基建到环境治理，定义 2026 “全场景”可验证智能 截至 2026 年 1 月 21 日，Inference @inference_labs 宣布其技术已完成从理论研究到大规模生产的跨越，针对 2025 年 Cloudflare 宕机揭示的互联网脆弱性，Inference 确立了 AI 系统不再仅仅是“运行”，而必须具备“可证明性”的行业共识 ■构建可信、可追溯的 AI 自主系统 Inference 的核心在于消除自主系统在关键决策中的“无声故障”风： ①拒绝黑盒决策：AI 系统如果不具备“推理证明”，可能会在无人知晓的情况下产生错误输出，导致医疗、金融或环境治理中的不可逆损失 ②验证无边界：无论是在复杂的链上金融交易，还是在利用机器人船只进行珊瑚礁生态修复等现实场景中，自主介入必须是透明、安全且可问责的 为了实现可验证智能的规模化，Inference 打造了双重技术引擎： ✅DSperse 模块化切片：通过将庞大的机器学习模型切片为可验证的组件，DSperse 解决了大模型“过大而无法证明”的难题，使其真正具备了生产出货的能力 ✅JSTprove 生产级验证：作为 zkML 的核心架构，JSTprove 正在 Subnet-2 上大规模生成加密证明，确立了 AI 决策的完整性与防篡改属性