朋友跟我吐槽，他现在最怕的不是行情波动，而是“系统替你做决定”。他说他已经习惯亏钱了，但受不了一种情况：

钱没了，你却连为什么没的都不知道。
不是被黑，不是操作失误，而是一句话：
“AI 模型自动判断。”
这事放在链上语境里，其实特别危险。
我们都经历过 DeFi 早期那一套。
黑盒合约、神秘参数、创始人一句“相信代码”，结果一出事，全网开始考古。

现在很多 AI 项目，本质上在重复同一条老路。
模型更复杂、动作更快、权限更大，但透明度反而更低。
当 AI 开始接触资金、风控、执行权的时候，问题就不是它聪不聪明，而是：它这一步到底怎么想的？中间有没有被改过？你能不能事后复盘？

大多数项目是回答不了的。
这也是我看 @inference_labs 的时候，觉得不太一样的地方。它没有跟你讲性能、规模、吞吐量，而是在补一块一直被回避的底层问题：
AI 的决策，能不能像链上一笔交易一样被验证。
Proof of Inference 做的事情很简单也很残酷：
不是“我算过了”，而是“你可以自己验”。
DSperse、JSTprove 也是同一个逻辑：
把 AI 的每一次推理和执行，变成有来源、有过程、有结果的东西。
不是故事，是记录。
你可以把它理解成给 AI 加了一套链上审计系统。
就像我们信任智能合约，不是因为它永远不会出错，而是因为：
一旦出错，你能把整个过程摊开来看。
什么时候调用的，用的什么输入，责任是清晰的。
所以对我来说，@inference_labs 不是在做更激进的 AI，
而是在为“AI 真正进入现实世界”提前修一条护栏。
AI 如果永远是黑盒，再强也只会制造不安全感。
而当它能被复现、被审计、被追责的时候，才配得上真正被使用。