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

錢沒了，你卻連為什麼沒的都不知道。
不是被黑，不是操作失誤，而是一句話：
“AI 模型自動判斷。”
這事放在鏈上語境裡，其實特別危險。
我們都經歷過 DeFi 早期那一套。
黑盒合約、神祕參數、創始人一句“相信代碼”，結果一出事，全網開始考古。

現在很多 AI 項目，本質上在重複同一條老路。
模型更複雜、動作更快、權限更大，但透明度反而更低。
當 AI 開始接觸資金、風控、執行權的時候，問題就不是它聰不聰明，而是：它這一步到底怎麼想的？中間有沒有被改過？你能不能事後復盤？

大多數項目是回答不了的。
這也是我看 @inference_labs 的時候，覺得不太一樣的地方。它沒有跟你講性能、規模、吞吐量，而是在補一塊一直被回避的底層問題：
AI 的決策，能不能像鏈上一筆交易一樣被驗證。
Proof of Inference 做的事情很簡單也很殘酷：
不是“我算過了”，而是“你可以自己驗”。
DSperse、JSTprove 也是同一個邏輯：
把 AI 的每一次推理和執行，變成有來源、有過程、有結果的東西。
不是故事，是記錄。
你可以把它理解成給 AI 加了一套鏈上審計系統。
就像我們信任智能合約，不是因為它永遠不會出錯，而是因為：
一旦出錯，你能把整個過程攤開來看。
什麼時候調用的，用的什麼輸入，責任是清晰的。
所以對我來說，@inference_labs 不是在做更激進的 AI，
而是在為“AI 真正進入現實世界”提前修一條護欄。
AI 如果永遠是黑盒，再強也只會製造不安全感。
而當它能被復現、被審計、被追責的時候，才配得上真正被使用。