AI 这条赛道，其实已经悄悄换了一套竞争逻辑。以前大家比的是谁模型更大、谁参数更多、谁生成更快；但走到今天，真正拉开差距的，已经不是能力，而是敢不敢被信任。

这并不是行业自己在给自己找新叙事，外部世界的态度其实已经很明确了。

中国网最近发布的《未来五年技术趋势报告》里，直接点出一个趋势：全球正在进入 AI 智能体时代。而且不是陪你聊天、写文案、做客服的那种，而是会进入金融风控、政务审批、公共治理这些高敏感场景，甚至开始参与真实决策。

但报告里反复强调了一个前提是，如果 AI 不可信，它连被放进这些系统的资格都没有。

IIT Delhi の研究はもっと率直に言っている：ブラックボックス構造、幻覚問題、説明不能性は、現在の AI における最大の信頼の断絶だ。モデルが強力であればあるほど、問題が発生したときのリスクは線形ではなく、直接拡大する。

この現実ゆえに、非常に断絶された現象が見える：一方は大量の「AI + プラグイン」「AI + ラップアプリ」、機能がますます増えているように見える；もう一方では、AIがコアシナリオに入れるかどうかの決定はやはり信頼だが、ほとんど誰も正面から解決しようとしていない。

そして @inference_labs の最近の一連の動きは、まさにこの最も難しいポイントを解決しようとしている。

彼らは TruthTensor の第2シーズンをリリースし、同時に元の Subnet-2 を DSperse に改名した。名前の変化は重要ではなく、重要なのは方向性が非常に明確になったことだ：彼らはもう「サブネットを作るだけ」ではなく、分散型で検証可能な AI の基盤構造を構築している。

DSperse の核心的なアイデアは、実はそれほど複雑ではない。もう一つのモデル、一つのノード、一つのシステムだけに「正確性」を背負わせるのはやめよう。推論は複数人で共同で行い、検証も複数人で参加し、信頼は権威からではなく、再検証可能で定量化可能、追跡可能なプロセス自体から来る。

それはモデルを走らせるだけでなく、モデルを審査もする；「あなたが信じる」ではなく、「あなた自身で検証できる」ことだ。

さらに重要なのは、DSperse は「推論」と「検証」を徹底的に分離し、分散実行している点だ。これは効率的ではないかもしれないが、システムの安全性の観点から、中心化された AI の最も致命的な問題を避けることができる。一つのノードが誤動作しても、システム全体が崩壊することを防ぐ。

この道は正直非常に難しく、短期的には歓迎されないかもしれない。でも、「AIが現実世界に入る」視点から見ると、ほぼ避けられない道だ。

私の見解では、2026年は非常に重要なタイミングになるだろう。その時、AIはモデル能力の不足はなくなり、本当に希少になるのは三つのもの：検証性、監査性、そして信頼できるインフラ層だ。

今のペースから見ると、Inference Labs は最も硬い部分から取り組むことを選んだ。パラメータを増やしたり、モデルを巻き替えたり、ラップアプリを作ったりしているプロジェクトの中で、DSperse は目立たないが、次の段階の方向性を決める可能性のある変数のようだ。

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