인퍼런스 랩스의 검증 가능한 AI 혁명: 현재 AI의 강력한 성능에도 불구하고, 확실한 증거가 부족하여 AI는 여전히 완전히 신뢰할 수 없는 "블랙박스"로 남아 있다는 것은 분명한 사실입니다. 이는 대중에게 용납될 수 없는 문제입니다. 로봇공학이나 금융과 같은 리스크 분야에서는 잘못된 결정이 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 이러한 산업 분야에서는 AI 결과물의 진위성을 보장할 수 있는 검증 가능한 시스템이 시급히 필요합니다. ■DSperse와 JSTprove의 "검증 가능한 아키텍처" Inference Labs(@inference_labs)는 혁신적인 시스템 아키텍처를 제안하여 이러한 문제점을 해결하고, zkML이 이론 단계에서 실제 운영 규모로 배포될 수 있도록 지원함으로써 AI 검증을 위한 견고한 기반을 마련했습니다. ➡️DSperse(분산 슬라이싱 기술): 이 프레임 모델을 여러 개의 병렬 처리 가능한 조각으로 분할하여 노드 부하와 계산 지연 시간을 크게 줄입니다. ➡️JSTprove(경량 증명 시스템): JSTprove는 복잡한 암호화 세부 정보를 간소화된 CLI 인터페이스를 통해 숨김으로써 증명 처리 속도를 65% 향상시키고 메모리 사용량을 1GB 미만으로 줄입니다. ➡️데이터 검증: 2025년 말 기준으로 네트워크는 2억 8,100만 건 이상의 zkML 증명을 처리하여 실제 워크로드 처리에서 안정성과 효율성을 입증했습니다. Inference Labs(@inference_labs)는 모듈 식 오픈 소스 전략을 통해 소수의 중앙 집중식 거대 기업에 의한 AI 기술 독점을 방지하고 AI 개발의 민주화와 투명성을 보장하기 위해 탈중앙화 AI 증명 네트워크를 구축하고 있습니다.