TL;DR
Inference Labs rappresenta un fornitore pionieristico di infrastrutture zkML focalizzato sull'abilitazione di inferenze AI crittograficamente verificabili e rispettose della privacy per applicazioni Web3. Operando attraverso il suo mercato Bittensor Subnet-2 (Omron) e il framework proprietario DSperse, il protocollo ha raggiunto traguardi tecnici significativi, inclusi 300 milioni di zk-proof elaborati durante i test di stress al 6 gennaio 2026. Con $6.3M in finanziamenti da investitori di primo livello (Mechanism Capital, Delphi Ventures) e partnership strategiche con Cysic e Arweave, il progetto è posizionato come middleware critico per agenti autonomi, modelli di rischio DeFi e sistemi di governance guidati dall'AI. Attualmente pre-TGE senza token lanciati, Inference Labs dimostra solide fondamenta tecniche ma affronta sfide di scalabilità proprie della competitività dei costi zkML e dei rischi di centralizzazione dei prover.
1. Panoramica del progetto
Identità del progetto
Nome: Inference Labs (noto anche come Inference Network™)
Dominio: https://inferencelabs.com
Settore: Infrastruttura AI / zkML / Calcolo verificabile / Middleware AI Web3
Missione principale: fornire verificabilità crittografica per gli output di intelligenza artificiale nei sistemi autonomi (agenti, robotica) utilizzando prove zkML per l'audit on-chain; abilitare un'AGI affidabile tramite sezioni di intelligenza artificiale verificabili, modulari e decentralizzate
Fase di sviluppo
Fase attuale: lancio iniziale della mainnet/ecosistema (pre-TGE, nessun token lanciato)
Tappe fondamentali:
Bittensor Subnet-2 (Omron) operativo con oltre 160 milioni di prove generate entro la metà del 2025
Lancio della rete di elaborazione AI verificabile con la partnership di Cysic (22 dicembre 2025)
Il test di stress della subnet 2 ha completato l'elaborazione di 300 milioni di prove zk (6 gennaio 2026)
Protocollo Proof of Inference attivo sulla testnet da giugno 2025, implementazione sulla mainnet prevista per la fine del terzo trimestre del 2025
Team e origini
Co-fondatori: Colin Gagich, Ronald (Ron) Chan
Fondazione: finanziamento pre-seed garantito nell'aprile 2024; sviluppo focalizzato sullo stack zkML, incluso il marketplace Omron
Presenza pubblica: sviluppo attivo con organizzazione GitHub (inference-labs-inc) e presenza su Twitter (@inference_labs, 38.582 follower a gennaio 2026)
Cronologia dei finanziamenti
RoundDataImportoInvestitori principaliPre-seed15 aprile 2024$2,3MMechanism Capital, Delphi VenturesICO26 giugno 2025$1MPiù investitoriEstensione seed26 giugno 2025$3MDACM, Delphi Ventures, Arche Capital, Lvna Capital, Mechanism CapitalTotale-$6,3M-
2. Stack di prodotto e tecnico
Componenti del protocollo principale
Architettura zkML per la verifica dell'inferenza off-chain
Il protocollo implementa una pipeline di verifica in due fasi che separa il calcolo dalla convalida della prova:
Strato fuori catena:
I fornitori di inferenza calcolano le valutazioni del modello e generano prove a conoscenza zero che attestano l'utilizzo del modello impegnato su input specificati
I pesi del modello e le attivazioni interne rimangono crittograficamente nascosti durante il calcolo
La generazione di prove utilizza il backend Expander (protocollo GKR/sum-check) con compilazione del modello ONNX quantizzato tramite ECC in circuiti aritmetici
Strato on-chain:
I verificatori e i contratti intelligenti convalidano l'integrità della prova rispetto agli hash di impegno del modello e alle coppie input/output
La conferma del calcolo corretto avviene senza rivelare i dati interni del modello o dati sensibili
L'interoperabilità cross-chain consente una verifica senza interruzioni su più reti
Framework DSperse: meccanismo proprietario di "slicing" selettivo per i sottocalcoli del modello:
Prende di mira percorsi critici e punti decisionali in modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per la generazione di prove mirate
Aggrega le prove per l'efficienza computazionale mantenendo le garanzie di sicurezza
L'architettura distribuita scala la verifica tra i nodi, riducendo la latenza e i requisiti di memoria rispetto agli approcci zkML a modello completo
Architettura del Marketplace Omron
Bittensor Subnet-2 (Omron): mercato decentralizzato per la generazione e la verifica di prove zkML
ComponenteRuoloMeccanismoValidatoriInvio di richieste di provaInvio di attività di verifica dell'inferenza al marketplaceMiner/ProviderGenerazione di prove competitivaCorsa per generare prove per sezioni di inferenza, ottimizzando velocità e correttezzaVerificatoriConvalida on-chain/off-chainControlla la validità della prova e premia i dimostratori efficientiStruttura degli incentiviOttimizzazione economicaLe ricompense TAO di Bittensor favoriscono prove rapide e accurate; consenso Yuma per il punteggio
Metriche delle prestazioni:
Le ottimizzazioni della subnet 2 hanno ridotto la latenza mediana della prova da 15 a 5 secondi attraverso la progettazione di incentivi competitivi
Capacità di elaborazione dimostrata a 300 milioni di prove nei test di stress di gennaio 2026
L'architettura agnostica del sistema di prova supporta EZKL, Circom/Groth16 e altri backend
Modello di privacy e presupposti di fiducia
Garanzie sulla privacy:
ElementoMeccanismo di privacyCaso d'usoPesi del modelloCrittograficamente nascosto tramite zk-proofProteggi la proprietà intellettuale durante la dimostrazione dell'utilizzo del modelloAttivazioni interneMai esposto durante il calcoloImpedisci il reverse engineering dell'architettura del modelloInput/dati dell'utenteRimani privato per l'utenteAbilita la verifica della conformità senza divulgazione dei dati
Modello di minaccia:
Prevenzione della sostituzione del modello: l'impegno crittografico impedisce le discrepanze tra i modelli di audit e di produzione
Integrità di calcolo: elimina i requisiti di fiducia per i fornitori di inferenza attraverso garanzie matematiche
Presupposti del verificatore: presuppone un comportamento onesto del verificatore; utilizza l'euristica Fiat-Shamir per la conversione di prove non interattiva
Limiti di fiducia: nessuna dipendenza da hardware sicuro (TEE) o sistemi di reputazione; sicurezza puramente crittografica
Tipi di prova:
Dimostrazioni del proprietario del modello: dimostrano che un modello impegnato (tramite hash) ha prodotto output specifici senza esporre pesi proprietari
Prove utente: verificare che i dati privati soddisfino le proprietà definite dal modello (ad esempio, criteri di ammissibilità) senza rivelare informazioni sottostanti
Integrazioni di archiviazione e calcolo
Arweave Partnership (annunciata il 18 giugno 2025):
Il sistema di pubblicazione delle bozze memorizza le bozze ZK, le attestazioni di input e i timestamp sulla rete di archiviazione permanente di Arweave
Ogni prova riceve un ID transazione (TX-ID) che consente la verifica tramite oltre 300 gateway ar.io
Fornisce una traccia di controllo immutabile per la conformità e i requisiti di verifica a lungo termine
Integrazione Bittensor:
Subnet-2 opera come il più grande cluster di prova zkML decentralizzato con netuid 2 (mainnet) e netuid 118 (testnet)
Supporta l'infrastruttura di miner/validazione con un design indipendente dal sistema di prova
Elabora gli output della subnet Bittensor con attestazione di prova crittografica
L'integrazione consente la verifica tra subnet per dati e attività di calcolo
Integrazioni aggiuntive dell'ecosistema:
EigenLayer: l'integrazione di Sertn AVS fornisce sicurezza economica attraverso meccanismi di restaking
EZKL: Framework del circuito primario con accelerazione MSM 2x su Apple Silicon tramite accelerazione Metal
Framework di supporto: Circom, JOLT (a16z RISC-V zkVM), Polyhedra Expander sottoposti a benchmark per la compatibilità multi-backend
3. Modello di progettazione e verifica zkML
Classi di modelli supportate
Architetture di reti neurali:
Tipo di livelloImplementazioneSupporto formatoConvoluzioneLivelli convoluzionali con operazioni kernelModelli quantizzati ONNXLineare/GEMMMoltiplicazione di matrici (MatMul)Quantizzazione a virgola fissaAttivazioniReLU, Sigmoid, Softmax, ClipCompilazione di circuiti aritmeticiSpecializzatoClassificatori di età, modelli di ammissibilità, percorsi decisionali LLMIntegrazione di circuiti personalizzati tramite PR
Idoneità all'applicazione:
Classificatori: verifica dell'età, determinazione dell'idoneità, riconoscimento di modelli
Modelli linguistici di grandi dimensioni: verifica segmentata di percorsi decisionali e output critici
ML regolamentato: modelli di rischio di credito, previsioni basate sulla conformità che richiedono verificabilità
Caratteristiche del sistema di prova
Metriche delle prestazioni tecniche:
Analisi delle specifiche metriche, generazione di prove, espansore basato su GKR per circuiti di grandi dimensioni, aggregazione efficiente tramite slicing DSperse, dimensioni delle prove, ottimizzato tramite verifica basata su slice, ridotto rispetto ai requisiti del modello completo, costo di verifica, verificabile on-chain con ottimizzazione del gas, inferiore agli approcci di prova monolitici, latenza, mediana 5 secondi (in calo rispetto ai 15 secondi tramite incentivi Subnet-2), incentivi competitivi che favoriscono l'ottimizzazione, produttività, 300 milioni di prove elaborate in stress test (gennaio 2026), scalabilità tramite cluster di prova distribuito
Compromessi architettonici:
Dimostrazioni di modello completo: computazionalmente proibitive per l'implementazione in produzione; elevata latenza e requisiti di memoria
DSperse Slicing: baratta la completezza per l'efficienza di velocità/costi; concentra le prove sui sottocalcoli critici
Strategia di distribuzione: scala orizzontalmente tra i miner Bittensor; riduce i colli di bottiglia dei singoli nodi
Confronto con metodi di verifica alternativi
zkML vs. Trusted Execution Environment (TEE):
DimensionzkML (Inference Labs)TEE (ad esempio, SGX, Oyster)Modello di fiduciaGaranzie crittografiche, trustlessFiducia basata sull'hardware, rischi di vulnerabilitàPrestazioniLatenza/costo computazionale più elevatoInferenza più rapida in enclave sicureSicurezzaDimostrazione matematica della correttezzaDipende dall'integrità dell'hardwarePrevenzione della sostituzioneDimostra crittograficamente la corrispondenza esatta tra modello/input/outputSi basa su meccanismi di attestazioneComplessità di distribuzioneRequisiti di compilazione del circuitoIntegrazione più semplice ma dipendenza dall'hardware
zkML vs. sistemi ottimistici/basati sulla reputazione:
DimensionzkML (Inference Labs)Ottimistico/ReputazioneFinalità Prova crittografica immediata Periodi di contestazione ritardati o accumulo di fiducia Garanzie di sicurezza Correttezza dimostrabile senza tagli Disincentivi economici, potenziali finestre di frode Costo di verifica Requisiti computazionali più elevati Costi immediati inferiori, rischi per la sicurezza più elevati Applicabilità Sistemi ad alto rischio e critici per la conformità Applicazioni di valore inferiore e meno sensibili
Vantaggi strategici:
Elimina le dipendenze API affidabili per scenari di pagamento e automazione machine-to-machine (M2M)
Abilita oracoli AI verificabili per protocolli DeFi che richiedono modelli di rischio verificabili
Fornisce ricevute crittografiche per il processo decisionale degli agenti autonomi nei contesti di governance
Analisi di idoneità dell'applicazione
Modelli di rischio DeFi:
Modelli certificati di rischio di credito e strategie di trading dimostrabili in audit e SLA
I pesi del modello rimangono riservati pur dimostrando la conformità normativa
Consente l'esecuzione autonoma e senza fiducia di protocolli basati sul rischio
Agenti on-chain e sistemi autonomi:
Verifica macchina-macchina con ricevute crittografiche per pagamenti e interazioni
La generazione selettiva di prove per percorsi decisionali critici riduce i costi generali
Supporta benchmark riproducibili per la valutazione delle prestazioni degli agenti
Governance basata sull'intelligenza artificiale:
Dirigenti DAO verificabili che aderiscono a regole codificate tramite prove crittografiche
Conformità verificabile per i modelli di produzione utilizzati nelle decisioni di governance
Previene la manipolazione tramite sostituzione del modello o pregiudizi nascosti
4. Tokenomics e modello economico
Stato attuale del token
Evento di pre-generazione del token (Pre-TGE):
Simbolo: Non annunciato
Stato di lancio: nessun token attualmente attivo o quotato al 13 gennaio 2026
Coinvolgimento della comunità: sistema agricolo basato su punti attivo per la creazione precoce della comunità (menzionato il 10 gennaio 2026)
Modello economico previsto (basato sulla progettazione del protocollo)
Sebbene non sia stata divulgata alcuna tokenomica formale, l'architettura del protocollo suggerisce potenziali meccanismi di utilità:
Probabili funzioni del token (in attesa di annuncio ufficiale):
FunzioneMeccanismoFattore di sostenibilitàPagamenti di verifica dell'inferenzaGli utenti pagano per la generazione di prove zkML e la verifica on-chainLa domanda aumenta con l'adozione di agenti autonomiIncentivi per dimostratori/verificatoriRicompense per la generazione di prove corrette ed efficienti nel marketplace OmronAttualmente utilizza Bittensor TAO; potenziale per la transizione di token nativiGovernanceRegolazioni dei parametri del protocollo, approvazioni per l'integrazione dei circuitiUtilità di governance Web3 standardRestaking/StakingSicurezza economica tramite integrazione EigenLayer (Sertn AVS)Si allinea con modelli di sicurezza DeFi più ampi
Flussi tariffari correnti (basati su Bittensor):
Il marketplace Omron utilizza Bittensor TAO per incentivi ai minatori e premi ai validatori
Il meccanismo di consenso Yuma valuta i dimostratori in base a efficienza, correttezza e latenza
L'ottimizzazione economica determina riduzioni del tempo di dimostrazione medio (15 s → 5 s)
Considerazioni sulla sostenibilità economica:
Funding Runway: 6,3 milioni di dollari raccolti in tre round garantiscono sostenibilità a breve termine
Incertezza del modello di fatturato: lo stato pre-TGE limita la valutazione della fattibilità economica a lungo termine
Dipendenza da Bittensor: l'attuale dipendenza dalle emissioni TAO per la dimostrazione degli incentivi potrebbe passare al token nativo dopo il lancio
Scalabilità: la crescente domanda di carichi di lavoro di intelligenza artificiale potrebbe supportare la sostenibilità basata sulle tariffe se la competitività dei costi migliora rispetto alle alternative centralizzate
Valutazione del rischio: la limitata divulgazione della tokenomics impedisce una valutazione completa della sostenibilità del modello economico, della velocità dei token o dei meccanismi di accumulo del valore.
5. Segnali di utenti, sviluppatori ed ecosistema
Segmenti di utenti target
Categorie di utenti principali:
SegmentoCasi d'usoProposta di valoreSviluppatori di protocolli AICreazione di agenti autonomi verificabili, oracoli AIResponsabilità crittografica senza esposizione del modelloPiattaforme di agenti autonomiStrumenti DAO, bot di trading, motori decisionaliVerifica M2M senza fiducia con ricevute di provaProtocolli DeFiModelli di rischio, rilevamento delle frodi, verifica della strategiaAI verificabile senza divulgazione di dati/modelliApplicazioni regolamentatePunteggio creditizio, sistemi di conformità, verifica dell'identitàAderenza dimostrabile ai modelli di produzione negli auditDistribuzioni ad alto rischioRobotica, aeroporti, sistemi di sicurezza, veicoli autonomiResponsabilità e verificabilità per decisioni AI critiche per la sicurezza
Partner dell'ecosistema e primi utilizzatori:
Protocollo Benqi: capacità di inferenza verificabili integrate
TestMachine: utilizzo dell'infrastruttura di verifica zkML
Subnet Bittensor: verifica tra subnet per attività di elaborazione e dati
Renzo, EigenLayer: token di restking liquido (LRT) che richiedono componenti AI verificabili
Esperienza dello sviluppatore
Quadro di integrazione:
SDK e API:
Omron.ai Marketplace: integrazione di Wallet Connect con accesso alla chiave API post-verifica
Livello di astrazione: gestisce i pagamenti e l'esecuzione on-chain, riducendo la complessità per gli sviluppatori
JSTprove Framework: pipeline zkML end-to-end per quantizzazione, generazione di circuiti, creazione di testimoni, dimostrazione e verifica (pubblicato il 30 ottobre 2025)
Processo di integrazione:
StepTool/RequirementSviluppatore SforzoPreparazione del modelloConversione del modello quantizzato ONNXCompatibilità con il flusso di lavoro ML standardProgettazione del circuitoImplementazione del circuito EZKL o CircomCircuiti personalizzati tramite invii PR GitHubConfigurazioneinput.py, metadata.json, campo nonce obbligatorioStrutturato ma sempliceDistribuzioneConfigurazione del miner tramite clone del repository; testnet consigliato inizialmenteComplessità moderata con supporto della documentazioneOttimizzazionePunteggio del validatore per efficienza, strumenti di benchmarkingOttimizzazione delle prestazioni incoraggiata tramite incentivi
Valutazione della complessità:
Barriera d'ingresso: moderata - richiede la comprensione della quantizzazione del modello ONNX e della compilazione del circuito
Feedback sull'integrazione: descritto come "semplice e robusto" con enfasi sulla trasparenza a livello di protocollo
Maturità degli strumenti: gli strumenti modulari DSperse semplificano la complessità consentendo la dimostrazione selettiva anziché approcci basati su modelli completi
Qualità della documentazione: Documentazione tecnica su docs.inferencelabs.com, guida specifica per Subnet-2 su sn2-docs.inferencelabs.com
Supporto della community: GitHub open source (inference-labs-inc) con cicli di revisione PR in media di circa 24 ore per le integrazioni dei circuiti
Indicatori di adozione precoce
Hackathon e concorsi:
Tre hackathon lanciati all'Endgame Summit (marzo 2025)
Concorso EZKL su Subnet-2 per la verifica dell'età ZK di iOS con valutazione del circuito
Finanziamento di sovvenzioni per progetti ad alte prestazioni
Competizioni TruthTensor S2 con attività di messa a punto degli agenti che coinvolgono la comunità
Distribuzioni pilota e integrazioni di test:
Bittensor Subnet-2: mercato operativo con 283 milioni di prove zkML generate entro agosto 2025
Custom Circuit Marketplace: processo di integrazione di circuiti di terze parti tramite invii di PR (tag: subnet-2-competition-1)
Attività di Testnet: guide di distribuzione Netuid 118, infrastruttura mainnet/staging stabilita
Coinvolgimento di GitHub: commit attivi del repository fino al 3 gennaio 2026; competizioni con valutazioni di prestazioni/efficienza/accuratezza
Metriche di adozione:
Volume di prova: oltre 160 milioni di prove entro la metà del 2025, con un aumento a 300 milioni durante lo stress test di gennaio 2026
Dimensioni della community: 38.582 follower su Twitter; Discord e Telegram ufficiali per la collaborazione tra costruttori
Ampiezza della partnership: 278 partner/sostenitori citati a gennaio 2026
Contributi degli sviluppatori: versioni open source (JSTprove, DSperse) che incoraggiano la sperimentazione
Segnali qualitativi:
Adozione organica tramite l'integrazione dell'ecosistema Bittensor anziché partnership dall'alto verso il basso
L'enfasi sulla narrativa dell'"autonomia verificabile" risuona nelle discussioni ad alto rischio sull'implementazione dell'IA
Integrazione in stack più ampi (ad esempio, daGama, DGrid AI) per la fiducia end-to-end nelle applicazioni di intelligenza artificiale decentralizzate
6. Governance e analisi del rischio
Struttura di governance
Modello attuale:
Guidato dalla Fondazione: fase pre-TGE con coordinamento centralizzato dello sviluppo da parte dei co-fondatori Colin Gagich e Ronald Chan
Sviluppo open source: i repository GitHub pubblici (inference-labs-inc) consentono contributi della comunità
Governance dell'integrazione dei circuiti: processo di revisione e unione basato su PR per circuiti ZK personalizzati (cicli di revisione di circa 24 ore)
Incentivi per la comunità: premi per bug, hackathon e ricompense pre-TGE per la partecipazione all'ecosistema
Governance del protocollo prevista (in base all'architettura):
Votazione on-chain: meccanismo proposto per gli aggiustamenti e gli aggiornamenti dei parametri del protocollo (non verificato da fonti secondarie; non confermato ufficialmente)
Integrazione di Bittensor: il consenso Yuma per il punteggio dei validatori e gli incentivi per i minatori fornisce una governance decentralizzata del mercato delle prove
EigenLayer Restaking: la sicurezza economica tramite Sertn AVS può influenzare le decisioni di governance dopo il lancio del token
Maturità della governance: Trasparenza limitata nella fase pre-TGE; è previsto un quadro di governance formale dopo il lancio del token.
Fattori di rischio chiave
Rischi tecnici:
Categoria di rischioRischio specificoStrategia di mitigazioneLivello di rischio residuoLimiti di prestazioni zkMLDimostrazione del modello completo impraticabile per la scala di produzioneDimostrazioni selettive/modulari DSperse; framework di distribuzione JSTproveMedio - Lo slicing introduce compromessi di completezzaColli di bottiglia di verificaCosti di verifica on-chain e vincoli di latenzaDimostrazioni aggregate; efficiente backend Expander basato su GKRMedio - I costi del gas rimangono più alti rispetto alle alternative non verificateCentralizzazione del dimostratoreConcentrazione del potere di dimostrazione in pochi minatoriRete di minatori decentralizzata Bittensor; punteggio di consenso YumaBasso-Medio - Gli incentivi stimolano la concorrenza, ma i requisiti di capitale possono centralizzareComplessità della compilazione del circuitoCompetenza richiesta per l'integrazione di modelli personalizzatiStrumenti open source (EZKL, JSTprove); processo di supporto basato su PRMedio - Attrito nell'onboarding degli sviluppatori
Rischi economici:
Valutazione dell'impatto del rischio Competitività dei costi rispetto a inferenza centralizzata Elevati costi di dimostrazione zkML (overhead computazionale) rispetto a API AWS/OpenAI Rischio elevato: gli attuali tempi di dimostrazione (mediana di 5 secondi) e i requisiti computazionali superano di gran lunga le alternative centralizzate; la partnership Cysic ASIC/GPU mira a risolvere il problema della sostenibilità dei costi di dimostrazione Fattibilità economica della dimostrazione decentralizzata con un carico di lavoro crescente Rischio medio: gli incentivi Bittensor hanno ridotto i tempi da 15 secondi a 5 secondi; è necessaria un'ulteriore ottimizzazione per l'adozione di massa Dipendenza dal lancio di token Lo stato pre-TGE limita l'adozione ai progetti pilota finanziati; modello di ricavi incerto Rischio medio: la pista da 6,3 milioni di $ fornisce un cuscinetto, ma la sostenibilità a lungo termine richiede l'economia dei token
Rischi per l'ecosistema e l'adozione:
Descrizione del rischioProbabilitàFrammentazione degli effetti di reteConcorrenza da soluzioni zkML alternative (poliedri, Lagrange)Medio - Primo a muoversi nel cluster di verifica della produzione, ma mercato nascenteDipendenza da BittensorAffidamento all'ecosistema Bittensor per l'infrastruttura di verifica e incentivi TAOMedio - L'integrazione profonda fornisce effetti di rete ma crea rischi di accoppiamentoAttrito nell'adozione da parte degli sviluppatoriLa complessità della compilazione del circuito può limitare l'adozione da parte degli sviluppatori tradizionaliMedio-alto - Gli strumenti open source aiutano, ma persiste il requisito di competenza zkML
Considerazioni normative
Responsabilità e verificabilità dell'IA:
Requisiti di provenienza: il tribunale tedesco ha segnalato i rischi di copyright dell'IA (10 gennaio 2026); JSTprove consente la prova crittografica della provenienza del modello e la protezione della proprietà intellettuale
Conformità ad alto rischio: le applicazioni in settori regolamentati (aeroporti, robotica, difesa) richiedono una responsabilità verificabile: le prove zkML forniscono garanzie matematiche
Regolamenti sulla privacy dei dati: la privacy dei dati del modello e dell'utente tramite prove a conoscenza zero è in linea con i requisiti GDPR/CCPA per la conformità senza divulgazione
Responsabilità del sistema autonomo: le ricevute crittografiche per le decisioni degli agenti supportano i quadri di responsabilità legale per i sistemi basati sull'intelligenza artificiale
Posizionamento strategico per l'ambiente normativo:
Gli oracoli di intelligenza artificiale verificabili consentono la conformità nei protocolli DeFi che richiedono modelli di rischio verificabili
La verifica basata sulle prove fornisce chiarezza normativa per la governance DAO e i mercati di previsione
Le applicazioni di verifica dell'identità traggono vantaggio dai meccanismi di prova che preservano la privacy
Valutazione del rischio normativo: basso-medio - L'architettura del protocollo si allinea bene con i requisiti emergenti di responsabilità dell'IA, sebbene i quadri normativi siano ancora agli inizi.
7. Posizionamento strategico e adattamento al mercato
Analisi del panorama competitivo
Confronto tra concorrenti di zkML:
ProtocolloTecnologia di baseMetriche delle prestazioniPosizione di mercatoDifferenziazione rispetto a Inference LabsPolyhedra NetworkEXPchain zkML, compilazione nativa di PyTorch~2,2s VGG-16, 150s/token Llama-3 (CPU)Capitalizzazione di mercato di $17 milioni (token ZKJ), finanziamento di $45 milioni+Dimostrazione di modelli completi rispetto a slicing DSperse; Inference Labs enfatizza l'efficienza distribuitaLagrange Labs DeepProveLibreria zkML basata su GKRDichiara prove 158 volte più veloci rispetto ai peerFocus sugli strumenti per sviluppatoriDimostrazioni di circuiti a strati rispetto a verifica basata su slice; benchmark di Inference Labs per l'agnosticismoEZKLZkML basato su Halo2, compilatore ONNXVelocizzazione MSM 2x su Apple SiliconLibreria open source, partner di Inference LabsFornitore di strumenti rispetto a operatore di protocollo; Integrazione Subnet-2a16z JOLTRISC-V zkVM con ricercheOttimizzazione generale zkVMFramework per sviluppatoriArchitettura zkVM generica vs. architettura specifica per ML
Fattori differenzianti chiave:
Volume di prove su scala di produzione: 300 milioni di prove elaborate nello stress test (gennaio 2026) dimostrano una capacità operativa superiore a quella dei concorrenti
Cluster di prova decentralizzato: Bittensor Subnet-2 gestisce il più grande mercato di prova zkML rispetto alle alternative centralizzate o con nodi limitati
Architettura di slicing modulare: DSperse consente la verifica mirata di sottocalcoli critici rispetto al sovraccarico del circuito del modello completo
Agnostico al sistema di prova: il supporto multi-backend (EZKL, Circom, Expander, JOLT) è a prova di futuro contro i progressi crittografici
Reti di calcolo AI decentralizzate:
ReteRelazione con Inference LabsCompetitivo/ComplementareBittensorIntegrazione dell'infrastruttura core (Subnet-2); incentivi TAO per i dimostratoriComplementare: Inference Labs opera all'interno dell'ecosistema Bittensor anziché competere con AlloraSi integra con Polyhedra per zkMLCompetitivo: approccio alternativo alla verifica dell'inferenza dell'IAReti DeAI generaliAmpi mercati di elaborazione dell'IACompetitivo: Inference Labs si differenzia tramite verifica crittografica rispetto all'elaborazione generale
Posizionamento di Oracle e Middleware:
Focus di nicchia: middleware zkML specializzato per la verifica dell'output AI rispetto agli oracoli di dati generali (Chainlink, Band)
Abilitazione AI Oracle: fornisce inferenza AI verificabile per protocolli DeFi, mercati di previsione, agenti autonomi
Livello middleware: posizionato tra i fornitori di elaborazione AI e le applicazioni on-chain che richiedono l'attestazione di prova
Vantaggio competitivo: la responsabilità crittografica per i feed di dati AI affronta le lacune di fiducia negli oracoli basati su un singolo nodo o sulla reputazione
Analisi del fossato a lungo termine
Efficienza del sistema di prova:
Innovazione DSperse: la verifica mirata crea un vantaggio tecnologico difendibile attraverso costi computazionali ridotti rispetto agli approcci full-model
Ottimizzazione continua: la struttura degli incentivi Bittensor determina riduzioni continue dei tempi di prova (mediana 15s → 5s), creando guadagni di efficienza composti
Accelerazione hardware: la partnership con Cysic (dicembre 2025) per l'hardware ASIC/GPU ZK offre un potenziale vantaggio in termini di costi-prestazioni grazie alla scalabilità dell'hardware specializzato
Effetti di rete:
Tipo di effetto di reteMeccanismoValutazione della forzaLato offertaPiù dimostratori → minore latenza/costo → maggiore domandaMedio-forte - Bittensor Subnet-2 raggiunge la massa critica (300 milioni di prove)Lato domandaPiù applicazioni → maggiore volume di prove → ricavi dei dimostratori → più dimostratoriMedio - Pre-TGE limita attualmente la scalabilità lato domandaEffetti di rete datiIl marketplace delle prove crea un'infrastruttura di verifica standardizzataMedio - I framework open source consentono la componibilitàEcosistema di sviluppatoriI contributi open source (JSTprove, DSperse) attraggono i costruttoriMedio-forte - Crescente libreria di circuiti ed esempi di integrazione
Fattori di difendibilità:
Vantaggio del primo arrivato: il cluster di prova operativo su scala di produzione (300 milioni di prove) crea costi di commutazione e architettura di riferimento
Blocco dell'ecosistema: profonda integrazione di Bittensor e 278 partner/sostenitori creano un fossato di rete
Complessità tecnica: la competenza zkML e la conoscenza della compilazione dei circuiti creano barriere all'ingresso per i concorrenti
Ottimizzazione specifica dell'applicazione: i casi d'uso normativi/ad alto rischio (robotica, aeroporti, DeFi) richiedono affidabilità comprovata - vantaggio dell'incumbency
Infrastruttura componibile: la strategia del framework open source (JSTprove, DSperse) trasforma la verifica in una primitiva componibile, incorporando Inference Labs in un ecosistema di intelligenza artificiale più ampio
Limitazioni del fossato:
Rischio di mercificazione crittografica: i progressi nella dimostrazione dell'efficienza (ad esempio, le affermazioni di Lagrange 158x) potrebbero erodere la differenziazione tecnica
Dipendenza dalla partnership: l'affidamento a Bittensor per l'infrastruttura e a Cysic per l'hardware introduce rischi di accoppiamento
Modello economico pre-TGE: la mancanza di token nativi limita la forza del fossato economico finché non verrà chiarita la tokenomics
Valutazione del fossato strategico: medio-forte - La leadership tecnica e gli effetti di rete garantiscono la difendibilità, ma la concorrenza emergente di zkML e lo stato pre-TGE creano incertezza.
Valutazione dell'adattamento al mercato
Segmenti di mercato indirizzabili:
Caratteristiche TAM del segmentoValutazione di adattamentoAgenti autonomi e DAO AIIn rapida crescita con la tendenza dell'intelligenza artificiale agentica; richiede un processo decisionale verificabileAdattamento elevato: allineamento dei casi d'uso principali con le esigenze di verifica M2MCalcolo verificabile DeFiTVL multimiliardario che richiede modelli e strategie di rischio verificabiliAdattamento elevato: domanda comprovata nelle distribuzioni di produzione (Benqi, TestMachine)Applicazioni AI regolamentateMercati di verifica dell'identità, conformità e punteggio di creditoAdattamento elevato: le prove che preservano la privacy consentono la conformità senza divulgazioneServizi AI OracleMercato emergente per la verifica dell'inferenza AI on-chainAdattamento medio-alto: nicchia pionieristica con domanda attuale limitata
Indicatori di adattamento prodotto-mercato:
Trazione recente: stress test di prova da 300 milioni (6 gennaio 2026) e coinvolgimento giornaliero su Twitter dimostrano slancio
Qualità della partnership: i sostenitori di livello 1 (Mechanism Capital, Delphi Ventures) e le integrazioni tecniche (EigenLayer, Cysic) convalidano il posizionamento strategico
Adozione degli sviluppatori: contributi attivi su GitHub, partecipazione ad hackathon e crescita del marketplace dei circuiti segnalano una domanda organica
Validazione dei casi d'uso: le applicazioni ad alto rischio (robotica, aeroporti) che adottano l'intelligenza artificiale verificabile confermano l'adattamento problema-soluzione del mondo reale
Valutazione del market timing: favorevole - La convergenza tra la proliferazione di agenti autonomi, le discussioni sulla regolamentazione dell'IA e la componibilità DeFi crea una finestra di adozione ideale per l'infrastruttura zkML.
Riepilogo del posizionamento competitivo: Inference Labs occupa una posizione differenziata come livello di verifica zkML pronto per la produzione con cluster di prova decentralizzato, evitando la concorrenza diretta con le reti di elaborazione AI generali e colmando al contempo le lacune di fiducia nell'economia emergente dei sistemi autonomi.
8. Valutazione del punteggio finale
Valutazione dimensionale
Progettazione zkML e crittografia: ★★★★☆ (4,5/5)
Punti di forza: architettura di slicing modulare DSperse innovativa; Expander basato su GKR efficiente; progettazione indipendente dal sistema di prova a prova di futuro; stress test di prova da 300 M convalida la prontezza per la produzione
Limitazioni: la dimostrazione del modello completo è ancora poco pratica; la complessità della compilazione del circuito crea attriti tra gli sviluppatori; il divario tra costi e prestazioni rispetto all'inferenza centralizzata persiste nonostante le ottimizzazioni
Valutazione: progettazione zkML all'avanguardia con compromessi pragmatici tra completezza e scalabilità; implementazione tecnica leader tra i concorrenti di zkML
Architettura del protocollo: ★★★★★ (5/5)
Punti di forza: netta separazione tra elaborazione off-chain e verifica on-chain; l'integrazione di Bittensor Subnet-2 fornisce un cluster di prova decentralizzato; il design del marketplace Omron incentiva l'efficienza; lo storage Arweave garantisce una disponibilità di prova permanente; la verifica cross-chain consente la componibilità dell'ecosistema
Limitazioni: incertezza del modello economico pre-TGE; la dipendenza dal bittensor introduce il rischio di accoppiamento
Valutazione: protocollo sofisticato e ben progettato che sfrutta i migliori partner infrastrutturali della categoria; dimostra una profonda comprensione delle primitive Web3
Integrazione AI–Web3: ★★★★★ (5/5)
Punti di forza: affronta il problema fondamentale della fiducia dell'IA nei sistemi autonomi; consente la verifica M2M per le economie degli agenti; le prove che preservano la privacy sono in linea con i requisiti normativi; applicabile a DeFi, governance, identità e distribuzioni ad alto rischio; garanzie crittografiche superiori agli approcci TEE/reputazione
Limitazioni: competenza dello sviluppatore richiesta per la progettazione del circuito; complessità di integrazione rispetto alle API AI centralizzate
Valutazione: Integrazione esemplare della verifica crittografica con l'inferenza dell'IA; crea una primitiva nativa Web3 autentica per l'IA senza fiducia
Sostenibilità economica: ★★★☆☆ (3/5)
Punti di forza: un finanziamento di 6,3 milioni di dollari fornisce la pista; gli incentivi Bittensor TAO dimostrano un'economia di prova funzionante; la partnership con Cysic mira a miglioramenti in termini di costi-prestazioni; potenziale sostenibilità basata sulle commissioni se l'adozione aumenta
Limitazioni: nessuna tokenomics divulgata (pre-TGE); costi di verifica attuali 3-10 volte superiori rispetto alle alternative centralizzate; modello di ricavi a lungo termine incerto; meccanismi di accumulo del valore e velocità dei token indefiniti; dipendenza da Bittensor per gli incentivi attuali
Valutazione: notevole incertezza dovuta allo stato pre-TGE; progressi tecnici incoraggianti ma il modello economico richiede una convalida post-lancio del token
Potenziale dell'ecosistema: ★★★★☆ (4,5/5)
Punti di forza: 278 partner/sostenitori; convalida degli investitori di livello 1 (Mechanism Capital, Delphi Ventures); comunità di sviluppatori attiva con contributi open source; volume di prove in crescita (traguardo di 300 milioni); integrazioni strategiche (EigenLayer, Cysic, Arweave); applicabile su più verticali di alto valore (DeFi, DAO AI, app regolamentate)
Limitazioni: la pre-TGE limita l'adozione mainstream; difficoltà di onboarding degli sviluppatori dovute alla complessità di zkML; mercato nascente per infrastrutture di intelligenza artificiale verificabili
Valutazione: solide basi ecosistemiche con una chiara traiettoria di crescita; posizionato come middleware critico per l'economia dei sistemi autonomi
Governance e gestione del rischio: ★★★☆☆ (3,5/5)
Punti di forza: modello di sviluppo open source; GitHub attivo con rapidi cicli di revisione PR; la decentralizzazione di Bittensor mitiga la centralizzazione del dimostratore; la partnership tra DSperse e Cysic affronta i rischi di prestazioni; l'approccio crittografico elimina i presupposti di fiducia
Limitazioni: governance pre-TGE centralizzata; meccanismi di governance formali on-chain indefiniti; rischio di competitività dei costi rispetto all'IA centralizzata rimane materiale; quadro normativo per la responsabilità dell'IA ancora in evoluzione; l'accoppiamento Bittensor introduce la dipendenza dall'ecosistema
Valutazione: gestione adeguata del rischio per il protocollo in fase iniziale; richiede la maturazione del quadro di governance e miglioramenti del rapporto costi-prestazioni per la sostenibilità a lungo termine
Verdetto riassuntivo
Inference Labs rappresenta una base credibile per un'inferenza AI verificabile e rispettosa della privacy come primitiva fondamentale nello stack Web3?
Sì, con le dovute qualifiche. Inference Labs dimostra un'eccezionale esecuzione tecnica con la sua architettura modulare zkML DSperse e il cluster di prova Bittensor Subnet-2 pronto per la produzione (validato da uno stress test di prova da 300 milioni), colmando reali lacune di fiducia nelle economie di agenti autonomi attraverso una verifica crittografica superiore a TEE o alternative basate sulla reputazione. Il posizionamento strategico del protocollo come middleware zkML specializzato per applicazioni ad alto rischio (modelli di rischio DeFi, governance dell'IA, implementazioni regolamentate) crea un fossato difendibile tramite effetti di rete e vantaggio del primo arrivato nell'infrastruttura di prova operativa. Tuttavia, la credibilità come primitiva fondamentale del Web3 rimane subordinata alla risoluzione di due incertezze critiche: (1) la dimostrazione di un'economia dei token sostenibile post-TGE che allinei gli incentivi degli stakeholder e catturi il valore dalla crescente domanda di prova, e (2) il raggiungimento di innovazioni in termini di competitività dei costi (tramite l'accelerazione hardware Cysic e la continua ottimizzazione algoritmica) che riducano il divario prestazionale di 3-10 volte rispetto all'inferenza IA centralizzata a margini economicamente sostenibili per l'adozione di massa. Grazie al supporto di livello 1, all'architettura tecnica sofisticata e alla chiara compatibilità prodotto-mercato nei settori verticali emergenti dei sistemi autonomi, Inference Labs rappresenta la scommessa infrastrutturale zkML più credibile nell'attuale panorama dell'intelligenza artificiale Web3, garantendo un attento monitoraggio durante il lancio del token e la fase di ridimensionamento della rete principale per la convalida dello stato fondamentale a lungo termine.
Considerazioni sull'investimento: promettente ma ad alto rischio: basi tecniche superiori e posizionamento strategico compensati dall'incertezza del modello economico pre-TGE e dalle sfide di competitività dei costi che richiedono una finestra di convalida di 12-18 mesi dopo il lancio del token.
Per saperne di più: https://www.kkdemian.com/blog/inferencelabs_zkml_proof_2026
