AI 链上推理：去中心化模型执行与验证的可信计算架构怎么看-事实变化和判断依据
看去中心化时，重点不只是名称，而是它解决哪类问题、依赖哪些条件以及落地成本。
先看原文给出的关键信息：AI 链上推理：去中心化模型执行与验证的可信计算架构一、AI 推理的中心化困局：黑盒模型的可信度危机当前 AI 推理服务几乎完全运行在中心化服务器上。；用户将数据发送到 API 端点，接收推理结果，但无法验证模型是否按预期执行、输入数据是否被篡改、推理过程是否可复现。；这种黑盒模式在 Web2 场景下尚可接受，但在 Web3 的信任最小化范式下，中心化推理构成了单点信任假设——用户必须相信推理服务提供者没有作弊。。继续往下处理时，重点放在这些条件上：更具体的风险场景包括：DeFi 预言机使用 AI 模型预测价格，但无法证明模型输入未被操纵；AI 驱动的保险协议要验证理赔决策确实由声明的模型做出；去中心化身份验证依赖 AI 人脸识别，但无法审计模型是否使用了未授权的训练数据。。收尾检查时，再把这些细节对上：这些场景的核心诉求是：AI 推理过程要具备可验证性，而不仅仅是可执行性。；链上推理（On-chain Inference）正是为解决这一信任情况而生——将 AI 模型的推理过程搬到链上或链下可信执行环境中，通过密码学证明或经济博弈机制保证推理；链上推理的三层验证架构：执行→证明→验证链上推理的核心挑战在于计算成本：EVM 的计算能力极其有限，在链上直接执行一个 GPT-2 级别的模型要数百万 Gas，经济上完。
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