На CES 2026 Nvidia дала понять: конкуренция в сфере искусственного интеллекта перешла в новую фазу. Если раньше рынок обсуждал размеры моделей и обучение, то теперь в центре внимания - инференс, то есть реальная работа ИИ, стоимость одного токена и скорость принятия решений. Именно здесь начинается борьба за практическое применение.
Проблема, однако, выходит далеко за рамки «железа». Когда ИИ-агент, например, совершает торговую операцию, пользователь не может проверить, какую именно модель он запустил и как получил результат. Приходится просто доверять оператору. В условиях, где на кону реальные деньги, такой подход все чаще вызывает вопросы.
Решить эту задачу пытается компания Inference Labs. Она использует zero knowledge proofs - криптографический метод, позволяющий подтвердить корректность вычислений, не раскрывая саму модель. По словам разработчиков, им удалось сократить время доказательства zkML с 15 до 5 секунд при работе в сети Bittensor, а теперь решение масштабируется через EigenLayer.
Не менее важно убедиться, что использовались корректные входные данные, соблюдалась нужная случайность, а стоимость вычислений оставалась приемлемой для промышленного применения.
Именно скорость и цена становятся критическим барьером. Если такие технологии смогут работать быстро и дешево на больших объемах, они имеют все шансы превратиться в базовую инфраструктуру для децентрализованного ИИ. Если нет - останутся инструментом для редких, но особенно ответственных решений.
На фоне интереса Nvidia к инференсу этот вопрос звучит особенно остро. Децентрализованный ИИ, который управляет реальными финансовыми потоками, не может существовать без механизма проверки. Рынок это понимает, и именно здесь, судя по всему, будет разворачиваться следующая технологическая гонка.