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Inference Labsについて
Inference Labsは、検証可能な機械学習（zkML）に特化したWeb3 AIインフラプロジェクトです。中核事業は2つの独自フレームワーク、すなわちAIモデルをより小さなサブモデルに分割して並列処理する分散推論システム「DSperse」と、サムチェックおよびGKRプロトコルを用いてAIオペレーション向けに最適化された社内ゼロ知識証明エンジン「JSTprove」を中心に展開しています。同社の主な価値提案は、基盤となるモデルの重みを開示することなく、AI推論出力の暗号学的検証を可能にし、分散型AIネットワークにおける信頼性と知的財産保護という二重の課題に対処することです。 Inference Labsが取り組む市場の痛点には、AIの意思決定の不透明性（ユーザーが出力が主張されたモデルからのものか検証できないこと）、大規模モデルの推論をゼロ知識で証明することの計算上の非現実性、そしてモデルのプライバシーと検証可能性の間の緊張関係が含まれます。AI計算を検証可能な回路に変換し、証明作業をノード間で分散することで、このプロジェクトはトラストレスなAIサービスへの障壁を低減します。 過去6ヶ月間（2026年2月28日から2026年8月31日）において、Inference Labsはすべてのベースモデルをそのサブネット上に展開し、モデルあたり30%を超える証明カバレッジを達成しました。DSperseおよびJSTproveフレームワークは研究段階から本番環境へ移行し、チームは分散ノード間での並列証明生成の成功を報告しています。しかし、プロジェクトは依然として重大な技術的制限に直面しています。モデル分割にもかかわらず、個別のレイヤー回路化は依然としてメモリ集約的であり、大規模ビジョンモデル（例：YoloV8）の証明オーバーヘッドは民生用ハードウェアの能力を超えています。チームは、現在の最適化により効率が向上したものの、サブ秒の検証レイテンシーを必要とするリアルタイムアプリケーションにはまだ適していないことを認めています。
過去6ヶ月間、Inference Labsは検証可能なAIインフラにおいて大きな進展を遂げました。主な成果として、分散型推論フレームワーク「DSperse」の正式リリース、およびsumcheckプロトコルとGKRプロトコルを活用した自社製証明システム「JSTprove」の投入が挙げられます。これらの技術により、大規模ビジョンモデルに対する準リアルタイムのゼロ知識証明が可能となり、PythonからRustへの完全移行により、マイナーの応答速度が2.5倍、検証速度が3.2倍、スループットが43%向上し、検証成功率は95.7%から97.5%に改善されました。 2026年2月、チームはライブ予測市場で動作するLLM向け評価フレームワーク「TruthTensor」を発表しました。現在、110万以上のデプロイ済みAIエージェント、87万5000人以上のユーザー、320万以上のファインチューニング済みモデルをサポートしています。また、本プラットフォームはOracleのエンタープライズエコシステムに参入し、航空・物流などの分野で検証可能なAI展開を実現。カルガリー国際空港を含む本番環境において、3億5000万以上の証明が生成・検証されました。 今後、Inference LabsはDSperseのモデル互換性（ResNet-50、YOLOv8、Vision Transformersを含む）を拡大し、JSTproveをコンシューマー向けハードウェア向けにさらに最適化する計画です。ロードマップでは、分散型ネットワーク全体での検証可能な推論のスケーリング、Oracleとのパートナーシップの深化、学術的検証の推進（CVC 2026に採択）に重点を置き、暗号学的証明生成をエンタープライズAIの説明責任の標準とすることを目指しています。
共同創業者： Ron Chan（Twitter: @sudo_ron） – Inference Labs共同創業者。分散型システムとAIインフラの経歴を持つ。 Colin Gagich（Twitter: @colingagich） – Inference Labs共同創業者。ハードウェア/ソフトウェアエンジニアリングおよび自律システムの専門知識を持つ。 信頼できる公開情報に基づく他の主要経営陣は見つからなかった。