背后的炒作：我对Lagrange的ZK基础设施在AI和跨链验证中的看法

我一直在深入研究这个Lagrange项目，老实说，它既令人着迷又令人沮丧。他们正在构建一个他们称之为“无限证明层”的Web3基础设施——本质上是一个去中心化的零知识基础设施，可以跨链、去中心化金融和人工智能推理验证证明。刚刚在筹集了1720万美元后推出了他们的LA代币，并且他们已经在主要交易所上架。

看着他们的 ZK Prover Network、ZK Coprocessor 和 DeepProve zkML 系统——这是一项雄心勃勃的技术，可能过于雄心勃勃？我心中的问题是：这是否解决了一个真实的问题，还是仅仅是另一个跟随 ZK 和 AI 热潮的代币？

他们声称实现“每一个AI决策都可证明”在理论上听起来是革命性的。传统的验证方法告诉我们发生了什么，但不告诉我们为什么或怎么发生的——这正是拉格朗日旨在填补的空白。这个区别对于AI系统来说是极其重要的，因为决策背后的推理往往和决策本身一样重要。

我注意到的是他们的架构将证明生成与执行环境解耦。这意味着他们可以验证AI输出、复杂的SQL操作和历史跨链数据——这些是当前系统难以处理的。

代币经济似乎简单明了，但可能存在问题。证明需求驱动LA代币需求，费用以LA (支付或转换为LA)。运营商和委托人从这些费用中分得一份，理论上创造了一个对齐激励的生态系统。但我们已经见过这种模式在实际使用未能实现时失败。

他们的 DARA 拍卖系统用于将证明任务匹配给操作员，设计巧妙 - 让我想起了订单簿机制，但适用于计算资源。然而，我想知道这种复杂性是否会限制采用。

与0G Labs和Matter Labs的合作是有趣的信号。但我持怀疑态度——我们已经看到无数个在加密领域"突破性"的基础设施，但它们从未实现真正的现实世界应用。

当他们声称 DeepProve "已经验证了数百万个链外计算" 时，我想看看证据。这些计算是什么？为谁做的？有什么经济价值？

到2030年，拉格朗日设想AI系统为它们所做的一切生成加密凭证。这是一个强大的愿景，将从根本上改变我们对机器的信任。但从这里到那里，路上布满了失败的协议。

问题不是可验证的人工智能是否重要——它绝对重要。问题在于拉格朗日的方式是否能在这个竞争异常激烈的领域中脱颖而出。我在密切关注，但我还没有说服自己。