¿Los agentes de IA realmente necesitan sus propios rieles?

He estado mapeando los primitivos que una red de IA debe enviar antes de que sea útil más allá de las demostraciones. Si @ownaiNetwork acierta incluso dos, el volante comienza a girar:

➠ Enrutamiento de trabajos & reputación: modelos, nodos y fuentes de datos con historiales verificables
➠ Inferencia verificable: recibos ZK para tareas pequeñas/estructuradas o inferencia redundante con penalización para salidas abiertas
➠ Pagos micropagos medidos: pagos por token o pagos transmitidos de agente a agente liquidado en la cadena
➠ Procedencia: atestaciones que vinculan versiones de modelos, conjuntos de datos y salidas a hashes auditables

Compromisos vs APIs centralizadas:
→ Menor latencia fuera de la cadena, pero opaco
→ Los recibos en la cadena añaden confianza, desbloquean casos de uso regulados
→ Híbrido gana a corto plazo; piensa en @ionet para computación + recibos para confianza

¿Qué debería lanzar primero @ownaiNetwork para ganar participación en la mente?

Encuesta (responde con A/B/C):
A) recibos de inferencia ZK
B) Verificación redundante + reducción
C) Pagos medidos de agente a agente

Curioso de escuchar las opiniones de personas de infraestructura como @kenodnb también. ¿Qué falta en esta pila?