Os agentes de IA realmente precisam das suas próprias ferrovias??

Tenho mapeado os primitivos que uma rede de IA deve entregar antes de ser útil para além de demonstrações. Se @ownaiNetwork acertar pelo menos dois, a roda de inércia começa a girar:

➠ Roteamento de trabalho e reputação: modelos, nós e fontes de dados com históricos verificáveis
➠ Inferência verificável: recibos ZK para tarefas pequenas/estruturadas ou inferência redundante com penalização para saídas abertas
➠ Pagamentos micropagos medidos: pagamentos por token ou pagos em fluxo de agente para agente liquidadas em cadeia
➠ Proveniência: atestações que ligam versões de modelos, conjuntos de dados e saídas a hashes auditáveis

Compromissos vs APIs centralizadas:
→ Menor latência off-chain, mas opaco
→ Recibos em cadeia aumentam a confiança, desbloqueiam casos de uso regulamentados
→ Híbrido vence a curto prazo; pense @ionet para computação + recibos para confiança

Então, o que deve o @ownaiNetwork lançar primeiro para ganhar a atenção?

Poll (responda com A/B/C):
A) recibos de inferência ZK
B) Verificação redundante + penalização
C) Pagamentos medidos de agente para agente

Curioso para ouvir as opiniões de pessoal de infra como @kenodnb também. O que está faltando neste stack