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. @inference_labs 正在明确宣称：分布式证明解锁了大规模 zkML
AI 一旦从单机扩展到分布式集群，规模就会大幅提升。Inference Labs 将相同的逻辑应用到可验证的 AI 上
zkML 的瓶颈在于一次性证明整个模型
他们的解决方案，DSperse，将模型切分为独立的组件，并在多个节点上分布式进行证明。更多节点带来更快的证明速度、稳定的内存使用和弹性的执行能力
结合 JSTprove，这一架构支持近实时验证和生产级性能。
其影响具有结构性：
+ zkML 成为可扩展的基础设施
+ 证明生成变得容错
+ 自动化系统获得可审计性和弹性
与 Cysic 等硬件加速合作伙伴合作，分布式证明将可验证的 AI 从研究推向实际部署。
这对于 zkML 数学驱动的信任来说，是一次范式转变，由网络实现