. @inference_labsは明確な主張をしています：分散証明はzkMLのスケールを解放します

AIは一度推論が単一のマシンから分散クラスターに移行したことでスケールしました。Inference Labsは同じ論理を検証可能なAIに適用しています

zkMLのボトルネックは、モデル全体を一度に証明することにあります

彼らの解決策であるDSperseは、モデルを独立したコンポーネントに分割し、多くのノードに証明を分散させます。ノード数が増えるほど証明は高速化し、メモリ使用量は安定し、実行は堅牢になります

JSTproveと組み合わせることで、このアーキテクチャはほぼリアルタイムの検証と本番環境のパフォーマンスをサポートします。

その影響は構造的です：
+ zkMLはスケーラブルなインフラストラクチャになります
+ 証明生成はフォールトトレラントになります
+ 自律システムは監査性と耐性を獲得します

Cysicのようなハードウェアアクセラレーションパートナーとともに、分散証明は検証可能なAIを研究から実世界の展開へと推進します。

これはzkMLの数学的信頼性のためのパラダイムシフトであり、ネットワークによって実現されます