Lo verdaderamente destacado no es simplemente mezclar AI y pruebas de conocimiento cero, sino cómo hacer que zkML pase de la fase experimental a una infraestructura usable y real.

La clave está en un esquema de generación de pruebas distribuido. Distribuir la carga computacional en múltiples nodos para procesar, de modo que se resuelven los cuellos de botella fundamentales en escalabilidad y velocidad, no solo mejorar el hardware. En otras palabras, esto es un avance a nivel de arquitectura, no solo una optimización del poder de cálculo.

Con un marco de pruebas distribuidas, la capacidad de procesamiento y el tiempo de respuesta de todo el sistema mejoran significativamente. Esa es la verdadera clave para que zkML pase de la teoría a la práctica: no se trata de cuán inteligente sea el algoritmo, sino de si puede soportar el volumen de tráfico y los requisitos de latencia del negocio real.