Ce qui est vraiment remarquable, ce n'est pas simplement de mélanger l'IA et la preuve à divulgation zéro, mais comment faire en sorte que zkML passe du stade expérimental à une infrastructure utilisable.

L'élément clé réside dans la solution de génération de preuves distribuée. En répartissant la charge de calcul sur plusieurs nœuds, cette approche résout les problèmes fondamentaux de scalabilité et de vitesse, plutôt que de simplement augmenter la puissance matérielle. D'un autre point de vue, il s'agit d'une avancée au niveau de l'architecture plutôt que d'une simple optimisation de la puissance de calcul.

En combinant cela avec un cadre de preuve distribué, la capacité de traitement et le temps de réponse du système dans son ensemble atteignent un nouveau niveau. C'est cela qui permet à zkML de passer de la théorie à la pratique — ce n'est pas la sophistication de l'algorithme, mais la capacité à supporter le trafic et les exigences de latence du vrai monde.