Yang benar-benar mencuri perhatian bukanlah sekadar menggabungkan AI dan bukti nol pengetahuan, tetapi bagaimana membuat zkML benar-benar terwujud dari tahap percobaan menjadi infrastruktur yang dapat digunakan.
Kuncinya terletak pada skema distribusi pembuatan bukti. Membagi beban komputasi ke beberapa node untuk diproses, sehingga mengatasi hambatan skalabilitas dan kecepatan yang mendasar, bukan sekadar meningkatkan performa hardware. Dari sudut pandang lain, ini adalah terobosan di tingkat arsitektur, bukan sekadar optimisasi kekuatan komputasi.
Dengan kerangka bukti distribusi, kapasitas throughput dan waktu respons seluruh sistem meningkat secara signifikan. Inilah kunci dari zkML yang beranjak dari teori ke praktik—bukan seberapa pintar algoritmanya, tetapi apakah mampu menanggung lalu lintas dan kebutuhan latensi dari bisnis nyata.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
24 Suka
Hadiah
24
7
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
ContractFreelancer
· 2025-12-30 06:34
Pembuktian terdistribusi memang benar-benar menjadi titik kunci untuk memecahkan kebuntuan, jauh lebih dapat diandalkan dibandingkan dengan rencana yang hanya teori semata.
Lihat AsliBalas0
DegenWhisperer
· 2025-12-29 19:35
Ini dia yang benar, akhirnya ada yang menyampaikan poinnya. Bukan sekadar teknologi yang mewah, penerapan nyata adalah kunci utama
Bukti terdistribusi sebenarnya sudah saatnya dimainkan seperti ini, mengapa proyek yang benar-benar serius baru sedikit yang melakukannya sekarang
Lihat AsliBalas0
GasFeeCrier
· 2025-12-29 10:04
Bukti terdistribusi memang benar-benar kunci, hanya mengandalkan algoritma saja tidak cukup, yang benar-benar bernilai adalah yang bisa dijalankan.
Benar, bukan hanya dengan menumpuk perangkat keras saja masalahnya bisa diselesaikan.
Ini adalah hal yang bisa diterapkan, teori saja tidak akan diterima.
Apakah zkML benar-benar sudah mencapai tahap praktis, atau masih sekadar menggambar kue?
Pemrosesan node yang tersebar, ide ini memang jauh lebih dapat diandalkan daripada solusi titik tunggal.
Algoritma pintar apa gunanya, kalau tidak bisa dijalankan ya sia-sia.
Lihat AsliBalas0
StablecoinGuardian
· 2025-12-27 08:50
Bukti terdistribusi memang sudah lama menjadi hambatan utama, akhirnya ada yang serius membangun infrastruktur dasar
Lihat AsliBalas0
MevSandwich
· 2025-12-27 08:46
Bukti terdistribusi memang benar-benar menjadi titik terobosan, tapi apakah benar-benar bisa berjalan saat sudah online?
Akhirnya ada yang menjelaskan dengan jelas, ini bukan sekadar pamer teknologi di atas kertas
Mengumpulkan kekuatan komputasi ini sudah terlalu biasa, arsitektur lah yang menjadi kunci utama
zkML saat ini masih dalam tahap PPT, aku menunggu siapa yang pertama kali benar-benar menjalankan
Jika latensi dari ini benar-benar bisa dikurangi, aplikasi utama jaringan utama akan punya peluang
Lihat AsliBalas0
defi_detective
· 2025-12-27 08:29
Bukti terdistribusi memang benar-benar menjadi titik terobosan, akhirnya ada yang tidak hanya berbicara di atas kertas saja
Lihat AsliBalas0
tokenomics_truther
· 2025-12-27 08:21
Pembuktian terdistribusi, ide ini memang luar biasa, jauh lebih kuat daripada sekadar mengumpulkan GPU... pembangunan infrastruktur yang sesungguhnya
Yang benar-benar mencuri perhatian bukanlah sekadar menggabungkan AI dan bukti nol pengetahuan, tetapi bagaimana membuat zkML benar-benar terwujud dari tahap percobaan menjadi infrastruktur yang dapat digunakan.
Kuncinya terletak pada skema distribusi pembuatan bukti. Membagi beban komputasi ke beberapa node untuk diproses, sehingga mengatasi hambatan skalabilitas dan kecepatan yang mendasar, bukan sekadar meningkatkan performa hardware. Dari sudut pandang lain, ini adalah terobosan di tingkat arsitektur, bukan sekadar optimisasi kekuatan komputasi.
Dengan kerangka bukti distribusi, kapasitas throughput dan waktu respons seluruh sistem meningkat secara signifikan. Inilah kunci dari zkML yang beranjak dari teori ke praktik—bukan seberapa pintar algoritmanya, tetapi apakah mampu menanggung lalu lintas dan kebutuhan latensi dari bisnis nyata.