Kürzlich wird im Krypto-Bereich wieder heiß über die AI-Branche diskutiert. Jeder weiß, dass verteiltes Inferenz (distributed inference) die Leistungsgrenze der KI vollständig verändert hat, sodass große Modelle schneller und günstiger laufen.

Aber wusstest du das? Der nächste große Durchbruch könnte wahrscheinlich die Anwendung des verteilten Beweises (distributed proving) im zkML sein.

@inference_labs hat es genau richtig gesagt:

Verteilte Inferenz erhöht die Geschwindigkeit der KI, während verteilte Beweise #zkML (Zero-Knowledge Machine Learning) wirklich in die Industrie bringen können.

Ihr #DSperse ist ein Wunderwerk: Es schneidet große Modelle in kleine Stücke (slice), wobei jeder Knoten nur für einen kleinen Teil des Beweises verantwortlich ist. Je mehr Knoten, desto schneller der Beweis! In Kombination mit dem effizienten Backend JSTprove ist es eine perfekte Kombination:

⚡️Lineare Skalierung: Knoten hinzufügen bedeutet sofortige Geschwindigkeitssteigerung

⚡️Stabile RAM-Nutzung: Kein Speicherüberlauf mehr

⚡️Fast Echtzeit-Verifizierung: Beweiszeiten erheblich verkürzt

⚡️Echt für die Produktion nutzbar: Nicht mehr ein Experimentierobjekt im Labor

Früher war das Problem bei zkML, dass der Beweis zu langsam und ressourcenintensiv war; der vollständige Modellbeweis dauerte oft mehrere Minuten oder sogar Stunden. Jetzt lösen DSperse + JSTprove direkt das Architekturproblem, nicht durch bessere Kryptographie, sondern indem sie clever nur die entscheidenden Teile beweisen, parallel verarbeiten und den Speicher verwalten.

Ich persönlich bin sehr optimistisch in Bezug auf diese Richtung. Zukünftige verifiable AI (verifizierbare KI) wird absolut notwendig sein, insbesondere in Szenarien wie on-chain autonome Agenten, DeFi-Risikomodelle und Datenschutzberechnungen.

Wir können nicht mehr darauf vertrauen, dass ich nicht falsch liege; wir müssen alles mathematisch beweisen. Das ist kein großer Prover, der die Welt beherrscht, sondern Tausende von kleinen Knoten, die ihre Aufgaben erfüllen. Diese Aktion von Inference Labs scheint zkML von der Demo zur Mainstream-Anwendung zu bringen. Man sollte darauf achten und das nächste Narrativ nicht verpassen.

@inference_labs #inferencelabs