最近幣圈又在熱炒AI賽道，大家都知道分佈式推理distributed inference 已經徹底改變了AI的性能上限，讓大模型跑得更快、更便宜

但你知道嗎？下一個大爆點很可能就是分佈式證明distributed proving 在zkML上的應用

@inference_labs 說得太對了：

分佈式推理提升了AI速度，那分佈式證明就能讓 #zkML 零知識機器學習 真正落地工業級

他們的 #DSperse 就是個神器：把大模型切成小片 slice ，每個節點只負責證明一小部分。節點越多，證明速度越快！再配上JSTprove這個高效的後端，完美組合：

⚡️線性擴展：加節點就直接提速

⚡️RAM穩定：不再爆內存

⚡️近實時驗證：證明時間大幅縮短

⚡️真正能用於生產：不再是實驗室玩具

以前zkML卡脖子就是證明太慢、太耗資源，全模型證明動輒幾分鐘甚至小時。現在 DSperse + JSTprove 直接解決架構問題，不是靠更好密碼學，而是聰明地只證明關鍵部分，平行處理，內存可控

我個人超級看好這個方向，未來可驗證AI / verifiable AI 絕對是剛需，尤其是鏈上自治代理、DeFi風險模型、隱私計算這些場景

不能再靠相信我沒錯了，得用數學證明一切正確。這不是一個大prover包打天下，而是成千上萬小節點各司其職。Inference Labs這波操作，感覺要把zkML從demo拉到主流了。可以關注起來，別錯過下一個敘事

@inference_labs #inferencelabs