分布式推理，已经改变了 AI 的性能曲线。而分布式证明，会以同样的方式改变 zkML。 过去 zkML 的问题？ 一个验证者 要扛下整个模型，内存爆炸、时间失控、最终只能停在实验阶段。不是理论不成立，而是工程跑不动。 DSperse 的思路？ 把模型拆成可验证的切片，让每个节点只负责自己那一小块。节点越多，证明越快；每个节点的负担越小，资源越稳定。 再配合 JSTprove 的高效 proving backend，结果导出是更可控的系统； 证明时间随节点数量线性缩短，内存占用保持稳定、验证速度接近实时、第一次真正具备进入生产环境的条件。 这才是可验证 AI 能走向行业规模的方式。不拥有更大的机器，也不是让一个 验证方承担一切，而是让更多验证者、只做真正重要的那一部分。未来的 zkML，不是集中式的证明引擎，而是分布式的证明网络。 DSperse + JSTprove，把这条路变成了现实。 #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs