分佈式推理，已經改變了 AI 的性能曲線。而分佈式證明，會以同樣的方式改變 zkML。 過去 zkML 的問題？ 一個驗證者 要扛下整個模型，內存爆炸、時間失控、最終只能停在實驗階段。不是理論不成立，而是工程跑不動。 DSperse 的思路？ 把模型拆成可驗證的切片，讓每個節點只負責自己那一小塊。節點越多，證明越快；每個節點的負擔越小，資源越穩定。 再配合 JSTprove 的高效 proving backend，結果導出是更可控的系統； 證明時間隨節點數量線性縮短，內存佔用保持穩定、驗證速度接近實時、第一次真正具備進入生產環境的條件。 這才是可驗證 AI 能走向行業規模的方式。不擁有更大的機器，也不是讓一個 驗證方承擔一切，而是讓更多驗證者、只做真正重要的那一部分。未來的 zkML，不是集中式的證明引擎，而是分佈式的證明網絡。 DSperse + JSTprove，把這條路變成了現實。 #KaitoYap @KaitoAI #Yap @inference_labs