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.