Aunque verificar completamente un modelo de IA con pruebas de conocimiento cero suena impresionante en teoría, resulta ser extremadamente lento, intensivo en recursos y difícil de implementar en la práctica. Cuando cada componente debe ser probado conjuntamente, el rendimiento sufre un gran golpe.

Esa es exactamente la razón por la que el enfoque de @inference_labs cambia a la confianza selectiva en lugar de una estrategia de verificación de todo o nada. Solo las partes verdaderamente críticas del modelo están comprobadas criptográficamente, mientras que todo lo demás funciona a toda velocidad.

Esto hace que la IA verificable sea práctica para aplicaciones del mundo real. Las decisiones de alto riesgo obtienen una seguridad a prueba de balas, las inferencias cotidianas se mantienen rápidas como un rayo y la privacidad del modelo permanece intacta. Es un salto genuino hacia el despliegue de inteligencia potenciada por ZK a gran escala, mucho más allá de solo conceptos teóricos.

La visión coincide perfectamente con el enfoque de Inference Labs en sistemas de verificación ZKML y modulares eficientes y prácticos en lugar de forzar pruebas exhaustivas en todos los ámbitos.