雖然在理論上，使用零知識證明對整個 AI 模型進行完全驗證聽起來令人印象深刻，但實際上，這被證明非常緩慢、資源密集且難以部署。當每個組件都必須一起證明時，性能會遭受巨大的打擊。

這正是@inference_labs的做法轉向選擇性信任而不是全有或全無的驗證策略的原因。只有模型中真正關鍵的部分經過加密證明，而其他部分則以全速運行。

這使得可驗證的人工智能在現實世界應用中變得可行。高風險決策獲得了牢不可破的安全性，日常推理保持快速，模型隱私得以保護。這是真正向大規模部署零知識（ZK）驅動的智能邁出了一大步，遠遠超出了理論概念。

這個願景與Inference Labs專注於高效、實用的ZKML和模塊化驗證系統完美契合，而不是強迫在各個領域進行詳盡的證明。