El coste computacional de las pruebas zkML se ha convertido en una consideración crítica para escalar soluciones de aprendizaje automático de conocimiento cero. Las implementaciones actuales a menudo consumen recursos informáticos excesivos, creando un cuello de botella para su despliegue práctico.

Existe un enfoque emergente que está ganando terreno: la focalización selectiva de pruebas. En lugar de generar pruebas para gráficos de cálculo completos, la estrategia de optimización más reciente identifica de manera inteligente y se centra únicamente en los segmentos computacionales más críticos. Esta metodología centrada en la precisión reduce sustancialmente la carga de procesamiento mientras mantiene las garantías de seguridad criptográfica.

Estas innovaciones podrían transformar la forma en que los desarrolladores abordan la integración de zkML en sistemas blockchain, haciendo que las pruebas de conocimiento cero sean más prácticas para entornos con recursos limitados.