zkML證明的計算開銷已成為擴展零知識機器學習解決方案的關鍵考量。目前的實現方式常常消耗過多的計算資源，形成實際部署的瓶頸。

一種新興的方法正在逐漸受到關注：選擇性證明定位。新一代的優化策略不再為整個計算圖生成證明，而是智能地識別並專注於最關鍵的計算部分。這種以精確度為導向的方法大幅降低了處理負擔，同時保持了加密安全的保障。

這些創新可能會重塑開發者在區塊鏈系統中整合zkML的方式，使零知識證明在資源有限的環境中變得更加實用。