La fracturation matérielle freine la mise à l'échelle des LLMs. Keras 3 résout ce problème en s'imposant comme le méta-framework agnostique unifiant TensorFlow, PyTorch et JAX. En neutralisant le vendor lock-in via l'espace de noms keras.ops, il assure la portabilité des modèles et réduit drastiquement les coûts d'ingénierie MLOps.