软件层面，在语言层面上，ZK更友好的格式，也会带来加速生成的过程，比如Aleo的Leo语言。再就是算法本身的优化，虽然说有一定的优化空间，但是要想有大的突破需要非常多的时间，毕竟牵涉到很多数学问题。

证明生成的过程中，约有60%的时间花在MSM上，其余时间由NTT/FTT主导。MSM和NTT都存在性能挑战，通常的解决办法：

●MSM可以在多线程上执行，从而支持并行处理。然而，当处理大型数据向量时，例如6700万个参数，乘法运算可能仍然很慢，并且需要大量的内存资源。此外，MSM存在可扩展性方面的挑战，即使在广泛并行化的情况下也可能保持缓慢。

虽然PoW的周期是10年，不代表说10年后ASIC就不需要了，只要隐私委托代理计算方案还存在，那么ASIC其实是一直需要的。

总结，从算法、定位和共识三个方面综合来看，Aleo都和以往的其他公链项目有本质上的差别，而ASIC对于Aleo来说是必需的硬件设备，就好比专用显卡/芯片对于AI大模型训练是一样的道理，所以官方明确表态支持ASIC也在情理之中，而且无论从Token价格、内存、带宽、成本、回本周期等因素长期来看，ASIC都是选择。

早在2021年，英伟达就曾公开表示过“禁止使用转换层在其他硬件平台上运行基于CUDA的软件”，2024年3月，英伟达更是将其升级为“CUDA禁令”，直接添加在了CUDA的终用户许可协议中，已禁止用转译层在其他GPU上运行CUDA软件