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。

目前零知识证明（ZKP）应用的主要2个方向：隐私和可验证计算，Aleo是隐私L1公链，同时兼具可编程性，像ZCash等虽然也是隐私公链，但是不具备可编程性。以太坊L2上的ZK-Rollup项目，属于可验证计算，我们之前的文章也分析过：重磅分析！为什么说FPGA或者ZK通用服务器在Aleo项目上机会是零？，在证明的需求量上完全不是一个级别。

按照官方的设想和规划未来在Aleo上每天的交易量都是上亿美金的规模，在这样大数据量的要求下，每时每刻都有证明需要被委托出去在极短的时间内完成证明的生产，不可能指望显卡能解决这个问题。就像AI大模型训练一样，早期数据量和参数少的情况下可以用消费级显卡，但是现在更多的都是为AI训练设计的专用芯片和机器。

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