硬件層面，也就是所謂的硬件加速， CPU、GPU、FPGA、ASIC。CPU與GPU相比在大數據多任務處理上，肯定GPU更占優(yōu)勢。FPGA與GPU相比，在兼顧了靈活性的基礎上，無論是計算能力和功耗性能上都要更強，缺點是性價比太低。ASIC是的，其他的硬件形態(tài)都是無法比擬的。

證明生成的過程中，約有60%的時間花在MSM上，其余時間由NTT/FTT主導。MSM和NTT都存在性能挑戰(zhàn)，通常的解決辦法：

●MSM可以在多線程上執(zhí)行，從而支持并行處理。然而，當處理大型數據向量時，例如6700萬個參數，乘法運算可能仍然很慢，并且需要大量的內存資源。此外，MSM存在可擴展性方面的挑戰(zhàn)，即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。

再者對于隱私委托計算方案不僅可用于Aleo，也可用于其他需要生產證明的ZK項目，所以對于硬件的儲備和迭代是尤為重要的。

雖然PoW的周期是10年，不代表說10年后ASIC就不需要了，只要隱私委托代理計算方案還存在，那么ASIC其實是一直需要的。

總結，從算法、定位和共識三個方面綜合來看，Aleo都和以往的其他公鏈項目有本質上的差別，而ASIC對于Aleo來說是必需的硬件設備，就好比專用顯卡/芯片對于AI大模型訓練是一樣的道理，所以官方明確表態(tài)支持ASIC也在情理之中，而且無論從Token價格、內存、帶寬、成本、回本周期等因素長期來看，ASIC都是選擇。