軟件層面，在語言層面上，ZK更友好的格式，也會帶來加速生成的過程，比如Aleo的Leo語言。再就是算法本身的優(yōu)化，雖然說有一定的優(yōu)化空間，但是要想有大的突破需要非常多的時間，畢竟?fàn)可娴胶芏鄶?shù)學(xué)問題。

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(dǎo)。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(dāng)處理大型數(shù)據(jù)向量時，例如6700萬個參數(shù)，乘法運算可能仍然很慢，并且需要大量的內(nèi)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。

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(jié)，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(zhì)上的差別，而ASIC對于Aleo來說是必需的硬件設(shè)備，就好比專用顯卡/芯片對于AI大模型訓(xùn)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(nèi)存、帶寬、成本、回本周期等因素長期來看，ASIC都是選擇。

芯片的硬件指的是運行指令的物理平臺，包括處理器、內(nèi)存、存儲設(shè)備等等。芯片數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的“晶體管數(shù)量”、“7nm制程”、“存儲”等，往往指的就是硬件參數(shù)。

軟件則包括固件、驅(qū)動程序、操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序、算子、編譯器和開發(fā)工具、模型優(yōu)化和部署工具、應(yīng)用生態(tài)等等。這些軟件指導(dǎo)硬件如何響應(yīng)用戶指令、處理數(shù)據(jù)和任務(wù)，同時通過特定的算法和策略優(yōu)化硬件資源的使用。芯片數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的“x86指令集”、“深度學(xué)習(xí)算子”、“CUDA平臺”等，往往指的就是芯片軟件。