在分析之前，我們先看一下ASIC（Application Specific Integrated Circuit），中文全稱(chēng)是“專(zhuān)用集成電路”。這里特別強(qiáng)調(diào)“專(zhuān)用”，“專(zhuān)用”意味著針對(duì)單一項(xiàng)目來(lái)說(shuō)會(huì)更加有競(jìng)爭(zhēng)力。相對(duì)比，GPU（顯卡）是通用計(jì)算處理芯片，所以在單一項(xiàng)目上來(lái)說(shuō)“專(zhuān)用”肯定比“通用”更有競(jìng)爭(zhēng)力。

軟件層面，在語(yǔ)言層面上，ZK更友好的格式，也會(huì)帶來(lái)加速生成的過(guò)程，比如Aleo的Leo語(yǔ)言。再就是算法本身的優(yōu)化，雖然說(shuō)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(shí)間，畢竟?fàn)可娴胶芏鄶?shù)學(xué)問(wèn)題。

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(shù)據(jù)多任務(wù)處理上，肯定GPU更占優(yōu)勢(shì)。FPGA與GPU相比，在兼顧了靈活性的基礎(chǔ)上，無(wú)論是計(jì)算能力和功耗性能上都要更強(qiáng)，缺點(diǎn)是性?xún)r(jià)比太低。ASIC是的，其他的硬件形態(tài)都是無(wú)法比擬的。

按照官方的設(shè)想和規(guī)劃未來(lái)在Aleo上每天的交易量都是上億美金的規(guī)模，在這樣大數(shù)據(jù)量的要求下，每時(shí)每刻都有證明需要被委托出去在極短的時(shí)間內(nèi)完成證明的生產(chǎn)，不可能指望顯卡能解決這個(gè)問(wèn)題。就像AI大模型訓(xùn)練一樣，早期數(shù)據(jù)量和參數(shù)少的情況下可以用消費(fèi)級(jí)顯卡，但是現(xiàn)在更多的都是為AI訓(xùn)練設(shè)計(jì)的專(zhuān)用芯片和機(jī)器。