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，通常的解決辦法：

●MSM可以在多線程上執行，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，即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。

如果熟悉以太坊PoW算法的應該知道，它的算法并不像大餅的算法，算力大小是與內存和帶寬正相關，這點上和Aleo的算法很像，所以我們看到在以太坊PoW算法上能做出有競爭力的ASIC芯片機廠商屈指可數！

對比ASIC來說，由于是專用的機器，利用某些技術可以把內存和帶寬做的很大，甚至是4090的幾十倍，但是成本和功耗卻非常低，這就是ASIC的優勢。

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。

零知識證明密碼學的一些用例包括：

區塊鏈和加密貨幣：Zcash 等區塊鏈技術使用 ZKP 來保護交易隱私。一個人可以證明他們擁有足夠的加密貨幣來進行交易，而無需透露其資金的確切金額。這在保證交易完整性的同時維護了隱私。