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。

按照官方的設想和規劃未來在Aleo上每天的交易量都是上億美金的規模，在這樣大數據量的要求下，每時每刻都有證明需要被委托出去在極短的時間內完成證明的生產，不可能指望顯卡能解決這個問題。就像AI大模型訓練一樣，早期數據量和參數少的情況下可以用消費級顯卡，但是現在更多的都是為AI訓練設計的專用芯片和機器。

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。

項目簡介Aleo 是個使用零知識證明解決隱私問題，同時保證可編程特性的公鏈。具體而言，Aleo通過零知識證明保護用戶隱私，包括隱藏參與者、金額、智能合約等交互細節，同時讓用戶有選擇權（Aleo提供了可選擇退出隱私模式，確保終的控制權屬于用戶，并可以自行選擇他們所希望公開或隱藏的信息）；通過使用零知識密碼學，還將智能合約執行轉移到鏈下，支持各種Dapp，保證其可拓展性（每秒數千筆交易）。