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。

由于Aleo在隱私模式下，每筆交易都需要生產(chǎn)零知識證明，而且需要在很短的時間內(nèi)完成，這樣生態(tài)的體驗才是流暢的且能大規(guī)模發(fā)展，所以基于這個背景需求，才會有Aleo的隱私委托代理計算方案，也就是在誕生Aleo項目的論文中大篇幅講解的：誕生Aleo項目的論文完整中文版翻譯—Zexe實現(xiàn)去中心化的私有計算，Aleo芯片機，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss

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(chǎn)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(xué)的一些用例包括：

區(qū)塊鏈和加密貨幣：Zcash 等區(qū)塊鏈技術(shù)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。