生成證明的速度可以從軟件和硬件兩個方面來優(yōu)化：

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，畢竟牽涉到很多數(shù)學問題。

按照官方的設(shè)想和規(guī)劃未來在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，每時每刻都有證明需要被委托出去在極短的時間內(nèi)完成證明的生產(chǎn)，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(shù)據(jù)量和參數(shù)少的情況下可以用消費級顯卡，但是現(xiàn)在更多的都是為AI訓練設(shè)計的專用芯片和機器。

零知識證明密碼學的一些用例包括：

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。

身份驗證和身份驗證：ZKP 可用于確認身份，而不會泄露不必要的信息。例如，一個人可以在不提供確切出生日期的情況下證明自己已年滿 18 歲，或者在不共享密碼等敏感數(shù)據(jù)的情況下證明自己的身份。這可以限度地降低身份盜竊或未經(jīng)授權(quán)訪問的風險。

多方計算（SMPC）：ZKP 可以促進多方之間的復(fù)雜交互，其中每一方都可以證明他們遵循商定的協(xié)議，而無需透露其私人輸入。這在各種場景中都很有用，例如保護隱私的數(shù)據(jù)挖掘、投票系統(tǒng)和分布式游戲。