從算法的角度上來看，Aleo屬于零知識證明（ZKP）賽道項目，復雜度是比大餅和以太坊算法都要復雜的。算法的核心計算我們之前也提過主要是MSM+NTT/FFT的計算，還會包含一些Hash運算。這些計算主要目的是為了生成零知識證明，而生成證明的速度直接會影響生態(tài)的體驗。

按照官方的設想和規(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訓練設計的專用芯片和機器。

既然共識是POS的，自然也就不怕ASIC控制網(wǎng)絡，壓根也控制不了，也就不存在分叉的問題，而且從算法和定位的角度上來說，ASIC也是必然需求。Aleo芯片機，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss

為了打破英偉達一家獨大的局面，前任全球芯片老大英特爾和多年老對手AMD對標CUDA都分別推出了OneAPI和ROCm，Linux基金會更是聯(lián)合英特爾、谷歌、高通、ARM、三星等公司聯(lián)合成立了民間號稱“反CUDA聯(lián)盟”的UXL基金會，以開發(fā)全新的開源軟件套件，讓AI開發(fā)者能夠在基金會成員的任何芯片上進行編程，試圖讓其取代CUDA，成為AI開發(fā)者的開發(fā)平臺。