软件层面，在语言层面上，ZK更友好的格式，也会带来加速生成的过程，比如Aleo的Leo语言。再就是算法本身的优化，虽然说有一定的优化空间，但是要想有大的突破需要非常多的时间，毕竟牵涉到很多数学问题。
硬件层面，也就是所谓的硬件加速， CPU、GPU、FPGA、ASIC。CPU与GPU相比在大数据多任务处理上，肯定GPU更占优势。FPGA与GPU相比，在兼顾了灵活性的基础上，无论是计算能力和功耗性能上都要更强，缺点是性价比太低。ASIC是的，其他的硬件形态都是无法比拟的。
虽然PoW的周期是10年，不代表说10年后ASIC就不需要了，只要隐私委托代理计算方案还存在，那么ASIC其实是一直需要的。
总结，从算法、定位和共识三个方面综合来看，Aleo都和以往的其他公链项目有本质上的差别，而ASIC对于Aleo来说是必需的硬件设备，就好比专用显卡/芯片对于AI大模型训练是一样的道理，所以官方明确表态支持ASIC也在情理之中，而且无论从Token价格、内存、带宽、成本、回本周期等因素长期来看，ASIC都是选择。
在分析之前，我们先看一下ASIC（Application Specific Integrated Circuit），中文全称是“专用集成电路”。这里特别强调“专用”，“专用”意味着针对单一项目来说会更加有竞争力。相对比，GPU（显卡）是通用计算处理芯片，所以在单一项目上来说“专用”肯定比“通用”更有竞争力。