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。
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。
综上来看，内存和带宽是限制证明生成的主要瓶颈。对于显卡来说，这里的内存指的是显存，并不是主板上的内存，主板上的内存主要是参与CPU的计算。当然目前有些芯片技术可以打通主板上的内存和显存，让内存为显存计算来用。
按照官方的设想和规划未来在Aleo上每天的交易量都是上亿美金的规模，在这样大数据量的要求下，每时每刻都有证明需要被委托出去在极短的时间内完成证明的生产，不可能指望显卡能解决这个问题。就像AI大模型训练一样，早期数据量和参数少的情况下可以用消费级显卡，但是现在更多的都是为AI训练设计的专用芯片和机器。