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。
从算法的角度上来看，Aleo属于零知识证明（ZKP）赛道项目，复杂度是比大饼和以太坊算法都要复杂的。算法的核心计算我们之前也提过主要是MSM+NTT/FFT的计算，还会包含一些Hash运算。这些计算主要目的是为了生成零知识证明，而生成证明的速度直接会影响生态的体验。
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。
为了打破英伟达一家独大的局面，前任全球芯片老大英特尔和多年老对手AMD对标CUDA都分别推出了OneAPI和ROCm，Linux基金会更是联合英特尔、谷歌、高通、ARM、三星等公司联合成立了民间号称“反CUDA联盟”的UXL基金会，以开发全新的开源软件套件，让AI开发者能够在基金会成员的任何芯片上进行编程，试图让其取代CUDA，成为AI开发者的开发平台。