生成证明的速度可以从软件和硬件两个方面来优化：

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。

如果熟悉以太坊PoW算法的应该知道，它的算法并不像大饼的算法，算力大小是与内存和带宽正相关，这点上和Aleo的算法很像，所以我们看到在以太坊PoW算法上能做出有竞争力的ASIC芯片机厂商屈指可数！

对比ASIC来说，由于是专用的机器，利用某些技术可以把内存和带宽做的很大，甚至是4090的几十倍，但是成本和功耗却非常低，这就是ASIC的优势。

由于Aleo在隐私模式下，每笔交易都需要生产零知识证明，而且需要在很短的时间内完成，这样生态的体验才是流畅的且能大规模发展，所以基于这个背景需求，才会有Aleo的隐私委托代理计算方案，也就是在诞生Aleo项目的论文中大篇幅讲解的：诞生Aleo项目的论文完整中文版翻译—Zexe实现去中心化的私有计算，Aleo芯片机，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss

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。