证明生成的过程中，约有60%的时间花在MSM上，其余时间由NTT/FTT主导。MSM和NTT都存在性能挑战，通常的解决办法：

●MSM可以在多线程上执行，从而支持并行处理。然而，当处理大型数据向量时，例如6700万个参数，乘法运算可能仍然很慢，并且需要大量的内存资源。此外，MSM存在可扩展性方面的挑战，即使在广泛并行化的情况下也可能保持缓慢。

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。

其次，与以太坊对比来看，以太坊并不是隐私公链，没有隐私的刚性要求，从开始设计的时候就没有考虑过隐私，虽然在L2上也有像Aztec这样的隐私项目，但是和Aleo这种L1的公链相比，完全不在一个数量级别。

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。