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。
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。
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。
早在2021年，英伟达就曾公开表示过“禁止使用转换层在其他硬件平台上运行基于CUDA的软件”，2024年3月，英伟达更是将其升级为“CUDA禁令”，直接添加在了CUDA的终用户许可协议中，已禁止用转译层在其他GPU上运行CUDA软件