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。

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。

既然共识是POS的，自然也就不怕ASIC控制网络，压根也控制不了，也就不存在分叉的问题，而且从算法和定位的角度上来说，ASIC也是必然需求。Aleo芯片机，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss