證明生成的過程中，約有60%的時間花在MSM上，其余時間由NTT/FTT主導。MSM和NTT都存在性能挑戰，通常的解決辦法：
●MSM可以在多線程上執行，從而支持并行處理。然而，當處理大型數據向量時，例如6700萬個參數，乘法運算可能仍然很慢，并且需要大量的內存資源。此外，MSM存在可擴展性方面的挑戰，即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。
●在算法過程中頻繁的數據混洗使得NTT難以在計算集群中分布，無法并行計算，并且由于需要從大型數據集中加載和卸載數據，在硬件上運行時需要大量帶寬。即使硬件操作很快，這可能也會導致速度變慢。例如，如果硬件芯片的內存為16GB或更少，那么在100GB的數據集上運行NTT將需要通過網絡加載和卸載數據，這可能會大大降低操作速度。
既然共識是POS的，自然也就不怕ASIC控制網絡，壓根也控制不了，也就不存在分叉的問題，而且從算法和定位的角度上來說，ASIC也是必然需求。Aleo芯片機，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss
為了打破英偉達一家獨大的局面，前任全球芯片老大英特爾和多年老對手AMD對標CUDA都分別推出了OneAPI和ROCm，Linux基金會更是聯合英特爾、谷歌、高通、ARM、三星等公司聯合成立了民間號稱“反CUDA聯盟”的UXL基金會，以開發全新的開源軟件套件，讓AI開發者能夠在基金會成員的任何芯片上進行編程，試圖讓其取代CUDA，成為AI開發者的開發平臺。