硬件层面，也就是所谓的硬件加速， CPU、GPU、FPGA、ASIC。CPU与GPU相比在大数据多任务处理上，肯定GPU更占优势。FPGA与GPU相比，在兼顾了灵活性的基础上，无论是计算能力和功耗性能上都要更强，缺点是性价比太低。ASIC是的，其他的硬件形态都是无法比拟的。
目前零知识证明（ZKP）应用的主要2个方向：隐私和可验证计算，Aleo是隐私L1公链，同时兼具可编程性，像ZCash等虽然也是隐私公链，但是不具备可编程性。以太坊L2上的ZK-Rollup项目，属于可验证计算，我们之前的文章也分析过：重磅分析！为什么说FPGA或者ZK通用服务器在Aleo项目上机会是零？，在证明的需求量上完全不是一个级别。
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
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