在分析之前，我們先看一下ASIC（Application Specific Integrated Circuit），中文全稱是“專用集成電路”。這里特別強(qiáng)調(diào)“專用”，“專用”意味著針對單一項(xiàng)目來說會更加有競爭力。相對比，GPU（顯卡）是通用計(jì)算處理芯片，所以在單一項(xiàng)目上來說“專用”肯定比“通用”更有競爭力。
證明生成的過程中，約有60%的時(shí)間花在MSM上，其余時(shí)間由NTT/FTT主導(dǎo)。MSM和NTT都存在性能挑戰(zhàn)，通常的解決辦法：
●MSM可以在多線程上執(zhí)行，從而支持并行處理。然而，當(dāng)處理大型數(shù)據(jù)向量時(shí)，例如6700萬個參數(shù)，乘法運(yùn)算可能仍然很慢，并且需要大量的內(nèi)存資源。此外，MSM存在可擴(kuò)展性方面的挑戰(zhàn)，即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。
雖然PoW的周期是10年，不代表說10年后ASIC就不需要了，只要隱私委托代理計(jì)算方案還存在，那么ASIC其實(shí)是一直需要的。
總結(jié)，從算法、定位和共識三個方面綜合來看，Aleo都和以往的其他公鏈項(xiàng)目有本質(zhì)上的差別，而ASIC對于Aleo來說是必需的硬件設(shè)備，就好比專用顯卡/芯片對于AI大模型訓(xùn)練是一樣的道理，所以官方明確表態(tài)支持ASIC也在情理之中，而且無論從Token價(jià)格、內(nèi)存、帶寬、成本、回本周期等因素長期來看，ASIC都是選擇。
早在2021年，英偉達(dá)就曾公開表示過“禁止使用轉(zhuǎn)換層在其他硬件平臺上運(yùn)行基于CUDA的軟件”，2024年3月，英偉達(dá)更是將其升級為“CUDA禁令”，直接添加在了CUDA的終用戶許可協(xié)議中，已禁止用轉(zhuǎn)譯層在其他GPU上運(yùn)行CUDA軟件