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(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，當處理大型數(shù)據(jù)向量時，例如6700萬個參數(shù)，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(zhàn)，即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。

如果熟悉以太坊PoW算法的應該知道，它的算法并不像大餅的算法，算力大小是與內存和帶寬正相關，這點上和Aleo的算法很像，所以我們看到在以太坊PoW算法上能做出有競爭力的ASIC芯片機廠商屈指可數(shù)！

對比ASIC來說，由于是專用的機器，利用某些技術可以把內存和帶寬做的很大，甚至是4090的幾十倍，但是成本和功耗卻非常低，這就是ASIC的優(yōu)勢。

零知識證明密碼學的一些用例包括：

區(qū)塊鏈和加密貨幣：Zcash 等區(qū)塊鏈技術使用 ZKP 來保護交易隱私。一個人可以證明他們擁有足夠的加密貨幣來進行交易，而無需透露其資金的確切金額。這在保證交易完整性的同時維護了隱私。

身份驗證和身份驗證：ZKP 可用于確認身份，而不會泄露不必要的信息。例如，一個人可以在不提供確切出生日期的情況下證明自己已年滿 18 歲，或者在不共享密碼等敏感數(shù)據(jù)的情況下證明自己的身份。這可以限度地降低身份盜竊或未經(jīng)授權訪問的風險。

多方計算（SMPC）：ZKP 可以促進多方之間的復雜交互，其中每一方都可以證明他們遵循商定的協(xié)議，而無需透露其私人輸入。這在各種場景中都很有用，例如保護隱私的數(shù)據(jù)挖掘、投票系統(tǒng)和分布式游戲。