證明生成的過(guò)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(wàn)個(gè)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。

由于Aleo在隱私模式下，每筆交易都需要生產(chǎn)零知識(shí)證明，而且需要在很短的時(shí)間內(nèi)完成，這樣生態(tài)的體驗(yàn)才是流暢的且能大規(guī)模發(fā)展，所以基于這個(gè)背景需求，才會(huì)有Aleo的隱私委托代理計(jì)算方案，也就是在誕生Aleo項(xiàng)目的論文中大篇幅講解的：誕生Aleo項(xiàng)目的論文完整中文版翻譯—Zexe實(shí)現(xiàn)去中心化的私有計(jì)算，Aleo芯片機(jī)，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss

按照官方的設(shè)想和規(guī)劃未來(lái)在Aleo上每天的交易量都是上億美金的規(guī)模，在這樣大數(shù)據(jù)量的要求下，每時(shí)每刻都有證明需要被委托出去在極短的時(shí)間內(nèi)完成證明的生產(chǎn)，不可能指望顯卡能解決這個(gè)問(wèn)題。就像AI大模型訓(xùn)練一樣，早期數(shù)據(jù)量和參數(shù)少的情況下可以用消費(fèi)級(jí)顯卡，但是現(xiàn)在更多的都是為AI訓(xùn)練設(shè)計(jì)的專(zhuān)用芯片和機(jī)器。

身份驗(yàn)證和身份驗(yàn)證：ZKP 可用于確認(rèn)身份，而不會(huì)泄露不必要的信息。例如，一個(gè)人可以在不提供確切出生日期的情況下證明自己已年滿(mǎn) 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(quán)訪問(wèn)的風(fēng)險(xiǎn)。

多方計(jì)算（SMPC）：ZKP 可以促進(jìn)多方之間的復(fù)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(wú)需透露其私人輸入。這在各種場(chǎng)景中都很有用，例如保護(hù)隱私的數(shù)據(jù)挖掘、投票系統(tǒng)和分布式游戲。