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。
按照官方的设想和规划未来在Aleo上每天的交易量都是上亿美金的规模，在这样大数据量的要求下，每时每刻都有证明需要被委托出去在极短的时间内完成证明的生产，不可能指望显卡能解决这个问题。就像AI大模型训练一样，早期数据量和参数少的情况下可以用消费级显卡，但是现在更多的都是为AI训练设计的专用芯片和机器。
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