宣布测试网 Beta 版证明者激励计划
7 月 1 日至 15 日期间，通过解决 coinbase 难题并生成零知识证明来赢取 Aleo 积分。获得 1,000 积分以上的顶级证明者可以分享 100 万积分奖金。
Aleo简介
Aleo 是一个专注于隐私保护的区块链平台，旨在为去中心化应用（dApps）带来隐私保护功能。通过使用先进的密码学技术，特别是零知识证明，Aleo 能够在保证数据隐私的同时，实现区块链的去中心化和透明度。
核心特性
隐私保护计算
Aleo 利用零知识证明（zk-SNARKs）技术，使用户可以在不泄露任何敏感信息的情况下，验证交易和计算的正确性。
去中心化应用
Aleo 平台支持开发和部署隐私保护的去中心化应用，开发者可以创建尊重用户隐私的应用，同时享受区块链技术带来的去中心化优势。
Leo 编程语言
Aleo 推出了专为隐私应用设计的编程语言 Leo，简化了开发者编写安全和隐私保护应用的过程。
兼容性
Aleo 旨在与现有的区块链生态系统兼容，方便集成和互操作，提升其隐私保护功能的实际应用价值。
可扩展性
平台设计时考虑了高效处理大量交易和计算的需求，确保在提供隐私保护的同时，不牺牲性能。
Aleo 的工作原理
零知识证明（zk-SNARKs）
这种密码学证明允许一方在不泄露任何信息的情况下，向另一方证明一个陈述的真实性。Aleo 利用 zk-SNARKs 技术来确保交易和智能合约执行的隐私。
共识机制
Aleo 采用了一种平衡安全性、去中心化和效率的共识机制，具体机制旨在支持平台的隐私保护特性。
开发者工具
提供了一系列开发工具，包括 Leo 编程语言、编译器和虚拟机，简化开发者创建隐私保护应用的流程。
Aleo 的应用场景
金融隐私
用户可以进行私人金融交易，确保交易细节不在区块链上公开。
私密投票系统
构建投票系统，投票结果保密，但仍能验证选举的完整性。
安全身份管理
创建保护用户隐私的身份解决方案，同时支持安全和可验证的身份验证。
机密数据共享
允许组织在不泄露敏感数据的情况下，与授权方共享数据。
融资情况
初始融资
包括来自 Andreessen Horowitz 和 Polychain Capital 的种子轮融资。
A轮融资
2021年4月，获得2800万美元融资，主要投资者包括 a16z、Placeholder VC、Galaxy Digital、Variant Fund 和 Coinbase Ventures。
B轮融资
2021年11月，获得2亿美元融资，由 SoftBank Vision Fund 2 领投，a16z、Tiger Global、Samsung Next 和 Slow Ventures 等参投。
最新融资动态
最新融资日期：2023年初，金额：具体金额未公开，但预计数额巨大。
代币分配
主网启动后，初始供应量 15 亿 Aleo 积分将大致分配如下：
35% 给早期支持者
25% 用于公共分配和补助
公司与 Aleo 基金会分得 16%
16% 给员工和项目贡献者
8% 给战略合作伙伴
信用的分配可能随着时间的推移以两种方式改变：自然和算法。
一些贡献者可能会出售他们的积分来支付费用，这意味着分配将自然而然地远离最初的持有者。从算法上讲，分配将发生重大变化，因为“质押”和“证明”奖励将增加积分的流通供应量。
这意味着，10 年后，超过 50% 的 Aleo 积分将分发给公众。因此，随着时间的推移，社区将越来越从早期支持者那里变得更加分散。
Aleo三组参与用户区分
开发人员可以使用这些 ZKP 在 Aleo 区块链上构建隐私保护（但合规）的应用程序。该数字账本由 Aleo 网络内的三组参与者辛勤工作运行和维护，他们每人都因其贡献而获得Aleo Credit奖励：
质押者 (Stakers)，锁定 Aleo 积分以帮助验证者参与网络共识。
证明者使用专门的硬件来生成证明并解决有助于保护网络安全的难题。
验证者，运行节点、验证交易并参与网络共识。
在讨论“消费级硬件不太可能有效”的背景下，通常指的是在特定的高性能需求下，普通消费者能够负担得起的硬件（例如个人电脑、智能手机等）可能无法满足需求。以下是详细说明：
高性能需求场景
人工智能与机器学习
训练大型人工智能模型需要大量计算资源和内存，通常需要专业的高性能计算（HPC）硬件，例如图形处理单元（GPU）或张量处理单元（TPU），这些硬件远超消费级设备的能力。
大数据分析
处理和分析大规模数据集（例如数百GB或TB的数据）需要高性能存储、强大的处理器和大量内存，消费级硬件通常无法高效处理这样的任务。
科学计算
例如在物理、化学、生物等领域的模拟和计算，常常需要超级计算机或专用硬件，普通的消费级硬件难以满足这种高精度和大规模计算的需求。
高端游戏和虚拟现实
虽然有些高端消费级硬件可以运行复杂的游戏和VR应用，但为了获得最佳体验，通常需要专业级的显卡、处理器和显示设备。
消费级硬件的限制
处理能力
消费级处理器（如普通的CPU）在并行计算和处理大规模数据时性能有限，而专业硬件（如高端GPU或专用ASIC）则具有更强的并行计算能力。
内存和存储
消费级设备的内存和存储容量通常有限，无法处理非常大的数据集或需要快速存取的大量数据。
散热和功耗
高性能计算需要处理大量数据，这会产生大量热量，消费级设备的散热设计往往无法满足要求。同时，高性能计算的功耗较高，消费级设备的电源设计可能无法提供足够的电力。
专用硬件支持
某些高性能任务需要专门设计的硬件支持，例如FPGA或ASIC，这些硬件在消费级设备中通常不具备。
解决方案
云计算
用户可以利用云服务提供商（如AWS、Google Cloud、Azure）提供的高性能计算资源，这些服务允许按需租用专业级硬件，满足高性能计算需求。
专业设备
对于有特殊需求的用户，可以投资购买工作站级别的设备或特定的高性能硬件，虽然成本较高，但可以提供所需的计算能力。
混合方案
结合消费级硬件和专业设备，某些任务可以在本地消费级设备上完成，而高性能需求部分则通过远程连接到专业硬件完成。
