全同态加密 FHE 长期以来被视为密码学的圣杯之一，其他几个为 ZK、TEE、MPC，ZK 的龙头是 Zcash 而 FHE的龙头为 ZAMA，几个体系并行发展且互补。
前景与技术不过多赘述。
@zama 是目前为数不多尝试把 FHE 从“学术研究”推进到“可用”阶段的公司之一，现在到什么地步了呢，大部分 FHE 赛道的项目都依赖于 ZAMA 技术更新来推进升级，ZAMA 不往前推进 FHE 赛道都停滞发展了，主要为其他 FHE 项目提供可用的技术方案。
ZAMA 是 2020年的项目，近两年估值也从 4 亿升至 10 亿左右，前阵子还战略收购 KKRT Labs，厚积薄发、发展得很顺利。
以后会如何存在？可能是 L2 、L2、侧链，也可能是升级现有公链，能够想象某个公链添加 FHE 之后变成隐私公链？从应用层增加隐私是一个办法，从公链底层增加隐私也是个办法。
如何理解 ZAMA？让你的每笔链上交易从 HTTP 转为 HTTPS。
类似的场景：Aster、Hype 两者对隐私订单的争议，FHE 就是去中心化解决隐私订单的技术。也正因为是前沿不断发展的技术赛道，离普通用户的感知稍微有点远，但赛道是值得重点关注的，龙头共识在 ZAMA。
I wish more ZK and FHE people would give their overhead as a ratio (time to compute in-cryptography vs time to compute raw), rather than just saying "we can do N ops per second"
It's more hardware-independent, and it gives a very informative number: how much efficiency am I sacrificing by making my app cryptographic instead of trust-dependent?
It's also often better for estimation because as a developer I *already know* how much time my computation takes to compute raw, so I can just multiply.
(Yes, I know this is hard because the ops required are heterogeneous between executing and proving, especially around SIMD/parallelization and memory access patterns, so even a ratio is hardware-dependent to some extent, but even still I think overhead factor is a good number despite these imperfections)
3,580
2
本頁面內容由第三方提供。除非另有說明，OKX 不是所引用文章的作者，也不對此類材料主張任何版權。該內容僅供參考，並不代表 OKX 觀點，不作為任何形式的認可，也不應被視為投資建議或購買或出售數字資產的招攬。在使用生成式人工智能提供摘要或其他信息的情況下，此類人工智能生成的內容可能不準確或不一致。請閱讀鏈接文章，瞭解更多詳情和信息。OKX 不對第三方網站上的內容負責。包含穩定幣、NFTs 等在內的數字資產涉及較高程度的風險，其價值可能會產生較大波動。請根據自身財務狀況，仔細考慮交易或持有數字資產是否適合您。