Приватні обчислення - це відсутній шар для Web3 + AI → і @zama_fhe постачає його з FHE
Чому це важливо зараз - FHEVM: Контракти, що сумісні з EVM, використовують типи euint для обробки зашифрованих вхідних/вихідних даних без розкриття інформації - Інструменти: бібліотеки з відкритим кодом + SDK, які роблять FHE придатним для використання, а не академічним - Апаратура: HPU прискорює завантаження/управління шумом, щоб продуктивність не ставала вузьким місцем - Стратегія: підключити шар конфіденційності до існуючих L1/L2, а не фрагментувати з новим ланцюгом - Підтримка: ~$130M з підтримкою від Pantera, Multicoin, Protocol Labs
Випадки використання, які я спостерігаю + Приватні перпс + кредитування + Закриті аукціони без витоків + Зашифровані ідентичності/кредитні системи + Ончейн ML інференція на шифрованих даних
Компроміси: затримка + складність є реальними, але сопроцесори, порогове шифрування та докази зберігають цілісність верифікації.
Що має бути відправлено першим? 1) Приватні перпс 2) Зашифрована особистість 3) Запечатані аукціони 4) Ончейн ML
#ZamaCreatorProgram Приватні обчислення є відсутнім шаром для Web3 + AI → і @zama_fhe реалізує це з FHE
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Приватні обчислення - це відсутній шар для Web3 + AI → і @zama_fhe постачає його з FHE
Чому це важливо зараз
- FHEVM: Контракти, що сумісні з EVM, використовують типи euint для обробки зашифрованих вхідних/вихідних даних без розкриття інформації
- Інструменти: бібліотеки з відкритим кодом + SDK, які роблять FHE придатним для використання, а не академічним
- Апаратура: HPU прискорює завантаження/управління шумом, щоб продуктивність не ставала вузьким місцем
- Стратегія: підключити шар конфіденційності до існуючих L1/L2, а не фрагментувати з новим ланцюгом
- Підтримка: ~$130M з підтримкою від Pantera, Multicoin, Protocol Labs
Випадки використання, які я спостерігаю
+ Приватні перпс + кредитування
+ Закриті аукціони без витоків
+ Зашифровані ідентичності/кредитні системи
+ Ончейн ML інференція на шифрованих даних
Компроміси: затримка + складність є реальними, але сопроцесори, порогове шифрування та докази зберігають цілісність верифікації.
Що має бути відправлено першим?
1) Приватні перпс
2) Зашифрована особистість
3) Запечатані аукціони
4) Ончейн ML
#ZamaCreatorProgram
Приватні обчислення є відсутнім шаром для Web3 + AI → і @zama_fhe реалізує це з FHE