Privacy compute là lớp thiếu hụt cho Web3 + AI → và @zama_fhe đang triển khai nó với FHE

Tại sao điều này quan trọng ngay bây giờ
- FHEVM: Hợp đồng tương thích EVM sử dụng các loại euint để xử lý đầu vào/đầu ra đã mã hóa mà không tiết lộ dữ liệu
- Công cụ: thư viện mã nguồn mở + SDK giúp FHE có thể sử dụng, không chỉ lý thuyết
- Phần cứng: HPU tăng tốc quá trình khởi động/quản lý tiếng ồn để hiệu suất không bị kìm hãm
- Chiến lược: cắm một lớp quyền riêng tư vào các L1/L2 hiện có thay vì phân mảnh với một chuỗi mới
- Hỗ trợ: ~$130M được quyên góp với sự hỗ trợ từ Pantera, Multicoin, Protocol Labs

Các trường hợp sử dụng mà tôi đang theo dõi
+ Giao dịch vĩnh viễn riêng tư + cho vay
+ Cuộc đấu giá kín không rò rỉ
+ Đường ray danh tính/tiền tệ mã hóa
+ Suy diễn ML trên chuỗi trong văn bản mã hóa

Đánh đổi: độ trễ + độ phức tạp là có thật, nhưng các bộ đồng xử lý, giải mã ngưỡng và các bằng chứng giữ cho khả năng xác minh được nguyên vẹn.

Cái nào nên được vận chuyển trước?
1) Hợp đồng vĩnh viễn riêng
2) Danh tính được mã hóa
3) Đấu giá kín
4) Machine Learning trên chuỗi

#ZamaCreatorProgram
Privacy compute là lớp còn thiếu cho Web3 + AI → và @zama_fhe đang cung cấp nó với FHE