Komputasi privasi adalah lapisan yang hilang untuk Web3 + AI → dan @zama_fhe mengirimkannya dengan FHE

Mengapa ini penting sekarang
- FHEVM: Kontrak kompatibel EVM yang menggunakan tipe euint untuk memproses input/output terenkripsi tanpa mengungkapkan data
- Alat: pustaka open-source + SDK yang membuat FHE dapat digunakan, bukan akademis
- Perangkat keras: HPU mempercepat bootstrap/noise mgmt sehingga kinerja tidak terhambat
- Strategi: menyisipkan lapisan privasi ke dalam L1/L2 yang ada alih-alih memecah dengan rantai baru
- Pendanaan: ~$130M diperoleh dengan dukungan dari Pantera, Multicoin, Protocol Labs

Kasus penggunaan yang saya perhatikan
+ Perpetual pribadi + peminjaman
+ Lelang tawaran tertutup tanpa kebocoran
+ Jalur identitas/ kredit terenkripsi
+ Inferensi ML Onchain pada ciphertext

Pertukaran: latensi + kompleksitas adalah nyata, tetapi koprosesor, dekripsi ambang, dan bukti menjaga verifiabilitas tetap utuh

Mana yang harus dikirim terlebih dahulu?
1) Private perps
2) Identitas terenkripsi
3) Lelang tertutup
4) Onchain ML

#ZamaCreatorProgram
Privasi komputasi adalah lapisan yang hilang untuk Web3 + AI → dan @zama_fhe mengirimkannya dengan FHE