A computação de privacidade é a camada que falta para o Web3 + IA → e @zama_fhe está a entregá-la com FHE

Por que isso é importante agora
- FHEVM: contratos compatíveis com EVM usando tipos euint para processar entradas/saídas criptografadas sem revelar dados
- Ferramentas: bibliotecas de código aberto + SDKs que tornam a FHE utilizável, não acadêmica
- Hardware: HPU acelera a inicialização/gestão de ruído para que o desempenho não seja um gargalo
- Estratégia: integrar uma camada de privacidade em L1/L2 existentes em vez de fragmentar com uma nova cadeia
- Apoio: ~$130M levantado com o apoio da Pantera, Multicoin, Protocol Labs

Casos de uso que estou a acompanhar
+ Perpetuais privados + empréstimo
+ Leilões de licitação selada sem vazamentos
+ Identidade/créditos encriptados
+ Inferência de ML em cadeia sobre texto cifrado

Compromissos: latência + complexidade são reais, mas coprocessadores, decriptação de limiar e provas mantêm a verificabilidade intacta

Qual deve ser enviado primeiro?
1) Perpetuidades privadas
2) Identidade encriptada
3) Leilões selados
4) Onchain ML

#ZamaCreatorProgram
A computação de privacidade é a camada que falta para Web3 + IA → e @zama_fhe está a implementá-la com FHE