Приватные вычисления - это недостающий слой для Web3 + AI → и @zama_fhe предоставляет его с помощью FHE



Почему это важно сейчас
- FHEVM: Контракты, совместимые с EVM, использующие типы euint для обработки зашифрованных входных/выходных данных без раскрытия информации
- Инструменты: открытые библиотеки и SDK, которые делают FHE применимым, а не академическим
- Аппаратное обеспечение: HPU ускоряет начальную загрузку/управление шумом, чтобы производительность не страдала.
- Стратегия: подключить слой конфиденциальности к существующим L1/L2, вместо того чтобы фрагментироваться с новой цепочкой
- Поддержка: ~$130M собрана с поддержкой от Pantera, Multicoin, Protocol Labs

Случаи использования, которые я наблюдаю
+ Частные перпетуумы + кредитование
+ Аукционы с закрытыми ставками без утечек
+ Зашифрованная идентичность/кредитные пути
+ Ончейн ML-инференция на шифротексте

Компромиссы: задержка + сложность реальны, но сопроцессоры, пороговое шифрование и доказательства сохраняют целостность верифицируемости.

Что должно быть отправлено первым?
1) Частные перпетуумы
2) Зашифрованная идентичность
3) Запечатанные аукционы
4) Ончейн МЛ

#ZamaCreatorProgram
Приватные вычисления — это недостающий слой для Web3 + AI → и @zama_fhe реализует это с помощью FHE
Посмотреть Оригинал
post-image
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • комментарий
  • Репост
  • Поделиться
комментарий
0/400
Нет комментариев
  • Закрепить