隱私計算是Web3 + AI的缺失層 → 而@zama_fhe正在通過FHE交付它

爲什麼這現在很重要
- FHEVM：使用 euint 類型處理加密輸入/輸出的 EVM 兼容合約，而不泄露數據
- 工具：開源庫 + SDK，使得FHE可用，而非學術性的
- 硬件：HPU 加速引導/噪聲管理，以避免性能瓶頸
- 策略：將隱私層插入現有的 L1/L2，而不是通過新鏈進行碎片化
- 支持：~$130M raised 由 Pantera、Multicoin、Protocol Labs 提供支持

我正在關注的用例
+ 私人永續合約 + 借貸
+ 密封投標拍賣，避免泄露
+ 加密身分/信用渠道
+ 在密文上進行鏈上機器學習推理

權衡：延遲 + 復雜性是現實，但協處理器、門限解密和證明保持了可驗證性。

哪個應該先發貨？
1) 私人永續合約
2) 加密身分
3) 密封拍賣
4) 鏈上機器學習

#ZamaCreatorProgram
隱私計算是Web3 + AI的缺失層 → 而@zama_fhe正在通過FHE交付這一層