隐私计算是Web3 + AI的缺失层 → 而@zama_fhe正在通过FHE交付它

为什么这现在很重要
- FHEVM：使用 euint 类型处理加密输入/输出的 EVM 兼容合约，而不泄露数据
- 工具：开源库 + SDK，使得FHE可用，而非学术性的
- 硬件：HPU 加速引导/噪声管理，以避免性能瓶颈
- 策略：将隐私层插入现有的 L1/L2，而不是通过新链进行碎片化
- 支持：~$130M raised 由 Pantera、Multicoin、Protocol Labs 提供支持

我正在关注的用例
+ 私人永续合约 + 借贷
+ 密封投标拍卖，避免泄露
+ 加密身份/信用渠道
+ 在密文上进行链上机器学习推理

权衡：延迟 + 复杂性是现实，但协处理器、门限解密和证明保持了可验证性。

哪个应该先发货？
1) 私人永续合约
2) 加密身份
3) 密封拍卖
4) 链上机器学习

#ZamaCreatorProgram
隐私计算是Web3 + AI的缺失层 → 而@zama_fhe正在通过FHE交付这一层