全同态加密（FHE）很快成为一个流行词，你知道为什么吗？ FHE 允许在不泄露任何信息的情况下对加密过数据进行计算，为 Web3 开辟了多种可能性，包括但不限于：

• 保密性 RWA 代币化
• 链上身份
• MEV 保护
• 具有隐私性的链上医疗数据
• 使 DeFi 符合数据保护和隐私法

此外，FHE 还可以在 Web3 与人工智能、零知识证明结合的领域发挥作用。 人工智能模型现在可以利用数据并生成结果，而无需访问实际输入的数据，从而确保用户的查询保私密性和安全性。这也意味着数据训练可以在不直接访问数据的情况下进行。 尽管关于主要大语言模型公司的闭源性质的争论仍在继续，但 FHE 已成为人工智能领域潜在的游戏规则改变者。 许多人都在争论 FHE 是否会取代零知识证明（ZKP）；然而，它们可以共存。ZKP 可用于生成私有证明，而 FHE 可以处理智能合约中的数据处理。 FHE 目前还在发展初期，我将简单介绍 5 个具有潜力的 FHE 项目。 1) Inco Inco 是一个模块化的机密性即服务（confidentiality-as-a-service）区块链，它是兼容 EVM 的 L1，完全由 FHE 提供支持。 Inco 此前完成了由 1kx 领投的 450 万美元种子轮融资。 催化剂和要点：

• 在基础层提供隐私性是一个强大的价值主张，可以吸引众多注重隐私的 DApp。
• 数据可用性层的引入彻底改变了像 Celestia 等模块化项目的生态系统。保密层预计会产生类似的、甚至更大的吸引力。
• 与 Zama 合作，Polygon 联合创始人是其顾问，将通过 EigenLayer（实际上是 AVS）借用以太坊的安全性。

2) Mind Network Mind 是提供安全和数据隐私零信任层（ Zero Trust Layer），旨在促进真正的 CrossFi 扩展。 Mind 完成了 Binance Labs 领投的 250 万美元种子轮融资。 催化剂和要点：

• 构建互联网基础设施，使全球公民能够控制自己的数据。
• 测试网已上线，并且可能会对测试网进行激励。
• 由 Zama 提供支持。
• 第一个用例是 MindLake，这是一个开创性的数据存储 Rollup，旨在对去中心化平台上的加密数据进行计算。

3) Fhenix Fhenix 是第一个基于 Rollup 的 FHE 架构，旨在解决由于广泛的执行要求和可扩展性限制而在 L1 上执行 FHE 计算的挑战。 催化剂和要点：

• Optimistic FHE Rollup 可以在以太坊上构建，无需修改基础层，这意味着以太坊中的每个智能合约都可以通过 FHE Rollup 解决方案增强隐私性。
• 与 Zama 合作推出 fhEVM 基础设施。
• 测试网即将上线。
• 在我看来，Fhenix 简化了机密智能合约的部署，这对于开发人员的采用至关重要。

4) Privasea Privasea 是一个利用 FHE 来确保 AI 计算过程中的隐私和安全的网络。 Privasea 完成了 Binance Labs 领投的 500 万美元种子轮融资。 催化剂和要点：

• Genesis NFT 详情即将公布，持有者能够获得空投。
• 为 DePIN+AI 提供隐私计算 FHE 解决方案，将所有热点组合成一个合法有前景的项目，项目代币可能会带来很高的回报。
• 正在开发另一个用于安全和私密用户验证的 DApp，确保 KYC 流程中的隐私，不暴露个人详细信息，但在必要时保持可审计。
• 由 Zama 提供支持。

5) Optalysys Optalysys 正在构建下一代计算处理能力，我认为这是一个非常有前途的项目，是 FHE 领域的「铲子」。 Optalysys 专注于 DePIN 项目，该项目具有专为高强度 FHE 工作负载量身定制的云原生技术堆栈，有助于计算层中的 FHE 扩展。 催化剂和要点：

• 作为铲子的潜力。
• 协处理器（GPU、CPU）解决电子系统的基本限制。
• Optalysys 开发了一种独特的光学计算系统，可提供从数据中心到边缘计算的处理能力和能源效率，支持所有主要的 FHE 库。