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区块链隐私技术正成为去中心化世界的重要基础，而Zama走在这一前沿，以其创新的同态加密（FHE）技术为核心，重塑了数据隐私保护的方式。通过其独特的FHE库“tfhe-rs”，Zama允许用户在不解密的情况下对数据进行计算，保障隐私的同时确保安全性。此外，Zama推出的fhEVM将这一技术引入智能合约，开创了隐私保护智能合约的新时代，让数据在区块链上流转时依然保持隐秘。配合Concrete库对同态加密操作进行模拟和优化，Zama提供了一整套完整的隐私计算方案，推动了区块链隐私技术的进一步发展。

全同态加密（FHE）是下一代隐私保护技术，具备理想的隐私保护能力，能在Web3中应用于交易隐私保护、AI隐私保护和隐私保护协处理器。

以太坊需要擴容，確立了 Layer 2 發展路線，ZK/OP 系 Rollup 爭奇鬥豔，形成短期 OP，長期 ZK 的行業共識，塑造出 ARB/OP/zkSync/SatrkNet 四大巨頭。Web3 或鏈上用戶沒有那麽在乎隱私，只有在隱私可以提供經濟價值時才會使用相關工具，FHE 的加密成本，本身就是對鏈上本就孱弱的運行效率的進一步折磨，隻有當這種拉高成本會帶來更顯著的收益，保護隱私才具備大規模推廣的可能性，對於機構級客戶，他們有使用區塊鍊等公鏈的需求，但是並不適合或想要公開全部信息，那麽 FHE 這種密文顯示，並可直接進行買賣等操作的特性就會比 ZKP 更適合。

本文介绍了如何使用 fhEVM 构建一个合规的ERC20代币，并通过链上DID抽象化身份。

FHE（全同态加密）允许第三方在不解密的情况下，对加密数据进行任意次数的计算和操作，从而实现可组合的链上隐私计算。ArkStream Capital 撰文介绍 FHE 的概念，应用场景和生态系统，以及 Fhenix 正在构建的 FHE-Rollup 型 Layer2 解决方案。

FHE 的应用场景广阔，不只是 Web3 与区块链，它面向的是整个互联网体系下的任何隐私数据，本文将为您介绍FHE赛道的主要参与者和应用场景

全同态加密（FHE）是一种新型加密技术，解决了零知识证明在隐私保护和可扩展性方面的限制。它允许在不需要第三方信任的情况下共享和保护私有状态，并支持直接对加密数据进行计算，适用于各种应用。

本文探索基于完全同态加密的机器学习（FHEML）。这是一种革命性技术，允许在加密数据上执行计算，确保数据隐私和安全。了解FHEML的主要用例，包括外包计算、加密推理和加密训练洞察力，以及当前支持FHEML开发的顶级框架和库。

这篇文章主要讨论的是，如果我们想要一个能灵活处理共享私密数据且不容易出问题的隐私系统，那么多方计算（MPC）可能是最好的选择。我们还会看看MPC现在的发展情况和信任问题，介绍一些其他的方法，比较它们的优缺点，并对整个行业做个简单的介绍。

加密研究员 Mustafa Hourani 对一些使用 FHE（全同态加密）构建产品的公司进行调查和探索，认为 FHE 可能会像 ZKP 一样成为席卷行业的下一个大技术，是推动数据隐私和所有权前进的关键催化剂。

Mind 是 AI 领域的再质押方案，通过更灵活的使用再质押，加上全同态加密的共识安全解决方案，保障去中心化 AI 网络的代币经济安全和数据安全。如果说 EigenLayer 在以 restaking 保障以太坊生态中不同 AVS 的安全，Mind Network 则是在用 restaking 保障加密全生态中，不同 AI 网络的共识安全。

Mind Network是一个集AI、再质押（Restaking）和全同态加密等热点叙事于一身的潜力项目，本文将全面剖析Mind Network是如何成为 AI 领域的再质押方案。

本文将深入分析了全同态加密（FHE）与零知识证明（ZKP）在提升区块链应用隐私性方面的关键作用，并强调这些技术在未来区块链数据隐私领域发展潜力的重要性。

AI 技术革命的核心在于充足的算力储备、算法模型以及大量的训练数据，目前高性能的 GPU 算力十分短缺并且价格昂贵，算法趋于同质化，对于模型训练数据还存在数据合规和隐私保护问题。区块链技术去中心化、分布式存储的特点可以让其与 AI 很好的结合。

Equilibrium Research 发布了其年度预测报告，概述了预计在明年年底之前发生的潜在事件和行业趋势。报告涵盖了以下领域：扩容、零知识证明、隐私、共识与点对点网络以及用户体验。