FHE

全同态加密（FHE）作为隐私计算的核心技术，正成为区块链领域新焦点。FHE允许直接对加密数据进行计算，实现”可算不可见”，在Web3、AI、医疗等场景潜力巨大。尽管面临计算效率低（比明文慢1万-10万倍）等技术瓶颈，但Zama、Fhenix等25个FHE项目已覆盖基础设施、公链、DePIN、AI等赛道。随着Vitalik等意见领袖的推动及硬件加速方案成熟，FHE与ZK结合将开启隐私计算新范式，其发展前景不亚于零知识证明（ZKP）。

全同态加密(FHE)技术推动区块链隐私计算革命 作为密码学圣杯的全同态加密技术(FHE)实现了对加密数据的任意计算操作，正在区块链领域引发隐私计算革命。Zama公司开源的fhEVM首次在以太坊虚拟机实现FHE支持，而Fhenix项目通过FHE-Rollups方案构建了完整的Layer2解决方案。该技术在全链游戏、DeFi防MEV攻击和AI隐私训练等场景展现出巨大潜力，已形成以Zama、Fhenix为核心的初期生态。Vitalik等业界领袖高度认可FHE价值，随着微软SEAL、Zama TFHE等开源库的成熟，这项技术正迎来爆发前夜。

转发原文标题《Foresight Ventures：深度解析FHE(全同态加密)赛道》 TLDR： FHE全同态加密是即将崛起的下一代隐私保护技术，值得我们布局。 FHE具备理想的隐私保护能力，但其的性能还存在差距。我们相信随着Crypto资本的进入，会极大地加速技术的发展和成熟，就像这几年ZK的飞速发展一样。 全同态加密在Web3中可以用于交易隐私保护、AI隐私保护和隐私保护协处理器。其中我尤其看好隐私保护EVM，它比现存的环签名、混币技术和ZK都要更灵活，更适配EVM。 我们调研了目前杰出的几个FHE项目，大部分FHE的项目是今年到明年第一季度上主网。这些项目中，ZAMA技术最强但暂未声明有发币的计划。此外，我们认为Fhenix是其中最优秀的FHE项目。

Arcium：Solana / FHE / 暗池往事 Solana上的加密超算项目Arcium（前身Elusiv）经历多次转型，从暗池服务转向并行FHE加密计算。项目通过Coinlist社区轮融资，结合MPC、FHE等技术打造多方执行环境（MXEs），瞄准AI、DePIN和DeFi领域。尽管技术路线存在争议，Arcium仍试图在监管与市场需求间寻找平衡，成为Solana隐私2.0的代表案例。

AI与Restaking作为本轮牛市两大头部叙事已进入同质化阶段，而Mind Network通过全同态加密（FHE）技术+再质押经济模型，为去中心化AI网络提供验证安全与数据隐私解决方案。其核心创新在于将FHE应用于AI模型验证环节（而非训练），消除节点投票时的跟风偏差；同时引入跨链远程再质押（Remote Restaking），聚合多链流动性为AI项目共识安全赋能。项目已获币安领投250万美元融资，与io.net、Chainlink等头部项目达成合作，主网上线预期叠加技术落地潜力，或成AI赛道下半场关键基础设施。

摘要 Privasea推出的IMHUMAN人脸NFT项目通过全同态加密（FHE）技术实现Web3人机验证，上线月余铸造量超20万枚。其核心AI Network采用分层加密架构，结合PoW/PoS双机制激励节点，在保护生物特征数据隐私的同时完成分布式机器学习计算。尽管FHE存在算力瓶颈，该项目仍为Web3与AI融合提供了创新解决方案。

简介 Mind Network 是一个基于全同态加密（FHE）的“HTTPZ”基础设施，旨在为Web3提供量子抗性和端到端加密解决方案。其核心产品包括MindV（FHE投票系统）、FHE Bridge（安全跨链方案）和Mind Lake SDK（隐私计算工具），已获Binance Labs、Animoca Brands等机构两轮共1250万美元融资。项目通过vFHE代币机制重构AI/PoS网络的安全共识，并与Chainlink、Manta Network等40亿美元生态项目达成合作，近期推出CitizenZ Passport空投凭证活动。

全同态加密（FHE）技术正成为区块链和数据隐私领域的新焦点。FHE允许对加密数据进行计算并获得与原始数据相同的结果，为医疗、AI等行业提供隐私保护解决方案。尽管过去存在计算效率低等挑战，但近期微软、英特尔等公司的DPRIVE计划及开源工具开发加速了FHE的实用化进程。Zama、Fhenix等区块链项目也获得融资推动FHE在DeFi等场景的应用。随着技术进步，FHE有望成为继零知识证明后又一变革性加密技术。

本文对比区块链三大加密技术：零知识证明（ZK）实现”证明不泄露”，用于匿名交易验证；多方安全计算（MPC）实现”计算不泄露”，应用于MPC钱包私钥管理；全同态加密（FHE）实现”加密外包计算”，解决PoS节点抄袭和投票跟风问题。三者分别聚焦证明、计算和加密场景，技术复杂度依次递增，共同构建区块链隐私保护基石。

全同态加密（FHE）作为加密学圣杯上的明珠，能在数据加密状态下直接进行计算并解密获得正确结果，实现”既要隐私又要计算”。2024年该技术因与AI结合获得关注，可解决AI训练中的隐私难题——例如Privasea项目通过FHE实现人脸识别的隐私保护。尽管FHE存在算力消耗大等挑战，但其在AI时代的数据安全价值不可忽视，或将成为平衡技术创新与隐私保护的关键技术。