全同态加密 (FHE)：Web3 隐私数据终局的曙光？

FHE (全同态加密) 的应用场景广阔，它面向的是整个网际网路体系下的任何隐私资料，本文将一览 FHE 赛道的众多项目。

 

 

这个市场充满著二律背反，隐私赛道让人大失所望，但作为意识形态的资料隐私却又令人满怀憧憬。「隐私」是加密世界不灭的梦。

密码学是区块链的原语，最初知道同态加密（HE）的时候我们还在讨论 ZK 有没有可能应用在区块链上，但现在已经到了 ZK 怎么好用、HE 什么时候用的阶段。

对很多人来说，密码学的技术离我们太远了，专业壁垒太高，散户难以参与。去年 12 月，随著 AI + Crypto 的爆发，笔者留意到一些欧美 VC 开始关注 FHE 赛道，直到今年 5 月 5 日，Vitalik Buterin 重新分享了 2020 年的旧文「 Exploring Fully Homomorphic Encryption 」，并表示「 最近很多人都对 FHE 感兴趣 」。

与此同时，近期专注于 FHE 的Podcast、FHE 竞赛平台也相继诞生。

那么，藏在象牙塔里的 FHE，到底是什么呢？有哪些应用场景？为什么资本如此青睐？今天，Foresight News 对 FHE 赛道 25 个专案做一盘点，它们遍布基础设施、公链、DePIN 网路、AI、游戏、DeFi 等领域。

 

FHE（全同态加密）是什么？

同态加密（Homomorphic Encryption，HE）最早于 1978 年首次提出，旨在解决在不接触资料的情况下对资料进行加工处理的问题。

但直到 2009 年，同态加密在技术上进展迟缓，只有处理单一加法运算或乘法运算的半同态加密（Partially Homomorphic Encryption，PHE）。2009 年，Craig Gentry 长达 200 页的论文 A Fully Homomorphic Encryption Scheme 提出了第一个支援任意数量的加法与乘法的同态运算机制，也就是全同态加密（FHE），实现了 FHE 技术的飞跃。

我们说 ZKP 是密码学的圣杯，但 FHE 也是，而且愿景更加巨集大。ZKP 与 FHE 的区别在于，ZKP 可以在不透露真实资料的情况下向对方证明资料的真实性与可靠性，在 L2 中也起到非常重要的压缩成本的作用。

FHE 要做的是「可算不可见」。传统密码学演算法对密文进行计算都需要先解密，对解密后的明文进行计算，无法处理密文。但 FHE 不需要，它可以对加密资料（密文）直接进行计算，其计算结果与明文计算结果一致。打个比方，我们给 A 资料套一个黑盒子（加密），当我们把这个黑盒子发给接收方时无需取出黑盒子，接收方可以直接对黑盒子进行计算，计算过程中不会泄漏任何关于 A 资料的内容，彻底完成了对资料的隐私计算。

FHE 的应用场景广阔，不只是 Web3 与区块链，它面向的是整个网际网路体系下的任何隐私资料，无论是广告、个性化推荐、AI、游戏、链上交易、MEV 保护、区块空间拍卖、链上投票、反女巫攻击、机器学习、医疗、金融、自然语言处理等等。

当然，FHE 之所以还没有应用，也是因为它的计算量更大、更为复杂。目前，FHE 的计算速度比明文计算要慢 4 至 5 个数量级（1 万倍至 10 万倍）。

同时，FHE 虽然保护了资料隐私，但不能保证计算真实性，因此可与 ZKP 相结合。过去一些年，ZKP 与 FHE 在技术上难以整合，加之 FHE 对计算的要求极高，FHE 在区块链世界的应用也一直没有展开。不过，这几年 FHE 技术有了很大进展，我们也看到了 ZK 与 FHE 结合的可能，随著硬体加速在 ZKP 领域的应用，DePIN 的出现也给算力网路带来了可能。综合下来看，FHE 的前景与想像空间一点都不输 ZKP。

延伸阅读：a16z：如何用一场魔术理解「零知识证明(ZKP)」是什么？

加速硬体

FHE 由于计算过程中的多项式数量过多，而 CPU 显然无法高效处理这一过程，最终我们还是需要 GPU、FPGA、ASIC 来进行硬体加速。Lattica AI 公司在 GPU 加速与 CUDA 实现 FHE 方案方面进行了测试，如果 GPU 也能够实现，那 FHE 加速也将彻底去中心化。但无论如何，FPGA 与 ASIC 都是加速的最终选择。

Ingonyama

说起 ZKP、FHE 与硬体加速，永远都离不开这个赛道最强选手 Ingonyama 。这是一家半导体公司，由以色列国防军情报部队 8200 精英部队毕业生、连续创业者 Shlomovits 于 2022 年创立。该公司的首款晶片是一款类似于 GPU 的可程式设计平行计算处理器，但旨在加速高阶密码学，特别是零知识证明（ZKP）和全同态加密（FHE）。尽管当前 Ingonyama 专注于 ZKP，但 ZKP 与 FHE 有些计算相通，未来 Ingonyama 给 FHE 做加速也是题中之义。

近期，ZKP 硬体加速公司 Accseal（智芯华玺）与 Ingonyama 达成战略合作伙伴关系，双方旗下产品 Leo 和 ICICLE v3 将进行整合。Accseal 此前已研发出 ZK ASIC 晶片，其与 Ingonyama 的合作将大幅度降低使用方的算力成本并提高运算效能。

2023 年 11 月，Ingonyama 完成 2000 万美元种子轮融资，Walden Catalyst 领投，参投方包括 Geometry、BlueYard Capital、Samsung Next、Sentinel Global 和 StarkWare 等。2024 年 1 月，Ingonyama 完成 2100 万美元种子轮融资，IOSG Ventures、Geometry 和 Walden Catalyst Ventures 领投。

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