在去中心化的 WEB3，隐私还能得到保护吗？

还真能，ZAMA 实现了让区块链
「看得懂又看不见」。

区块链是透明的，链上数据什么都能查。

像是我们的钱包余额、交易行为、资金流向在链上都很清晰。

而 ZAMA 要解决的，就是想在区块链保护隐私的问题。

@zama_fhe 也是业内首个把 FHE 技术做到落地的项目。

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那什么是 FHE？
ZAMA 的核心技术叫 全同态加密，简称 FHE 。

这项技术的神奇之处就在于：可以对加密的数据进行计算，且不必先把它解密。

举个例子来理解：
- 传统区块链计算数据，就像厨师必须先打开食材包装才能烹饪。

- 但 FHE 让你能在「包装未拆封」的情况下完成整个烹饪过程。

- 最终结果依然准确——只是没人看到食材的内容。

也就是说 ZAMA 让链上可以「看懂数据的逻辑」，但「看不见数据的具体内容」。

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ZAMA 最大的技术突破：成功让 FHE 从理论走向实际

全同态加密并不是新概念，早在 2009 年学术界就提出了原型，但计算速度极慢，难以落地应用。而 ZAMA 则实现了这一技术的真正突破：

※ 性能提升 100 倍：通过 GPU 并行计算，ZAMA 的 fhEVM 可达到数千 TPS，未来还将推出专用硬件加速器（ASIC），目标是突破 10,000 TPS。

※ 开发者友好：ZAMA 将 FHE 集成进以太坊虚拟机（EVM），开发者可以直接用 Solidity 编写「保密智能合约」，无需重新学习复杂的密码学。

※ 跨链兼容性：支持以太坊、Base、Arbitrum、Optimism、Polygon 等主流 EVM 链，未来还将扩展至 Solana。

这就意味着，ZAMA 会让「加密计算」变得像写普通智能合约一样简单省事。

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那 FHE 会有哪些应用场景？举几个简单的例子：
保密 DeFi：用户可以进行加密交易或隐私借贷，资金数额不公开，却能被验证为安全合规。

私密身份（ID）：完成 KYC 验证后，个人身份数据仍保持加密状态，不会暴露给第三方。

AI 与数据计算：AI 模型可以在「看不到数据」的情况下训练与推理，比如在医疗影像、金融风控中实现客户的隐私保护。

这些场景都是对隐私保护要求高，又难以解决的问题，都能通过 ZAMA 的解决方案实现。

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ZAMA 已从实验室走向主网
今年 7 月，ZAMA 的公共测试网已支持开发者在以太坊 Sepolia 上体验 FHE 合约、加密稳定币转账与私密 dApp 测试。

ZAMA 对 FHE 的已从学术研究阶段，正式进入商业化应用阶段。

接下来，就等 ZAMA 主网上线。
#ZamaCreatorProgram