一文读懂AI FHE同态加密的商业化价值

截至 10 月 13 日，TrendX 平台 BTC、ETH、TON 的数据统计如下：

BTC 上周讨论次数为 12.52 K，较上上周下跌 0.98% ，上周周日价格为 63916 美元，较上上周日上涨 1.62% ；

ETH 上周讨论次数为 3.63 K，较上上周上涨 3.45% ，上周周日价格为 2530 美元，较上上周日下跌 4% ；

TON 上周讨论次数为 782 ，较上上周下跌 12.63% ，上周周日价格为 5.26 美元，较上上周日下跌 0.25% ；

同态加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）是当前密码学中极具潜力的一项技术，其核心特性是允许在加密数据上直接进行计算而无需解密，这在隐私保护和数据处理方面提供了强大的支持。FHE 可以广泛应用于金融、医疗、云计算、机器学习、投票系统、物联网及区块链隐私保护等领域。然而，尽管 FHE 的应用前景广阔，但其商业化道路上依旧面临挑战。

FHE 的潜力及应用场景

同态加密的最大优势在于隐私保护。想象一下，A 公司需要利用 B 公司的计算能力来分析其数据，但又不希望 B 公司接触到这些数据的具体内容。FHE 便能在这种情境下发挥作用：A 公司可以将数据加密，传输给 B 公司进行计算，计算结果依然保持加密状态，A 公司解密后便能获取分析结果。如此一来，数据隐私得到有效保护，而 B 公司也能完成所需的计算工作。

这种隐私保护机制对金融和医疗等数据敏感的行业尤为重要。此外，随着云计算与人工智能的发展，数据安全愈发成为关注焦点。FHE 在这些场景中能够提供多方计算保护，使各方在不暴露私密信息的前提下完成协作。尤其是区块链技术中，FHE 通过链上隐私保护和隐私交易审查等功能，提高了数据处理的透明度和安全性。

这些加密技术各有优势，但在支持复杂的计算任务方面，FHE 尤为出色。尽管如此，FHE 在实际应用中依然面临高计算开销与可拓展性差的问题，这导致其在实时应用中往往显得捉襟见肘。 FHE 的局限性与挑战尽管 FHE 的理论基础强大，但在商业化应用中遇到了实际挑战。

大规模计算开销：FHE 要求大量计算资源，与未加密计算相比，其计算开销显著增加。对于高次多项式运算，其处理时间呈多项式增长，因此 FHE 难以满足实时计算的需求。为了降低成本，FHE 需依赖专用硬件加速，但这也会增加部署复杂性。

有限的操作能力：尽管 FHE 可以执行加密数据的加法和乘法，但其对复杂非线性操作支持有限，这对涉及深度神经网络等人工智能应用来说是一个瓶颈。当前的 FHE 方案仍主要适用于线性和简单的多项式计算，非线性模型的应用受到显著限制。

多用户支持的复杂性：FHE 在单用户场景下表现良好，但当涉及多用户数据集时，系统复杂性急剧上升。2013 年，Lopez-Alt 等人提出的多密钥 FHE 框架，虽然允许不同密钥的加密数据集进行操作，但其密钥管理和系统架构复杂度显著提高。

Zama：基于 TFHE 技术，专注于布尔运算和低字长整数运算，并构建了针对区块链与 AI 应用的 FHE 开发堆栈。

Octra：开发了一种新的智能合约语言和 HyperghraphFHE 库，适用于区块链网络。

Privasea：利用 FHE 实现 AI 计算网络中的隐私保护，支持多种 AI 模型。

MindNetwork：结合 FHE 与人工智能，提供去中心化且隐私保护的 AI 环境。

Fhenix：作为以太坊的 Layer 2 解决方案，支持 FHE Rollups 和 FHE Coprocessors，兼容 EVM 并支持 Solidity 编写的智能合约。