今年 6 月 25 日，随着官方宣布完成由 Pantera Capital 和 Block Change 领投 5700 万美元 B 轮融资，Zama 的估值已超 10 亿美元。这标志着，Zama 已经正式跻身 Web3 领域的独角兽行列。

出品：外捕研究（Web3Caff Research）研究院

封面：Logo by Camp Network，Photo by Andrei Castanha on Unsplash，Typography by 外捕研究（Web3Caff Research）

说明：本研究简报依托外捕研究（Web3Caff Research）发布的专项深度报告整理提炼，用于呈现研究对象的核心判断与结构框架。完整推导逻辑、关键数据、竞争格局与风险拆解，详见完整版研究报告：《FHE 独角兽 Zama 万字报告：全同态加密引擎能否实现 Web3 隐私计算底层变革？全景式拆解其发展背景、技术架构、生态格局、潜在挑战与未来前景》

目录

  • 一、背景：区块链透明性与隐私需求的矛盾
  • 二、FHE 技术原理
  • 三、FHE 技术演进
  • 四、Zama 的技术体系
  • 五、Confidential Blockchain Protocol
  • 六、HTTPZ：隐私互联网愿景
  • 七、生态与竞争格局
  • 八、面临的挑战
  • 九、总结
  • 要点结构图

一、背景：区块链透明性与隐私需求的矛盾

区块链技术凭借去中心化与透明性两大特征获得广泛关注，并逐渐被应用于 DeFi、Web3 社交、身份系统等复杂场景。然而，随着应用范围的扩大，这种透明性也逐渐演化为隐私负担。例如，链上用户并不希望资产余额、交易行为或策略被公开，而在社交或身份验证场景中，用户同样不愿意将行为数据与资产信息完全暴露。

因此，如何在保持区块链可信性的同时保护用户隐私，成为 Web3 技术发展的关键问题。目前常见的隐私技术主要包括：

零知识证明（ZK）：可在不泄露具体信息的情况下验证某个结论，但难以支持通用计算逻辑。

多方安全计算（MPC）：能够保护多方输入隐私，但效率和复杂度限制了其大规模应用。

在此背景下，全同态加密（FHE）被视为一种新的隐私计算路径。

FHE 允许在数据保持加密状态的情况下直接进行计算，从而在理论上解决隐私保护与数据可用性之间的矛盾。

二、FHE 技术原理

“同态（Homomorphic）” 源自数学概念，指两个代数结构之间保持结构不变的映射。同态加密意味着加密后的运算结果与未加密数据的运算结果保持一致。换言之，数据无需解密即可直接参与计算。

例如，如果两个数字被加密后进行加法运算，解密后的结果仍然与明文计算一致。借助这一机制，用户可以将加密数据提交给第三方进行处理，而第三方在不知道原始数据内容的情况下完成计算。

FHE 因此被认为具有广泛应用潜力。例如：

  • 医疗机构可以在不暴露患者信息的情况下进行数据统计；
  • 云计算服务商可以对加密数据进行计算；
  • Web3 用户可以在不公开资产信息的情况下进行策略运算。

这些场景都体现了 FHE 在隐私计算领域的重要价值。

FHE 独角兽 Zama 研究简报：全同态加密引擎能否实现 Web3 隐私计算底层变革？-外捕研究 Web3Caff Research
图源：无需解密即可计算，会给 Web3 带来哪些改变？| 深潮

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