在 AI 和 Web3 快速融合的今天，資料隱私成為所有科技敘事中最具張力的議題之一。我們開始依賴智能體代我們決策，卻無法確定這些 AI 是否安全地守護著我們的數據；我們嚮往開放金融與去中心化治理，卻又擔憂所有行為都暴露在 “透明” 之下，可以說，如果區塊鏈的 “公開透明” 暴露了你每一筆資產轉移、每一個投票選擇，它還能稱作 “去中心化自由” 嗎？那麼，是否存在一種機制，能在不洩漏資料的前提下釋放其價值？是否能建構一種新範式，讓 AI 在看不見資料的狀態下完成任務？
筆者觀察到，當下大多數所謂 AI+Crypto 專案都只停留在表層改造，如去中心化算力、AI 資料市場，鮮有專案能從計算本身出發，探索隱私保護、推理效率與多方協同的深度融合。而 Nillion 不僅首次提出了「盲運算」這個概念，更透過多層架構將 MPC、TEE、FHE、ZK 等密碼技術進行底層統一，為 AI、DeFi、DAO 等場景搭建了一套可執行、可擴展、可驗證的隱私計算網路。
本文將帶你從科技穿透到生態，系統整理 Nillion 如何從網路架構、技術背景到實際產品層面，打造了一個為智慧體而生的隱私基礎架構。可以說，它不是另一個概念炒作的敘事，而是有望成為讓 Web3 成為隱私原生網路底座的技術範式革新。
作者：Jesse，Web3Caff Research 研究員
封面：標誌和背景照片由 Nillion 提供，字體設計由 Web3Caff Research 提供
字數：全文共 18700+ 字
目錄
- 背景：為什麼我們關注隱私賽道
- 加密技術的概念
- TEE
- MPC
- ZK
- FHE
- 加密技術與盲計算
- 加密技術的概念
- Nillion 和它的技術圖景
- Nillion 是什麼
- Nillion 的技術架構
- Nillion 網路的操作流程
- Nillion 的孤立盲模組
- Nillion 衍生的產品
- nilDB
- nilAI
- nilVM
- Nada 語言編譯器
- 從論文看 Nillion 的技術創新
- Technical Report on Decentralized Multifactor Authentication – 身分認證的最佳化
- Technical Report on Threshold ECDSA in the Preprocessing Setup – 簽章安全性的最佳化
- More efficient comparison protocols for MPC – 提升多方安全運算效率
- Technical Report on Secure Truncation with Applications to LLM Quantization – 大語言模型的部署最佳化
- Ripple: Accelerating Programmable Bootstraps for FHE with Wavelet Approximations – 最佳化 FHE 計算速度
- Curl: Private LLMs through Wavelet-Encoded Look-Up Tables – 加速法學碩士 計算
- Wave Hello to Privacy: Efficient Mixed-Mode MPC using Wavelet Transforms – 最佳化 AI 資料查找
- Nillion 生態發展
- 應用場景
- 生態系統
- AI 應用
- 公鏈集成
- Nillion 的同賽道產品
- Zama – FHE 解決方案
- Pluto – 以資料可驗證性為導向的加密傳輸協議
- Primus – 以資料可驗證性為導向的加密傳輸協議
- Nillion 的潛在風險點
- 結論與對隱私技術的展望
- 要點結構圖
- 參考文獻
