今年 6 月 25 日,隨著官方宣布完成由 Pantera Capital 和 Block Change 領投 5,700 萬美元 B 輪融資,Zama 的估值已超 10 億美元。這標誌著,Zama 已經正式躋身 Web3 領域的獨角獸行列。
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 Web3Caff Research
字數:全文共 2800+ 字
說明:本內容為研究簡報版本,用於快速呈現本研究對象當前的結構位置與核心判斷,其權威性源自外捕研究(Web3Caff Research)及其研究員 ShirleyLi 基於本研究對象發表的專項研究報告:《FHE 獨角獸 Zama 萬字報告:全同態加密引擎能否實現 Web3 隱私計算底層變革?全景式拆解其發展背景、技術架構、生態格局、潛在挑戰與未來前景》
目錄
- 一、背景:區塊鏈透明性與隱私需求的矛盾
- 二、FHE 技術原理
- 三、FHE 技術演進
- 四、Zama 的技術體系
- 五、機密區塊鏈協議
- 六、HTTPZ:隱私網路願景
- 七、生態與競爭格局
- 八、面臨的挑戰
- 九、總結
- 要點結構圖
一、背景:區塊鏈透明性與隱私需求的矛盾
區塊鏈技術憑藉去中心化與透明性兩大特徵獲得廣泛關注,並逐漸被應用於 DeFi、Web3 社交、身分系統等複雜場景。然而,隨著應用範圍的擴大,這種透明性也逐漸演變成隱私負擔。例如,鏈上使用者並不希望資產餘額、交易行為或策略被公開,而在社交或身分驗證場景中,使用者同樣不願意將行為資料與資產資訊完全暴露。
因此,如何在保持區塊鏈可信賴性的同時保護用戶隱私,成為 Web3 技術發展的關鍵議題。目前常見的隱私技術主要包括:
零知識證明(ZK):可在不洩漏具體資訊的情況下驗證某個結論,但難以支援通用計算邏輯。
多方安全計算(MPC):能夠保護多方輸入隱私,但效率和複雜度限制了其大規模應用。
在此背景下,全同態加密(FHE)被視為一種新的隱私計算路徑。
FHE 允許在資料保持加密狀態的情況下直接進行計算,從而在理論上解決隱私保護與資料可用性之間的矛盾。
二、FHE 技術原理
「同態(Homomorphic)」源自數學概念,指兩個代數結構之間保持結構不變的映射。同態加密意味著加密後的運算結果與未加密資料的運算結果保持一致。換言之,資料無需解密即可直接參與計算。
例如,如果兩個數字被加密後進行加法運算,解密後的結果仍與明文計算一致。借助此機制,使用者可以將加密資料提交給第三方進行處理,而第三方則在不知道原始資料內容的情況下完成計算。
FHE 因此被認為具有廣泛應用潛力。例如:
- 醫療機構可以在不暴露患者資訊的情況下進行數據統計;
- 雲端運算服務商可以對加密資料進行計算;
- Web3 使用者可以在不公開資產資訊的情況下進行策略運算。
這些場景都反映了 FHE 在隱私運算領域的重要價值。

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