近期，Privasea生態持續取得實質的生態進展。在獲得新一輪戰略私募融資後，與紮馬達成戰略合作夥伴關係，雙方將長期捆綁在一起。這不僅顯示了Zamas對Privaseas技術方案、長期發展前景和敘事方向的認可，也標誌著隱私保護在機器學習領域的應用取得了重要進展。
Zama是一家致力於推動全同態加密（FHE）在區塊鏈和人工智慧領域應用的科技公司。四年來，不斷將FHE從抽象的數學理論轉化為實用的程式碼，大大提升了開發者應用FHE技術的能力。近日，Zama成功完成$73百萬A輪融資，進一步證實了市場對Zama技術實力及發展潛力的信心。
目前，Zama已經開發了開發者友善的FHE庫和解決方案，並持續優化效能。其fhEVM在區塊鏈應用的隱私智能合約方面取得了顯著成果，並已與Fhenix、Shiba Inu、Inco等多個項目整合。這些合作標誌著區塊鏈隱私保護實用性的進步。
人工智慧和機器學習是Zama希望推動FHE技術廣泛採用的潛在領域。例如，其Concrete ML工具就服務於這些尖端技術領域。為了在這個方向上取得進一步實質進展，Zama近期與Privasea達成策略夥伴關係，雙方形成深度技術融合。基於此，Zama將為Privaseas FHEML解決方案提供長期的技術支持，Privasea也將成為Zama將其FHE解決方案應用於AI和ML領域的重要拼圖。
透過此次合作，Privasea和Zama將在彼此的生態系統中發揮不可或缺的作用，兩個生態系統將長期綁定在一起。同時，本次合作關係的建立也預示著隱私保護技術在機器學習領域的應用即將迎來新的突破。
Privasea生態系的敘事
Privasea是一個由AI+DePIN驅動、基於FHE技術的隱私運算平台。它致力於提供安全、永續的人工智慧和機器學習運算環境。我們看到，在AI領域，資料安全和隱私保護一直是長期且複雜的挑戰，而Privaseas FHE解決方案具有高度的資料保密性和合規性，能夠遵守歐盟通用資料保護規範 (GDPR)。
Privasea網路的核心是強大的FHE管道，它基於TFHE-RS和Concrete-ML，專門為Privasea需求量身定制。該元件為資料安全提供了堅實的堡壘，使用戶資料在整個計算過程中得到加密保護，即使在協同計算過程中也不會洩漏。所以我們看到Zama是Privasea FHE的重要來源，其對Privasea網路的支援是長期且持續的。
Privasea不僅為開發者提供透過其API存取Privasea AI網路能力的工具和功能，支援他們將AI能力無縫整合到他們的應用程式中，同時確保資料安全和隱私。同時，Privasea也推出了以運算為中心的DePIN網路Privanetix，聚集去中心化的運算資源，實現加密資料的安全高效處理。網路中的每個節點都配備了適用的FHEML管道，允許分散的節點在不暴露敏感資料的情況下有效地進行機器學習計算。
Privanetix網路由Privaseas智慧合約套件驅動，確保網路中的運算節點能夠被準確追蹤和獎勵。智能合約為網路參與者提供激勵，同時保持透明度和公平性，是整個網路永續運作的經濟基礎。
Privasea 的另一個優點是它支援沒有密碼學或程式設計背景的使用者輕鬆存取和利用該網路的功能。這不僅大大降低了先進FHE AI運算的使用門檻，讓更多用戶安全地享受AI帶來的便利，同時也將這套隱私AI運算能力無縫拓展到各個領域。同時，在保護使用者資料的同時，Privasea網路支援合規審計，滿足包括反洗錢法在內的各項國家法律法規。這種鏈下運算解決方案不僅保證了資料安全，還保證了網路行為在必要時可以被審查，為使用者提供安全可靠的運算環境。
基於此，Privasea可以與許多有資料保護驗證、運算和分析需求的場景高度整合。潛在場景包括生物辨識、醫療、金融、安全雲端資料計算、匿名投票系統等。
我們看到Privasea正在推動FHE解決方案的大規模採用，同時為AI技術與各種場景深度整合並廣泛採用提供動力，同時確保資料安全並遵守資料法規。這個生態系統也有望成為兆級應用市場的新價值載體。
Privasea 和 Zamas 雙向旅程
目前，Privasea與Zama的合作已取得實質進展，兩者合作的核心在於演算法融合。 Privasea目前不僅支援主流的TFHE解決方案，還將Zamas先進的TFHE-rs庫整合到自有網路中，以提高AI運作的隱私性和安全性。同時，Privasea將與Zamas技術團隊密切合作，確保TFHE解決方案能夠無縫整合到Privaseas基礎設施中。透過對測試網的壓力測試和安全審計，雙方將共同確保技術整合的穩定性和安全性。
除了系統整合外，Privasea和Zama還將共同探索和開發ZAMA全球關鍵模型等新興功能，為未來部署奠定基礎。同時，Privasea也將基於ZAMA-ConcreteML平台開發一系列保護隱私的AI應用。這些應用涵蓋生物辨識、醫學影像辨識、金融數據分析等關鍵領域，並計劃在自有網路上測試這些應用。透過這些具體的應用案例，Privasea和Zama可以將理論轉化為實際的使用者價值，也驗證了加密技術在真實環境中的有效性。
此外，Privasea和Zama還計劃透過定期技術研討會和研討會建立知識共享平台，以促進技術、思想和最佳實踐的交流。除了一系列技術合作外，兩者還計劃在市場層面進行深入合作，例如市場拓展策略、聯合產品推廣等。
因此總體而言，Privasea 將透過將 Zamas TFHE-rs 庫整合到其網路中來增強人工智慧操作的隱私性和安全性，而這種新的整合將伴隨 Privasea 生態系統的發展。作為一個已經看到FHE技術應用於AI、ML等領域的生態系統，Privasea有望為Zamas的AI佈局提供長期支持，並為FHE解決方案所需的計算資源提供重要支持，這是值得期待的。其他合作夥伴無法提供的。在此基礎上，Privasea有望成為Zama將其FHE解決方案應用於AI和ML領域的重要拼圖。
事實上，Privasea和Zama有著相同的生態願景。一方面，雙方都在推動FHE技術在不同領域的採用。同時，雙方都是AI、ML等領域的支持者。此次合作也被視為雙向搶攻。
Zama 的新 Web3 設定文件
Zama生態系統的願景是建構一個端對端的加密網路HTTPZ（Z代表零信任）。為此，一方面，它為Web2和Web3應用程式提供了開源的FHE工俱生態系統。透過建立多個開源產品，它使開發人員能夠更輕鬆地將FHE用於區塊鏈和人工智慧等領域的各種用例。
另一方面，它正在建立新的Web3框架，以更好地實現其願景。
我們可以看到，Zama目前已經與三個不同的以FHE為核心技術的Web3設施建立了合作，包括Inco、Fhenix和Privasea，以進一步擴展其FHE技術解決方案。其中，Inco代表Zama框架的Layer 1方向，Fhenix代表Layer 2方向，Privasea是Depin AI設施方向。
基於Zamas開源框架，FHE技術將有望擴展到更多領域，打造一系列能夠解決實際問題的創新新興產品，從而增強Web3世界的隱私性，建立在線資料隱私領域的新標準與其生態系統合作夥伴。
資訊來源：
https://www.privasea.ai/blog-posts/transforming-ai-with-fhe
本文源自網路：Privasea與Zama達成合作，共同探索AI、資料安全、ML領域
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