近期，Privasea生态不断取得实质性生态进展，在获得新一轮战略私募融资后，与Zama达成战略合作，双方将长期捆绑在一起。这不仅表明Zama对Privasea技术方案、长远发展前景和叙事方向的认可，也标志着隐私保护在机器学习领域的应用取得重要进展。
Zama 是一家致力于推动全同态加密（FHE）在区块链和人工智能领域应用的科技公司，在过去四年中不断将 FHE 从抽象的数学理论转化为实用的代码，大大提升了开发者应用 FHE 技术的能力。近日，Zama 成功完成 $73 万美元 A 轮融资，进一步印证了市场对 Zamas 技术实力和发展潜力的信心。
目前，Zama 已经开发出对开发者友好的 FHE 库和解决方案，并持续优化性能。其 fhEVM 在区块链应用的隐私智能合约中取得了显著成果，并与 Fhenix、Shiba Inu、Inco 等多个项目进行了集成。这些合作标志着区块链隐私保护实用化的进展。
人工智能和机器学习是Zama希望推动FHE技术广泛采用的潜在领域。例如，其Concrete ML工具服务于这些前沿技术领域。为了在这个方向上取得进一步实质性进展，Zama最近与Privasea达成战略合作伙伴关系，并相互形成深度技术融合。基于此，Zama将为Privasea的FHEML解决方案提供长期技术支持，而Privasea也将成为Zama将其FHE解决方案应用于AI和ML领域的重要拼图。
通过此次合作，Privasea与Zama将在彼此的生态系统中扮演不可或缺的角色，两个生态系统将长期捆绑在一起。同时，此次合作伙伴关系的建立也预示着隐私保护技术在机器学习领域的应用即将迎来新的突破。
Privasea生态系统的叙述
Privasea 是一个由 AI+DePIN 驱动、基于 FHE 技术的隐私计算平台，致力于提供安全、可持续的 AI 和机器学习计算环境。我们看到，在 AI 领域，数据安全和隐私保护一直是一个长期而复杂的挑战，而 Privaseas FHE 解决方案具有高度的数据保密性和合规性，能够符合欧盟通用数据保护条例（GDPR）等法律法规。
Privasea 网络的核心是强大的 FHE 管道，它基于 TFHE-RS 和 Concrete-ML，并专门为 Privasea 需求定制。这个组件为数据安全提供了坚实的堡垒，使用户数据在整个计算过程中得到加密和保护，即使在协同计算过程中也不会泄露。所以我们看到 Zama 是 Privasea FHE 的重要来源，它对 Privasea 网络的支持是长期和持续的。
Privasea 不仅通过 API 为开发者提供了访问 Privasea AI 网络能力的工具和功能，支持他们将 AI 能力无缝融入到自己的应用中，同时保证数据的安全和隐私。同时，Privasea 还推出了以计算为中心的 DePIN 网络 Privanetix，汇聚去中心化计算资源，实现加密数据的安全高效处理。网络中的每个节点都配备了适用的 FHEML 管道，让去中心化节点能够高效地进行机器学习计算，而不会暴露敏感数据。
Privanetix网络由Privaseas智能合约套件驱动，保证网络中的计算节点能够被准确追踪和奖励。智能合约在保持透明和公平的同时为网络参与者提供激励，是整个网络可持续运行的经济基础。
Privasea 的另一个优势是支持没有密码学或编程背景的用户轻松访问和利用这个网络的能力。这不仅大大降低了使用高级 FHE AI 计算的门槛，让更多用户安全地享受 AI 带来的便利，也将这套隐私 AI 计算能力无缝扩展到各个领域。同时，在保护用户数据的同时，Privasea 网络支持合规审计，满足包括反洗钱法在内的各种国家法律法规。这种链下计算解决方案不仅确保了数据安全，还确保在必要时可以审查网络行为，为用户提供安全可靠的计算环境。
基于此，Privasea可以与许多对数据保护有验证、计算和分析需求的场景高度融合，潜在的场景包括生物识别、医疗、金融、安全云计算、匿名投票系统等。
我们看到 Privasea 正在推动 FHE 解决方案的大规模采用，同时为 AI 技术在确保数据安全、遵守数据法规的前提下与各种场景深度结合并得到广泛应用提供动力，这一生态系统也有望成为万亿级应用市场新的价值载体。
Privasea 和 Zamas 的往返旅程
目前，Privasea与Zama的合作已取得实质性进展，而两者合作的核心在于算法集成。Privasea目前不仅支持主流的TFHE方案，还将Zama先进的TFHE-rs库集成到自身网络中，提高AI运行的隐私性和安全性。同时，Privasea将与Zama技术团队紧密合作，确保TFHE方案能够无缝集成到Privasea的基础设施中。双方将通过在测试网络上进行压力测试和安全审计，共同确保技术集成的稳定性和安全性。
除了系统集成，Privasea 和 Zama 还将共同探索和开发 ZAMA 全局密钥模型等新兴功能，为未来的部署奠定基础。同时，Privasea 还将基于 ZAMA-ConcreteML 平台开发一系列保护隐私的 AI 应用。这些应用涵盖生物识别、医学图像识别和金融数据分析等关键领域，并计划在自己的网络上测试这些应用。通过这些具体的应用案例，Privasea 和 Zama 可以将理论转化为实际的用户价值，同时也验证了加密技术在真实环境中的有效性。
此外，Privasea与Zama还计划通过定期的技术研讨会和工作坊建立知识共享平台，促进技术、理念和最佳实践的交流。除了一系列技术合作外，两家还计划在市场层面开展深入合作，如市场拓展策略、联合产品推广等。
所以总体而言，Privasea 将通过将 Zamas TFHE-rs 库集成到其网络中来增强 AI 操作的隐私性和安全性，而这种新的集成将伴随 Privasea 生态系统的发展。作为一个已经看到 FHE 技术应用于 AI、ML 等领域的生态系统，Privasea 有望为 Zamas 的 AI 布局提供长期支持，并为 FHE 解决方案所需的计算资源提供重要支持，这是 Zamas 其他合作伙伴无法提供的。在此基础上，Privasea 有望成为 Zama 将其 FHE 解决方案应用于 AI 和 ML 领域的重要拼图。
事实上，Privasea 与 Zama 的生态愿景一致，一方面都在推动 FHE 技术在不同领域的采用，同时双方都是 AI、ML 等领域的支持者，此次合作也被视为双向冲刺。
Zama 的新 Web3 简介
Zama 生态系统的愿景是构建端到端的加密网络 HTTPZ（Z 代表零信任）。为此，一方面为 Web2 和 Web3 应用提供开源 FHE 工具生态系统，通过构建多个开源产品，使开发者能够更轻松地将 FHE 用于区块链、人工智能等领域的各种用例。
另一方面，它正在构建新的Web3框架，以更好地实现其愿景。
我们可以看到，Zama 目前已经与三家不同的以 FHE 为核心技术的 Web3 设施建立了合作，包括 Inco、Fhenix 和 Privasea，以进一步扩展其 FHE 技术解决方案。其中，Inco 代表 Zama 框架的 Layer 1 方向，Fhenix 代表 Layer 2 方向，Privasea 为 Depin AI 设施方向。
基于Zamas开源框架，FHE技术将有望拓展到更多领域，构建一系列能够解决实际问题的创新新兴产品，从而增强Web3世界的隐私保护，并与生态合作伙伴共同建立在线数据隐私领域的新标准。
信息来源：
https://www.privasea.ai/blog-posts/transforming-ai-with-fhe
本文来源：Privasea与Zama达成合作，共同探索AI、数据安全和ML领域
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