关注AI和隐私的交叉点，说说全同态加密 @mindnetwork_xyz 全同态加密允许在不解密数据的情况下直接对加密数据进行计算，并且计算结果仍然是加密的。它解决了一个世纪难题，就是隐私和实用性的矛盾。 一个熟悉的话题，在链上交易保证了去中心化、公开透明，但不想暴露仓位? 这需要密码学“魔法”: 就像上面的例子，在区块链领域，其公开透明性往往与用户隐私需求存在冲突，是一个既要还要的需求。这种需求也存在于AI领域，比如：医院把病人的医疗记录加密后交给 AI 分析，但通常这些病人信息是涉及隐私需要保密的，它需要 AI 不解密就能得出诊断结果。 Mind Network是目前看到的圈内唯一做这个领域的项目，它的目标是构建一个“全加密的Web3基础设施”，解决数据隐私保护和可信AI等行业痛点，主要由三个产品组件构成： MindChain - 为 AI Agent设计的 FHE 链 FHE Bridge - 基于 FHE 的跨链协议 Mind Lake - 为 AI Agent设计的加密数据库 我们分别从Crypto和AI两个视角来看 Crypto领域： 对于一些高价值数据或敏感数据，能够在保证隐私的情况下进行计算，同时不失去其本身的区块链所有特性，也无需担心这些数据会泄露给链上节点或其他参与者。 这里最容易想到的例子就是Perps dex中，用户既想在去中心化的环境中进行交易，同时想隐藏自己的持仓金额、杠杆倍数或清算价格，因为这些信息一旦暴露，可能被其他交易者利用（比如狙击清算）。FHE就可以先将这些数据在链上加密，然后在加密的状态下计算用户的仓位状态，而无需解密即可触发智能合约操作。 AI领域： 通过 FHE 保护 AI 网络中的输入和输出数据，这一点在传统AI和去中心化AI领域都有需求，比如上面举的医疗病例的案例。Mind Network 支持 AI Agent在加密数据上训练和推理，从而保护隐私数据，能很好解决这一问题，并帮助AI在某些专业领域实现突破，或解决特殊领域的难题。官方在今年2月宣布了DeepSeek与FHE SDK集成，可以让 AI 在不解密的情况下处理数据。 Crypto行业正在探索中心化AI领域，这块的尝试有很大争议，我们是否到了一个需要去中心化AI的时候，这个有待讨论。仅从这件事的本质上来说，AI 需要大量去中心化形式的数据训练，而数据共享时容易泄露隐私。很多涉及到敏感数据或用户不愿意公开数据，就会限制了去中心化 AI 的发展。FHE也能解决这个问题。 目前FHE尚未大规模普及，主要原因是其计算成本高，资源消耗也大，FHE计算比普通明文计算慢几个数量级，但这是一个需求非常确定的方向，个人也在学习当中，欢迎交流讨论。