Multicoin合伙人:TEE、ZK和FHE三大隱私技術 為何我更看好FHE

作者:Kyle Samani,Multicoin Capital管理合伙人;翻譯:金色財經xiaozou

近期鍊上隱私話題討論熱度持續攀升,相關討論主要是由Helius首席執行官Mert引領的。 我們投入大量時間研究隱私技術,並進行了可觀的資金投入。

下面是我們的幾點思考:

資產本身比隱私屬性更重要這意味著用戶不需要"恰好具備隱私功能"的隨機資產,而是希望為自己本就青睞/持有的資產增加隱私選項。 對99%的人而言,資產波動風險遠大於隱私帶來的益處。

實現鍊上隱私主要存在三大技術路徑:

可信執行環境(TEE)

零知識證明(ZK)

全同態加密(FHE)

在評估最優方案時,我們首先需明確優化目標。 我認為有三項關鍵變量:

一、能否在無需許可的環境中運行。

二、具備執行任意DeFi操作的能力,且能像處理透明交易一樣對DeFi進行邏輯推演。

三、算法與硬件協同的擴展性能(換言之,不受延遲約束…… 這與上述第一項有天然的衝突)。

第一項變量雖顯而易見卻值得特別關注,因市場上仍存在關於可信執行環境的討論。 可信執行環境在許可製場景下隱私表現卓越,但無法適用於無需許可的環境。 其防護機制已被多次證實存在漏洞。 最近案例如下:

第二項變量是最微妙且最難理解的一點。這正是零知識證明技術的短板所在。

為理解其原因,我們以最簡單的隱私應用zcash為例(不涉及DeFi):當你提交屏蔽交易時,生成的證明大致聲明"本次轉賬後我的餘額保持為正數"。 但若聚合1000筆此類交易後,外部觀察者對鏈狀態能獲取什麼信息? 一無所知。

現在試想在此基礎上構建DeFi生態。 當交易無法感知或交互他人資產時,deFi要如何運轉?

過去十年間,包括Aztec、aleo在內的眾多團隊不斷攻關此難題(可能還有不少我此刻未能記起的項目)。 這些團隊均需應對上述根本性挑戰:如何設計零知識證明系統以允許外界選擇性讀取信息(例如貸款抵押品數量)。

試想作為DeFi開發者的處境:你不僅需要設計協議,還必須:1)在功能受限的前提下構建;2)精通零知識證明原理。 誰會願意在承擔額外風險的情況下,開發管理著九到十位數資金的DeFi系統? 這著實令人卻步。

雖然眾多零知識DeFi團隊努力提升系統易用性,但底層技術複雜性依然難以克服。 更關鍵的是,這相當於要求從頭重建所有DeFi基礎組件。

當前DeFi面臨的根本挑戰在於:其運作必須依賴對全局共享狀態的邏輯推演能力。

或許存在通過選擇性邏輯重構DeFi的可能性,但我對此深表懷疑。 鑑於涉及數十個定製化零知識電路的技術風險,要向全球驗證這一構想,恐怕需要長達十年的努力。

那麼何為全同態加密? FHE允許對加密數據進行計算,這被視為密碼學領域數十年來追求的聖杯。

以FHE作為核心密碼學架構來構思隱私DeFi其實非常簡單--其邏輯推演方式與透明環境完全一致! 不同之處在於,所有數據雖不再透明,卻仍能進行任意計算。

是的,這堪稱魔法。

最後是關於第三項變量的擴展性的思考:FHE擴容的優勢在於完全受硬件算力制約,網絡開銷為零。 這意味著其性能將隨算法、CPU、GPU、FPGA乃至ASIC芯片的演進自然提升。

現有諸多隱私方案嚴重依賴安全多方計算或混淆電路技術,但這些均受網絡帶寬限制--隨著驗證節點數量增加,計算性能反而下降。 (這種性能損耗比共識機制帶來的損耗更具破壞性。 無需許可共識產生的性能損耗在CPU和延遲方面大致是固定的。)

實證表明,以太坊承載100萬驗證節點的實例正是最佳佐證。

這其實與我們的直覺相符:在任何安全多方計算配置中,計算任務實際被分散到多台計算機執行。 數據在計算機間傳輸的次數越多,計算速度就越慢。 電子在6英寸芯片內的移動速度永遠比在6英里電纜中快百萬倍。

全同態加密是唯一能通過硬件升級實現擴展的方案。 鑑於當前各大AI實驗室的巨額投入,未來硬件算力必將迎來驚人提升。 (ASIC通常比GPU性能強100-1000倍。)

基於上述背景,multicoin Capital於2023年中與Protocol Labs共同領投了隱私計算公司zama的7300萬美元融資。

我與傳奇人物Juan Benet共同加入了Zama董事會。 此後,聯合創始人兼首席執行官Rand帶領團隊取得顯著成就:組建超過30名博士的研究團隊,大幅提升全同態加密性能,並成功推進商業化落地。

Zama在此後進一步完成多輪融資,目前資金儲備極為充裕。

Zama於數月前上線公開測試網,主網及代幣即將推出。 你可通過以下渠道深入了解Zama開發生態:

目前僅支持EVM,2026年將兼容SVM。 適配所有現有EVM鍊。

不發行新公鍊!

最後,鑑於多數人對Zama全同態加密性能持懷疑態度,我願以此作結:突破性進展已至!