從「理論宅男」到「計算明星」：FHE 的崛起與未來暢想
今天，$Swarms 的表現引發了廣泛關注。隨著 AI Agent 資金回流，Swarms 正成為 2025 年 AI 敘事中的頭部應用之一。市場觀察者普遍認為，Swarms 的代幣經濟系統尚未完全落地，但規劃已經清晰明確，一旦系統上線，代幣的採用率和增值應用場景將大幅增加。隨著 AI 從Web2和Web3的交匯點快速成長為吸引二級資金的重要板塊，Swarms 有望在這一過程中成為跨行業的明星項目。
在密碼學的世界裡，全同態加密（FHE）就像一位被埋沒多年的天才，終於走到了舞台的中心，吸引了越來越多的關注。值得一提的是，近期 Shiba Treat 計畫的成功打新活動，為 FHE 賽道帶來了額外的關注。透過將全同態加密與去中心化應用相結合，Shiba Treat 吸引了大量投資者和開發者的目光，標誌著 FHE 技術從學術研究走向了商業化應用的新階段。
FHE 的背景
FHE 首次於 1978 年提出，但由於其計算複雜性，它在很長一段時間內都無法實際應用，並且始終停留在理論階段。學術界的理想主義者雖然對其讚不絕口，但它始終像一位理想化的“理論宅男”，無法突破象牙塔的束縛。
直到 2009 年，Craig Gentry 提出了一個可行的 FHE 模型，打破了以往的技術限制，使 FHE 從一個「高冷理論」逐漸轉變為能夠實際應用的「技術黑馬」。這項突破，猶如班上那個成績不出眾、懶散度日的同學突然一鳴驚人，成為了科學界的新寵。
FHE 技術的突破與應用
FHE 的工作原理可以透過一個形象的比喻來理解：假設你有一塊黃金需要加工，但又不希望工人在過程中偷走金子。於是，你將黃金放入一個密閉的透明盒子，並在盒子上加鎖，工人只能透過手套來操作。即便工人可以操作，金子依然無法被拿走，盒子確保了黃金的完整性。這個盒子像徵著加密演算法，鎖則代表著金鑰，工人是加密計算的操作員，而加密資料就是金子。透過這種方式，FHE 實現了在加密狀態下進行計算，既保障了資料隱私，又能執行複雜的計算任務。
FHE 的魅力在於，它允許在資料加密的狀態下進行計算，而無需先解密。想像一下，你可以將文件放在保險箱裡修改，既不需要打開它，也能進行操作。對於個人隱私和企業數據，FHE 無疑是保護數據的強大防線。它在確保資料隱私的同時，也能夠確保資料的操作不被洩露，完整性得以維持。
FHE 的主要應用場景包括：
資料隱私保護：在醫療、金融等領域，敏感資料的安全性至關重要，FHE 可以在不暴露資料的前提下進行計算。
雲端運算與大數據：資料處理往往發生在雲端，FHE 可以確保資料在運算過程中的隱私性不會被洩露。
智能合約：在Web3領域，FHE 讓智能合約能夠在保障隱私的前提下執行合約內容並進行數位資產的管理。
FHE 生態系統：從基礎設施到應用項目
隨著 FHE 技術的不斷發展，越來越多的計畫開始探索這一領域，推動其應用的實踐和發展。 FHE 不僅限於加密資料的運算，廣泛應用於雲端運算、Web3、AI、隱私交易、量子抗性等多個領域。以下是一些代表性的 FHE 項目：
Zama
作為 FHE 技術的先驅，Zama 推出了 TFHE 和 fhEVM，使得 FHE 在加密貨幣領域成為焦點。透過提供全同態加密解決方案，Zama 實現了 FHE 在 EVM（以太坊虛擬機）相容區塊鏈上的應用。
Fhenix
Fhenix 在以太坊（ETH）上實現了 FHE L2（第二層）解決方案，利用 FHE 加速器和虛擬機器（VM）實現資料加密計算。
Mind Network
專注於透過全同態加密技術為去中心化 AI 應用提供隱私保護解決方案。該平台採用 FHE 加密方法，實現了 AI 演算法在保護用戶資料隱私的情況下進行訓練和推理，使得敏感資料的計算和分析變得安全且透明。 Mind Network 不僅在加密資料上進行運算，也推動了 AI 領域在去中心化框架下的應用發展
Shiba Inu Treat
近期，Shiba Inu 團隊透過引入全同態加密（FHE）技術，配合功能代幣$Treat 為其生態帶來了新的價值和機會，吸引了 1,200 萬的融資。這項創新將資料隱私保護與區塊鏈技術結合，提升了生態的營運效率。在確保資料隱私的同時，FHE 使得複雜計算成為可能。 $Treat 不僅在Web3領域擴展，也積極向Web2領域滲透，旨在打造適用於現實世界的支付系統，未來可能成為跨國支付的工具。
Privasea AI
Privasea AI 利用 FHE 技術確保 AI 與用戶資料的互動過程中「隱身”，既避免隱私洩露，又能實現與 AI 的無縫互動。他們推出的身份驗證應用程式#ImHuman 結合臉部辨識技術驗證用戶身份，並利用 FHE 技術保證身份驗證過程中的資料始終處於加密狀態。
Sunscreen
基於 Rust 的全同態編譯器，Sunscreen 致力於為區塊鏈應用提供加密運算能力，幫助使用者實現隱私保護。
Octra Network
Octra Network 支援 FHE 和高階同態加密（HFHE）的隔離執行環境區塊鏈，專注於增強資料隱私和安全性。
這些專案展示了 FHE 技術的多樣化應用場景，涵蓋了從基礎設施建置到具體應用的各個領域，例如 FHE 加密智慧合約、私有鏈運算、資料加密儲存、隱私保護交易等。
FHE 與 AI 合作的未來
在 FHE 技術的眾多應用領域中，AI 和多智能體系統（MAS）是最具前景的方向之一。 Mind Network 正積極推動 FHE 與 AI 的結合，尤其是在多智能體系統中的應用。多智能體系統是一種協作框架，其中多個 AI 智能體共同工作，解決複雜問題，透過合作提高效率。然而，確保資料在計算過程中不會洩露，同時保持智能體之間的信任與合作，仍是實現這一目標的重大挑戰。
Mind Network 透過 FHE 為多智能體系統提供了一個安全且高效的解決方案。在這項方案中，所有資料在處理過程中都保持加密狀態，確保敏感資訊的隱私性不會被洩露。具體而言，Mind Network 的 FHE 解決方案確保了以下幾點：
資料保護：即使在計算過程中，資料始終保持加密狀態，避免敏感資訊洩露，保障資料隱私。
安全共識：AI 智能體透過提交加密結果，FHE 網路驗證這些結果的準確性和一致性，確保最終的共識既安全又可靠，避免洩漏任何敏感資訊。
高效協作：透過 FHE 技術，多個智能體可以在不暴露敏感資訊的情況下進行協作，實現複雜任務的高效處理。
Mind Network 的技術不僅提升了多智能體系統的安全性和隱私保護能力，也促進了 AI 智能體之間的高效協作。例如，在金融分析應用中，Mind Network 透過 FHE 確保了資料在整個過程中的加密處理，保障了敏感資料的隱私與安全。
Swarms 與 FHE 的結合：推動 AI 多智能體共識
值得一提的是，FHE 和多智能體協作的最新進展也得到了Swarms 官方的支持，Swarms 團隊正在積極推動AI 智能體和Swarm 系統的能力提升，尤其是在Rust 程式語言和FHE-powered 共識方案的結合上。透過採用 FHE 技術，Swarms 正在建立一種加密計算共識框架，使得多個智能體可以在不暴露資料的情況下進行協作。
具體來說，Swarms-rust 專案是 Swarms 團隊在 Rust 語言下重新實現的多智能體編排平台，旨在提供更有效率、可靠的跨平台應用開發。其特別的優勢在於能夠在多個智能體之間安全地交換訊息，並透過 FHE 技術進行加密共識。該項目的特點包括：
AI 共識：多個智能體透過加密的資料聚合和共識機制，達成一致決策，同時確保模型和資料的安全性。
跨智能體協作：在多個智能體之間實現安全、加密的資料交換，確保資訊的隱私性。
自治性：支持去中心化的自主決策，減少人工幹預，實現智慧體間的自主協作。
Swarms 團隊明確表示，FHE 是實現高效、安全的多智能體共識方案的關鍵技術之一，尤其在保護智能體模型的智慧財產權和確保交易決策的可靠性方面具有重要作用。例如，在交易領域，多個專業智能體可以基於各自的私有模型進行決策，最終透過加密共識投票得出更可信的結果，從而大幅提高決策的準確性和可靠性。
總結
FHE 作為一項具有廣泛應用前景的技術，正在深刻改變我們處理資料的方式。從區塊鏈到 AI，從雲端運算到隱私保護，FHE 提供了一種在保障隱私的前提下進行資料運算的全新方法。隨著 FHE 技術的不斷成熟，越來越多的專案和平台正在將其應用於實際場景，推動加密技術的進步與創新。
在這過程中，Mind Network 憑藉其在 FHE 與 AI 結合方面的領先技術，展現出了巨大的潛力。透過為多智能體系統提供安全、高效的加密運算支持，Mind Network 不僅增強了資料隱私保護，也推動了 AI 協作的創新。同時，Swarms 團隊也透過 FHE 進一步推動了多智能體協作的能力，建構了更安全、更有效率的共識框架。隨著 FHE 技術的進一步發展，AI 與加密技術的融合將成為未來數位世界的重要發展趨勢。
