Fhenix 宣布与 Privasea 合作，后者是 AI + DePIN 计算领域的先驱，重点关注 FHEML。通过该协议，将利用 Privasea 和 Fhenix 的经验，推动采用 FHE 的安全 AI 应用程序的开发。
1/ 今天，我们很高兴宣布与@Privasea_ai 建立合作伙伴关系，后者是专注于 FHEML 的 AI + DePIN 计算领域的领导者。我们将共同努力，使用完全同态加密 (#FHE) 推动安全 AI 应用程序的开发。pic.twitter.com/OcJw59LdEO
— Fhenix (@FhenixIO) 2024 年 6 月 13 日
FHE 在 AI 时代的意义
由于越来越多的数据存储在网上，数据隐私技术变得比以往任何时候都更加重要。在这场势不可挡的数字革命中，我们需要一种强大且无需信任的隐私技术来保护我们的数字主权。随着人工智能和大型语言模型 (LLM) 的发展，这些模型使用大量数据进行训练，这种需求变得更加迫切。
由于全同态加密 (FHE) 可以直接处理加密数据，因此它是人工智能的完美加密选项。正因为如此，LLM 可以处理盲操作所需的大量数据，而无需对其进行解码。因此，人们与人工智能的互动更加安全可靠。
Privasea 和 Fhenix 之间的合作将利用每家公司的特殊技能和知识，进一步研究和开发区块链和人工智能的结合点。正在进行的 FHE 库创建、促进两组之间的沟通以及硬件加速程序是其中的一些努力。
软件开发
Privasea 和 Fhenix 将合作扩展 Zama 的 TFHE-rs 库，这是两个项目架构的重要组成部分。两个团队还将努力使 Privasea 应用程序能够集成到 Fhenix 的 Layer 2 基础设施之上。
此外，Fhenix 和 Privasea 将研究如何纳入其他支持 SIMD 并行处理和数据打包且基于 CKKS/BGV/BFV 的同态加密算法。这将更好地支持涉及大规模、高精度计算的情况，从而扩大双方产品的潜在市场。
硬件加速
除了这些软件开发工作外，Fhenix 和 Privasea 还将在可能的硬件加速路径上进行合作。更具体地说，探索高并行性、高性能硬件（如 GPU 和 FPGA）以对底层 NTT/FFT 进行硬件加速。预计这种硬件开发将大大提高全同态加密方法的效率。该团队还在探索编程定制 ASIC 芯片的可能性，以增强 Fhenix 的性能。
结论
Fhenix-Privasea 合作是将全同态加密集成到 AI 和区块链应用中的一项重大进步。该团队迫不及待地想与 Privasea 团队合作，并利用其互补的技能推动 FHE 进入 AI 时代。
下一代区块链应用中将使用 FHE 创建机密智能合约。这项创新的加密技术使包括 AI 在内的众多新用例成为可能。
如果您是一名应用程序开发人员并希望获取更多信息，那么 Fhenix 的文档是一个很好的起点。该团队很乐意在其 Discord 频道中解答您关于 Fhenix 或 FHE 的任何疑问。
