摘要：这不仅表明Zama对于Privasea技术方案、长期发展前景以及叙事方向的认可，同时也是隐私保护应用于机器学习领域的重要进展”。目前，Zama开发了针对开发者友好的FHE库和解决方案，并在性能上持续进行优化，其推出的fhEVM，在区块链应用的隐私智能合约方面取得显著成效，并已与多个项目包括...
“近日， Privasea 生态不断取得实质性的生态进步。在之前获得新一轮战略私募轮融资后，其也获得了新一轮战略私募轮融资。 Zama 达成战略合作伙伴关系，双方将长期绑定。这不仅说明了这一点。 Zama 对于 Privasea 对技术规范、长期发展前景和叙事角度的认可，也是机器学习领域隐私保护的重要进展。
Zama 是一种致力于推广全同态加密技术的技术（FHE）在过去的四年里，在区块链和人工智能领域使用的科技公司将继续在过去的四年里使用。 FHE 从抽象的数学理论到实际的可用代码，大大提高了开发者对开发者的需求 FHE 技术的应用能力。近期，Zama 在其 A 在轮融资中成功筹资 7300 万美元进一步印证了市场对 Zama 技术水平和发展潜力的信心。
目前，Zama 开发了开发者友好的开发方法 FHE 库和解决方案，并在性能上不断优化，其推出的 fhEVM，在区块链技术隐私智能合约方面取得了显著成效，并与多个项目一起包括 Fhenix、Shiba Inu 和 Inco 这些合作意味着区块链隐私保护的实际进展。
人工智能、机器学习等 Zama 期望推动 FHE 技术广泛应用于潜在领域，如其推出 Concrete ML 工具服务于这些前沿技术领域，为了在这个方向上进一步取得实质性进展，最近 Zama 已经与 Privasea 实现战略合作伙伴关系，形成深入的技术整合。基于此，Zama 将长期为 Privasea 的 FHEML 方案提供技术支持， Privasea 也将成为 Zama 把它 FHE 方案应用于 AI、ML 这个领域的一个重要拼图。
通过这次合作，Privasea 与 Zama 它将在彼此的生态系统中发挥不可或缺的作用，双方的生态系统将长期绑定。同时，这种合作关系的实现也表明，隐私保护技术在机器学习领域的应用即将取得新的突破。
Privasea 生态的叙述
Privasea 是一个由 AI DePIN 驱动、以 FHE 为技术方案隐私计算平台，致力于提供安全可持续的隐私计算平台 AI 和机器学习计算环境。我们可以看到，在 AI 数据安全和隐私保护在领域中一直是一个长期而复杂的挑战， Privasea 的 FHE 该方案具有很高的数据保密性和合规性，并能遵守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 基于管道的管道 TFHE-RS 和 Concrete-ML 并对 Privasea 特别定制实际需求。这部分为数据的安全性提供了坚实的堡垒，使用户的数据在整个计算步骤中得到加密保护，即使在协同计算的过程中也不会泄露。所以我们可以看到，Zama 是 Privasea FHE 它的重要来源，它的对 Privasea 网络的支持是长期的、持续的。
Privasea 它不仅可以使用 API，为开发者提供接入 Privasea AI 网络能力的工具和功能支持其无缝控制 AI 能力集成到他们的应用程序中，同时保证了数据的安全性和隐私性。同时 Privasea 还推出了以计算为核心的计算 DePIN 网络 Privanetix，该网络汇集了分散的计算资源，使其能够安全高效地处理加密数据。网络的每个节点都配备了适用的设备 FHEML 管道，促使分散的节点在不暴露敏感数据的情况下有效地进行机器学习计算。
Privanetix 网络由 Privasea 由智能合同套件驱动，确保网络中的计算节点能够准确跟踪和奖励。智能合同鼓励网络参与者，保持透明度和公平性，是所有网络可持续运行的经济基础。
Privasea 另一个优点是，它支持没有密码学或编程背景的客户，并且可以很容易地浏览和使用该网络。这不仅大大降低了高级使用的使用 FHE AI 计算门槛，让更多用户安全享受 AI 它带来了便利，但也可以带来这套隐私 AI 计算能力无缝扩展到各个领域。同时，Privasea 网络在保护用户信息的同时，支持合规审计，满足各种国家法律法规，包括反洗钱法。这种链下计算方案不仅保证了数据的安全，而且保证了必要时可以审查网络的行为，为用户提供了一个安全可靠的计算环境。
基于此，Privasea 它可以与许多需要验证和计算分析的场景高度结合，以保护数据。潜在场景包括生物识别、医疗、金融、安全云数据计算、匿名投票系统等。
我们看到，Privasea 正在推动 FHE 策略的大规模选择，同时是策略的大规模选择 AI 在保证数据安全、符合数据法规的前提下，技术与各种场景深度结合，广泛选择增加动力，生态也有望成为万亿应用市场的新价值媒介。
Privasea 与 Zama “双向奔赴”
目前，Privasea 与 Zama 合作取得了实质性进展，两者合作的核心在于算法整合。Privasea 目前不仅支持主流 TFHE 方案，还将 Zama 的先进 TFHE-rs 数据库整合到自己的网络中，以提高 AI 操控的隐私性和安全性。同时，Privasea 将和 Zama 技术团队密切合作，确保技术团队密切合作 TFHE 该方案可以无缝集成 Privasea 在基础设施中，通过在测试网上进行压力测试和安全审计，双方将共同保证技术集成的稳定性和安全性。
除系统集成外，Privasea 与 Zama 将深入探讨 ZAMA 全球密钥模型等新功能，并进行设计，为未来的布局打下基础。同时，Privasea 也将基于 ZAMA-ConcreteML 该平台将开发一系列隐私保护 AI 这些应用程序涵盖了生物识别、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进行应用程序测试。通过这些具体的应用案例，Privasea 与 Zama 它可以将理论转化为实际用户价值，也验证了加密算法在实际环境中的有效性。
此外，Privasea 与 Zama 还计划通过定期的技术研讨会和研讨会，建立知识共享平台，促进技术、想法和良好实践的交流。除了一系列的技术合作外，他们还计划在市场层面进行深入的合作，如市场扩张策略、联合产品推广等。
所以总的来说，Privasea 通过将 Zama 的 TFHE-rs 库整合到其网络中，将加强 AI 控制的隐私性和安全性将伴随着这种全新的集成 Privasea 生态发展的始终。而 Privasea 作为将 FHE 技术应用于 AI、ML 已经在其他领域有所见术的生态， 有望为 Zama 的 AI 布局提供长期支持，为布局提供长期支持，为布局提供长期支持。 FHE 方案所需的计算资源提供了重要的支持，这是方案所需的计算资源 Zama 其他合作伙伴不能给予的。在此基础上，Privasea 有望成为 Zama 把它 FHE 方案应用于 AI、ML 这个领域的一个重要拼图。
实际上，Privasea 与 Zama 一方面，两者都在促进生态愿景的一致性 FHE 技术在不同领域的选择，双方都是 AI、ML 在粉丝等方面，这种合作也被认为是一种合作 “双向奔赴”。
Zama 的全新 Web3 轮廓
Zama 构建端到端加密网络生态 HTTPZ（“Z” 即 “Zero Trust零信任)是生态愿景，因此，一方面是生态愿景 Web2 和 Web3 应用程序提供开源 FHE 工具生态，通过建立多个开源产品，开发人员可以更容易地使用 FHE 用于区块链和人工智能的各种用例。
另一方面，它正在建造一个全新的 Web3 框架，以更好地实现愿景。
我们看到，Zama 目前已经有三个不同的方向，但是同样的方向是同样的 FHE 以技术为核心 Web3 设施建立了合作，包括 Inco、Fhenix 与 Privasea 建立合作，以对其进行合作 FHE 深入扩展技术规范。其中 Inco 代表着 Zama 框架的 Layer 1 方向，Fhenix 代表着 Layer 2 方向，而 Privasea 则作为 Depin AI 设施方向。
基于 Zama 开源框架，FHE 技术有望深入拓展到更多领域，打造一系列创新、解决实际问题的新兴产品，从而增强 Web3 世界隐私，并与其生态合作伙伴共同在网络数据隐私领域建立新的标准。
信息源：
https://www.privasea.ai/blog-posts/transforming-ai-with-fhe
https://www.zama.ai/media
