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ZKsync 社交媒体动态

又来说说Zama吧,闪亮的FHE之子
那么今天这期来讲讲FHE与ZK两种信任模型的战争吧
也是很少有人会仔细讲到的点
加密世界里的两种信任哲学
如果说密码学是一场关于“信任”的革命,那么 ZK(零知识证明) 和 FHE(全同态加密) 就是这场革命的两种派别。
ZK 代表的是一种“证明式信任”:我做完计算,然后向你证明我算对了,但我不告诉你我是怎么算的。
FHE 则是“加密式信任”:我连计算的过程都不想让你看到,你只拿到结果。
前者说的是:“相信我算对。”
后者说的是:“你根本看不到我在算什么。”
听起来只差半步,实际上是两套完全不同的世界观。
ZK 是透明世界里的隐私;FHE 是黑盒世界里的秩序。
ZK:证明的力量
ZK(Zero-Knowledge Proof)是 Web3 过去五年最闪耀的密码学明星。
它的魔力在于:让一方在不透露数据的情况下,证明某个陈述是真的。
举个例子:
你可以证明“我钱包里有 1 ETH”,而不需要展示钱包余额。
在区块链世界里,这太实用了。
ZK 的逻辑是典型的「公开证明,私下计算」——
算是在自己电脑上做,
证明结果放到链上,
别人一验就知道对不对。
于是就有了 zkRollup、zkVM、zkEVM 等整个产业。
ZK 解决的是**“我能信任计算的正确性吗?”**的问题。
它的核心是验证效率高。
验证只要几毫秒,证明生成可能要几秒,但一旦生成,全世界都能快速确认。
这非常适合公链、交易所、桥等场景。
但它的缺点也明显:
数据必须“提前可验证”——一切都要编进证明电路。
不支持真正的“保密计算”——数据本身最终是要公开验证的。
扩展复杂度高——电路一复杂,成本指数级上升。
一句话总结:
ZK 是加密世界的“公证处”,它保证你算得没错,但别人都能看见你在证明。
FHE:黑盒计算的野心
相比之下,FHE(Fully Homomorphic Encryption) 是另一种野心。
它不是证明你算对了,而是直接让你在密文上算。
你把数据加密成一团没人能读懂的密文,
但这团密文仍然可以被计算,比如加、乘、取平均。
最终结果解密后,跟“明文运算”的结果一模一样。
这意味着什么?
意味着可以完全在加密状态下运算。
服务器、合约、AI 模型都不知道自己在处理什么数据。
这是一种彻底的信任消除。
没有中间人、没有泄露风险、也不需要证明。
但代价也大得惊人:
每次运算都慢如蜗牛,自举(bootstrapping)消耗巨大。
过去十年,FHE 几乎都卡在性能瓶颈。
直到 Zama @zama_fhe 的出现
他们通过“可编程自举”和“fhEVM”,
开始让 FHE 从概念走向实用。
ZK 在追求验证的速度;
FHE 在追求隐私的纯度。
性能与边界:谁更接近现实?
在性能上,ZK 暂时赢得漂亮。
验证快、生态成熟、基础设施已经成型
(zkSync、StarkNet、Scroll等L2)。
FHE 还处在“20 TPS”的早期阶段。
但在隐私完备性上,FHE 是更彻底的方案。
ZK 依旧要暴露部分计算逻辑才能证明,
而 FHE 可以让整个计算都在密文中完成。
那么它们的结合体是不是终极杀器?
混合体:zkFHE,未来可能的终极隐私形态
ZK + FHE 的组合(也被称为 zkFHE),
正在成为学术界和产业界的新研究方向。
这套模型的逻辑是:
用 FHE 做隐私计算,让数据在密文中运行;
用 ZK 证明计算确实正确,防止欺骗。
就像保险柜装上摄像头——
你不知道里面在干嘛,但可以确认它干对了。
这能同时解决两大难题:
FHE 太慢 → 用 ZK 验证可简化;
ZK 不够私 → 用 FHE 补全隐私。
Zama @zama_fhe 自己其实也在这个方向探索:
fhEVM 里保留了符号执行、协处理器验证、可证明执行的接口,
为未来的 zkFHE 铺下了系统级的接口。
这是信任与隐私的终极融合:
一个“可验证的密文世界”。

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