Web3のプライバシーコンピュートレイヤー → @zama_fhe

FHEは暗号化されたデータをプログラム可能な資産に変換し、値を不明瞭に保ちます
開発者は契約のために euint 型を取得します → 操作はプレーンテキストではなく暗号文で行われます

検証可能性が保持されました
- コプロセッサは暗号文のコミットメントを公開します
- ゼロ知識証明は入力の有効性を強制します
- MPCとコンセンサスによる閾値復号は正確性を整合させる

これが解放するもの
- プライベートDeFi (オーダー、残高、戦略)
- プロンプト/出力を漏らさずにオンチェーンAI推論
- 監査証跡を持ちながらも機密データを保持する規制準拠の消費者アプリ

計画するためのトレードオフ
- パフォーマンス/レイテンシ → オフチェーンコプロセッサ、ハードウェアアクセラレーション、シンボリック実行によって軽減される
- インフラの複雑さ → より多くの移動部分、テストと運用が重要
- メタデータの露出 → 最小限に、隠しておくべきもののために設計する

シーズン3 #ZamaCreatorProgram → 30日間、$56k toトップ100、1,000 OG NFT + アルファ
@ProtocolLabsのようなチームに支えられている → 開発者にとって強いシグナル

最初にFHEを採用するのはどの分野ですか: DeFi、AI、それとも消費者ウォレットですか？返信して、その理由を教えてください。