ZKML trifft FHE: Die kryptographische Fusion, die private KI auf der Blockchain endlich möglich macht
Was wäre, wenn ein KI-Modell beweisen könnte, dass es korrekt ausgeführt wurde – ohne dass jemals jemand die verarbeiteten Daten sieht? Diese Frage beschäftigt Kryptographen und Blockchain-Ingenieure seit Jahren. Im Jahr 2026 nimmt die Antwort endlich Gestalt an, und zwar durch die Verschmelzung zweier Technologien, die einst als zu langsam, zu teuer und zu theoretisch galten, um von Bedeutung zu sein: Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML) und Fully Homomorphic Encryption (FHE).
Einzeln betrachtet löst jede Technologie die Hälfte des Problems. Mit ZKML lässt sich verifizieren, dass eine KI-Berechnung korrekt durchgeführt wurde, ohne sie erneut auszuführen. FHE ermöglicht es, Berechnungen auf verschlüsselten Daten durchzuführen, ohne diese jemals zu entschlüsseln. Gemeinsam schaffen sie das, was Forscher als „kryptographisches Siegel“ für KI bezeichnen – ein System, bei dem private Daten das Gerät nie verlassen, die Ergebnisse jedoch für jeden auf einer öffentlichen Blockchain als vertrauenswürdig nachweisbar sind.
Von „Vielleicht möglich“ zu „Tatsächlich im Einsatz“
Vor drei Jahren existierte ZKML als Branche kaum. Eine Handvoll Forscher – Modulus Labs, EZKL, Dr. Daniel Kang, Dr. Cathie So – versuchten zu beweisen, dass KI-Outputs mit Zero-Knowledge-Proofs verifiziert werden können. Der unmittelbare Einwand war vernichtend: Allzweck-Zero-Knowledge-Virtual-Machines haben einen 100.000- bis 1.000.000-fachen Rechenaufwand. Den Beweis selbst für eine einfache neuronale Netzinferenz zu erbringen, war lächerlich unpraktikabel.
Dieser Einwand gilt nicht mehr. Ende 2025 kam es zu dem, was die Extropy Academy als „zkML-Singularität“ bezeichnet – dem Moment, in dem der Nachweis von Transformer-Architekturen (dem Rückgrat moderner KI) kryptographisch machbar wurde. Der Durchbruch gelang durch Fortschritte bei Polynomial-Commitment-Schemata, Lookup-Argumenten und System-Level-Engineering, die nicht-lineare Aktivierungsfunktionen wie Softmax und GELU bezwangen, welche LLM-Beweise zuvor unbezahlbar gemacht hatten.
Die entscheidende Asymmetrie, die ZKML so elegant macht: Die Berechnung kann teuer sein, aber die Verifizierung ist günstig. Ein Cloud-Anbieter führt das Modell auf einem GPU-Cluster aus, erstellt einen kryptographischen Beweis und händigt Ihnen einen Beleg aus, dessen Verifizierung nur 50 Millisekunden dauert – ganz ohne Vertrauen vorauszusetzen.
Lagrange Labs führte die Entwicklung mit DeepProve-1 an, der heute leistungsstärksten ZKML-Bibliothek der Branche, die bis zu 700-mal schneller als bestehende Lösungen ist. Sie wird bereits in Dutzenden von Projekten in den Bereichen Gesundheitsdiagnostik, Content-Moderation und On-Chain-Trading-Agents eingesetzt. Modulus Labs demonstrierte unterdessen Beweissysteme, die in der Lage sind, Modelle mit bis zu 18 Millionen Parametern direkt in Blockchain-Netzwerken zu verifizieren – ein Meilenstein, der noch 18 Monate zuvor Jahre entfernt schien.
FHEs parallele Revolution: Rechnen, ohne zu sehen
Während ZKML das Problem der Verifizierbarkeit löste, ging die vollhomomorphe Verschlüsselung (Fully Homomorphic Encryption, FHE) das Thema Datenschutz aus einem ganz anderen Blickwinkel an. FHE ermöglicht es, Operationen auf verschlüsselten Daten durchzuführen und verschlüsselte Ergebnisse zu erzeugen, die nur der Dateneigentümer entschlüsseln kann. Das KI-Modell sieht nie Rohdaten, der Server sieht nie Rohdaten und niemand dazwischen sieht Rohdaten.
Für die Blockchain ist dies transformativ. Öffentliche Ledger sind von Natur aus transparent – jede Transaktion, jede Statusänderung eines Smart Contracts ist für jeden sichtbar. FHE bricht diese Einschränkung auf. Projekte wie Zama, das zum ersten Open-Source-Kryptographie-Einhorn mit einer Bewertung von 1 Milliarde US-Dollar wurde, haben FHEVM entwickelt – ein Framework, das verschlüsselte Berechnungen direkt in Solidity Smart Contracts bringt. Zamas System verarbeitet bereits 20 Transaktionen pro Sekunde pro Chain (genug, um den gesamten aktuellen Ethereum-Verkehr mit voller Verschlüsselung abzuwickeln) und strebt mit kommenden Hardware-Partnerschaften 1.000 TPS an.
Fhenix bringt verschlüsselte Berechnungen zu Ethereum mit einer Entwicklererfahrung, die sich mit minimalem Aufwand in bestehende Solidity-Umgebungen integrieren lässt – Berichten zufolge mit nur einer Codezeile für die Uniswap v4-Integration. Inco baut eine breitere Vertraulichkeitsschicht für Web3 mit verschlüsselter Smart-Contract-Ausführung und programmierbarer Zugriffskontrolle auf.
Die Performance-Lücke, lange Zeit die Achillesferse von FHE, schrumpft schnell. Im Januar 2025 demonstrierten Forscher von Cornell, Google, MIT und Georgia Tech, dass FHE-Berechnungen durch die Wiederverwendung von KI-Chips wie den TPUs von Google beschleunigt werden können. COTIs Garbled-Circuits-Implementierung auf seinem Ethereum L2 liefert eine bis zu 3.000-mal schnellere Performance als herkömmliches FHE bei 250-mal geringerem Rechenaufwand. Spezialisierte FHE-ASICs werden von mehreren Unternehmen entwickelt und versprechen, die Lücke zwischen verschlüsselter und unverschlüsselter Berechnung weiter zu schließen.
Warum die Fusion alles verändert
ZKML und FHE lösen komplementäre Hälften des Datenschutz-Verifizierbarkeits-Problems. Wer versteht, warum sie einander brauchen, erkennt das Gesamtbild.
Einschränkung von ZKML: Der Prover benötigt Zugriff auf alle Daten. Um einen Zero-Knowledge-Beweis zu erstellen, dass ein Modell korrekt gelaufen ist, muss jemand das Modell tatsächlich mit den realen Daten ausführen. Der „Zero-Knowledge“-Teil bedeutet, dass der Verifizierer nichts erfährt – aber der Prover sieht alles. Für sensible Krankenakten, Finanzdaten oder persönliche Informationen ist dies ein Ausschlusskriterium.
Einschränkung von FHE: Es gibt keine Möglichkeit, kryptographisch zu beweisen, dass die auf verschlüsselten Daten durchgeführte Berechnung die richtige war. Man kann das Ergebnis nach der Entschlüsselung verifizieren, aber man kann gegenüber einem Dritten – etwa einer Blockchain – nicht beweisen, dass ein bestimmtes Modell auf bestimmte verschlüsselte Eingaben angewendet wurde. Ein böswilliger Server könnte ein völlig anderes Modell ausführen, und man würde es erst im Nachhinein erfahren.
Die Fusion: FHE verschlüsselt die Daten, sodass sie während der Berechnung niemand sieht. ZKML beweist, dass die Berechnung korrekt durchgeführt wurde. Zusammen ergibt sich ein System, bei dem private Daten privat bleiben, die Ausführung des KI-Modells verifizierbar ist und das Ergebnis von jedem On-Chain-Verifizierer überprüft werden kann – ohne dass eine Partei Zugriff auf die Rohdaten hat.
Dies ist nicht nur Theorie. Primus, ein in Hongkong ansässiges Kryptographie-Unternehmen, baut bereits das, was sie zkFHE nennen – Zero-Knowledge-Proofs über vollhomomorphen Verschlüsselungsberechnungen. Das Forschungsteam von Zama hat Arbeiten zu ZK-FHE als aufkommendes Paradigma veröffentlicht. Das F-HAD-Framework, das Federated Learning mit FHE und zk-SNARKs kombiniert, hat eine Genauigkeit von 98,9 % bei der Erkennung von Finanzanomalien mit einer Inferenz-Latenz von 17,6 Millisekunden demonstriert – 42 % schneller als vergleichbare sichere Systeme.
Reale Anwendungen nehmen Gestalt an
Der ZKML-FHE-Stack ist nicht nur eine Forschungs-Kuriosität. In verschiedenen Bereichen entstehen bereits produktive Anwendungsfälle.
Private DeFi: Verschlüsselte Smart Contracts können Token-Swaps, Auktionen und Lending-Protokolle ausführen, bei denen Gebotsbeträge, Besicherungsverhältnisse und Handelsstrategien für Front-Runner und MEV-Bots unsichtbar bleiben. Die Confidential Token Association, eine Partnerschaft zwischen OpenZeppelin, Zama und Inco, entwickelt einheitliche Standards für verschlüsselte Token-Operationen.
Verifizierbare KI-Agenten: Da autonome KI-Agenten in DeFi immer präsenter werden (sie sind bereits für 30 % des Polymarket-Volumens verantwortlich), wird die Frage, ob ein Agent seine angegebene Strategie tatsächlich ausführt, entscheidend. ZKML-Beweise können verifizieren, dass ein bestimmtes Modell eine spezifische Handelsentscheidung generiert hat, während FHE sicherstellt, dass die proprietäre Strategie des Agenten verschlüsselt bleibt. Ion Protocol hat sich mit Modulus Labs zusammengeschlossen, um genau dies zu bauen – eine Risk-Engine, die das Kreditrisiko von Validatoren mithilfe von verifiziertem On-Chain-ML analysiert.
Medizinische Diagnostik: EZKL entwickelt einen für Mobilgeräte optimierten Prover für medizinische Echtzeitdiagnostik, bei dem Patientendaten auf dem Gerät verschlüsselt bleiben, während ein Diagnosemodell läuft und ein verifizierbares Ergebnis liefert. Der Beweis bestätigt, dass das korrekte Modell verwendet wurde; die Verschlüsselung stellt sicher, dass die Daten des Patienten niemals das Smartphone verlassen.
Dezentrale Identität: Das World ID-System von Worldcoin nutzt bereits ZKML für die Iris-Scan-Verifizierung – es beweist, dass eine Person einzigartig ist, ohne ihre biometrischen Daten preiszugeben. Die Integration von FHE in die Pipeline würde eine Identitätsverifizierung ermöglichen, bei der selbst der Proving-Server niemals die rohen biometrischen Eingaben sieht.
Credit Intelligence: Synnax Technologies, eine Plattform mit Sitz in den VAE, aggregiert Vorhersagen aus einem dezentralen Netzwerk für maschinelles Lernen und nutzt sowohl FHE- als auch Zero-Knowledge-Protokolle, um finanzielle Erkenntnisse zu gewinnen, ohne die zugrunde liegenden Kreditdaten offenzulegen.
Die Performance-Grenze: Was 2026 liefert
Die Konvergenz von Hardware-Beschleunigung und algorithmischer Optimierung schließt die Performance-Lücke, die ZKML und FHE einst unpraktikabel machte.
GPU-Optimierung: Jedes größere ZKML-Framework – EZKL, Lagrange, zkPyTorch, Jolt – läuft mittlerweile auf CUDA-fähigen GPUs. Aber der GPU-Support von 2025 bedeutete lediglich "es läuft auf GPUs". 2026 wird liefern: "es ist für GPUs optimiert" – Algorithmen, die um GPU-Primitive herum neu entwickelt wurden, anstatt von CPU-Implementierungen portiert zu werden. Die erwartete Auswirkung ist eine 5- bis 10-fache Beschleunigung, wodurch die Beweiszeiten für produktionsreife Modelle von 30 Sekunden auf 3 bis 5 Sekunden sinken.
Verteiltes Proving: Die Beweiserstellung wird über Cluster hinweg parallelisiert – der Circuit wird aufgeteilt, an mehrere Prover verteilt und die Ergebnisse werden aggregiert. Lagrange und Polyhedra (zkPyTorch) sind führend in diesem Bestreben, das das Beweisen von Modellen ermöglicht, die für eine einzelne Maschine zu groß sind.
FHE-Hardware: Zama kooperiert mit mehreren Chipherstellern für dedizierte FHE-ASICs. LatticaAIs HEAL (Homomorphic Encryption Abstraction Layer) bietet eine hardware-agnostische API, die FHE-Software mit spezialisierten Beschleunigern verbindet und Anwendungen gegen die sich schnell entwickelnde Hardware-Landschaft zukunftssicher macht.
NVIDIAs Rolle: NVIDIAs Vera Rubin NVL72 ermöglicht Rack-Scale Confidential Computing über 72 GPUs und 36 CPUs hinweg mit nahezu nativer Performance und schafft so eine Hardware-Basis für verschlüsselte KI-Inferenz auf Unternehmensebene. Dies ist nicht blockchain-spezifisch, schafft aber die Infrastruktur, die dezentrale Netzwerke letztendlich nutzen werden.
Verbleibende Herausforderungen
Die ZKML-FHE-Fusion ist nicht ohne Reibungsverluste. Zwischen aktuellen Prototypen und der breiten Akzeptanz stehen mehrere Hürden.
Das Beweisen großer Modelle bleibt teuer. Während Modelle mit 18 Millionen Parametern mittlerweile On-Chain verifiziert werden können, liegen modernste LLMs mit Hunderten von Milliarden Parametern noch in weiter Ferne. Die Branche konzentriert sich auf hybride Ansätze – kritische Entscheidungsebenen mit ZK beweisen, während TEEs (Trusted Execution Environments) für Massenberechnungen genutzt werden.
Die Standardisierung ist fragmentiert. Mehrere konkurrierende Beweissysteme, FHE-Schemas und Integrationsansätze führen zu Interoperabilitätsproblemen. FHE.org und die Confidential Token Association arbeiten an Standards, aber das Ökosystem befindet sich noch in einem frühen Stadium.
Die Developer Experience muss verbessert werden. EZKL hat ZKML demokratisiert, indem es Standard-ONNX-Modelldateien akzeptiert, aber die vollständige ZK-FHE-Pipeline erfordert immer noch kryptografisches Fachwissen, das den meisten Entwicklern fehlt. Abstraktionsschichten wie HEAL von LatticaAI und die Solidity-Integration von Fhenix sind Schritte in die richtige Richtung.
Risiken der Hardware-Zentralisierung. Das Spannungsfeld zwischen dezentralen Netzwerken, die auf Consumer-GPUs setzen, und der rohen Geschwindigkeit spezialisierter ZK-ASICs und FHE-Chips könnte neuen Zentralisierungsdruck erzeugen – genau das, was Blockchain eigentlich vermeiden sollte.
Ausblick
Die Konvergenz von ZKML und FHE stellt einen fundamentalen Wandel dessen dar, was an der Schnittstelle von KI und Blockchain möglich ist. Zum ersten Mal haben wir einen glaubwürdigen Weg zu Systemen, in denen KI-Modelle als korrekt bewiesen werden können, Daten während der gesamten Berechnung verschlüsselt bleiben und Ergebnisse in öffentlichen, erlaubnisfreien Netzwerken vertrauenswürdig sind.
Der Zeitplan lautet nicht "irgendwann". Giza startet 2026 auf StarkNet. Der mobile Prover von EZKL zielt in diesem Jahr auf medizinische Echtzeit-Anwendungsfälle ab. Zamas FHEVM ist bereits mit 20 TPS verschlüsselter Rechenleistung live. Die FHE.org Conference 2026 präsentierte produktionsreife Frameworks, darunter Veil für datenschutzfreundliches ML und HEIR, einen universellen FHE-Compiler.
Bis Ende 2026 wird sich die Frage von "Ist private, verifizierbare KI auf der Blockchain möglich?" zu "Welcher Stack gewinnt?" verschieben. Dieser Wettbewerbsdruck – zwischen Lagrange, EZKL, Zama, Fhenix, Modulus und Dutzenden von Newcomern – ist genau das, was die Technologie von "produktionsreif" zu "produktionsdominant" treiben wird.
Der heilige Gral ist nicht länger theoretisch. Er wird gerade gebaut.
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