隐私技术栈之争：ZK vs FHE vs TEE vs MPC —— 哪种技术将赢得区块链最重要的竞赛？
2024 年，全球机密计算市场价值为 133 亿美元。预计到 2032 年，这一数字将达到 3,500 亿美元 —— 复合年增长率为 46.4%。目前已有超过 10 亿美元专门投入到去中心化机密计算（DeCC）项目中，20 多个区块链网络组成了 DeCC 联盟，以推广隐私保护技术。
然而，对于决定使用哪种隐私技术的开发者来说，现状令人困惑。零知识证明（ZK）、全同态加密（FHE）、可信执行环境（TEE）和多方计算（MPC）各自解决的是根本不同的问题。选择错误的技术会浪费数年的开发时间和数百万美元的资金。
本指南提供了行业所需的对比：真实的性能基准测试、诚实的信任模型评估、生产环境部署状态，以及将在 2026 年实际交付的混合方案。
每项技术的实际作用
在进 行对比之前，必须理解这四种技术并不是可以互换的替代方案。它们回答的是不同的问题。
零知识证明 (ZK) 回答的是：“如何在不泄露数据的情况下证明某事是真的？” ZK 系统生成密码学证明，证明计算被正确执行，而无需披露输入。输出是二进制的：陈述要么有效，要么无效。ZK 主要关注的是验证，而非计算。
全同态加密 (FHE) 回答的是：“如何在不解密数据的情况下对其进行计算？” FHE 允许直接在加密数据上进行任意计算。结果保持加密状态，只能由密钥持有者解密。FHE 关注的是保护隐私的计算。
可信执行环境 (TEE) 回答的是：“如何在隔离的硬件飞地中处理敏感数据？” TEE 使用处理器级的隔离（Intel SGX, AMD SEV, ARM CCA）来创建安全飞地（Enclaves），即使是操作系统也无法访问其中的代码和数据。TEE 关注的是硬件强制的机密性。
多方计算 (MPC) 回答的是：“如何在不泄露个人输入的情况下，由多个参与方计算出共同结果？” MPC 将计算分布在多个参与方之间，因此没有任何一个参与者能了解最终输出之外的任何信息。MPC 关注的是无需信任的协作计算。
性能基准：至关重要的数据
Vitalik Buterin 曾主张，行业应从绝对的 TPS 指标转向“密码学开销比（cryptographic overhead ratio）” —— 即对比使用隐私技术与不使用隐私技术的任务执行时间。这种框架揭示了每种方法的真实成本。
FHE：从不可用到可行
在历史上，FHE 曾比未加密的计算慢数百万倍。但现在情况已经改变。
Zama 是首个 FHE 独角兽企业（在融资超过 1.5 亿美元后估值达到 10 亿美元），其报告显示自 2022 年以来速度提升了超过 2,300 倍。目前在 CPU 上的性能可达约 20 TPS，用于机密 ERC-20 转账。GPU 加速将这一数值推高至 20-30 TPS（Inco Network），相比仅使用 CPU 执行，提升了高达 784 倍。
Zama 的路线图目标是到 2026 年底通过 GPU 迁移实现每条链 500-1,000 TPS，并预计在 2027-2028 年推出基于 ASIC 的加速器，目标是 100,000+ TPS。
架构也至关重要：Zama 的机密区块链协议使用符号执行，智能合约在轻量级的“句柄（handles）”上操作，而不是实际的密文。繁重的 FHE 操作在链下协处理器上异步运行，从而保持链上 Gas 费用处于较低水平。
底线： 对于典型操作，FHE 的开销已从 1,000,000 倍下降到大约 100-1,000 倍。目前已可用于机密 DeFi；到 2027-2028 年，其吞吐量将具备与主流 DeFi 竞争的能力。
ZK：成熟且高效
现代 ZK 平台已经实现了显著的效率。SP1、Libra 和其他 zkVM 展示了近乎线性的证明者扩展能力，对于大型工作负载，密码学开销低至 20%。在消费级硬件上，简单支付的证明生成时间已降至一秒以下。
ZK 生态系统是这四种技术中最成熟的，已在 Rollup（zkSync, Polygon zkEVM, Scroll, Linea）、身份验证（Worldcoin）和隐私协议（Aztec, Zcash）中实现了生产级部署。
底线： 对于验证任务，ZK 提供的开销最低。该技术已通过生产验证，但不支持通用的隐私计算 —— 它证明的是正确性，而不是持续计算过程中的机密性。
TEE：快速但依赖硬件
TEE 以接近原生的速度运行 —— 它们增加的计算开销极小，因为隔离是由硬件强制执行的，而不是通过密码学操作。这使得它们成为机密计算中速度最快的选择。
权衡点在于信任。你必须信任硬件制造商（Intel, AMD, ARM），并相信不存在侧信道漏洞。2022 年，一个关键的 SGX 漏洞迫使 Secret Network 协调了一次全网密钥更新 —— 这展示了操作风险。2025 年的实证研究显示，32% 的真实世界 TEE 项目在飞地内部重新实现密码学时存在侧信道暴露风险，25% 的项目表现出不安全的实践，削弱了 TEE 的保障。
底线： 执行速度最快，开销最低，但引入了硬件信任假设。最适合对速度要求极高且可以接受硬件被攻破风险的应用。
MPC：受限于网络但具备韧性
MPC 性能主要受限于网络通信而非计算。在协议执行期间，每个参与者必须交换数据，产生的延迟与参与者数量以及他们之间的网络状况成正比。
Partisia Blockchain 的 REAL 协议提高了预处理效率，实现了实时 MPC 计算。Nillion 的 Curl 协议扩展了线性秘密共享方案，以处理传统 MPC 难以应对的复杂操作（除法、平方根、三角函数）。
总结： 性能中等，但具备强大的隐私保证。诚实多数假设意味着即使部分参与者被攻破，隐私依然安全，但任何成员都可以审查计算 —— 这是与 FHE 或 ZK 相比的一个根本性局限。
信任模型：真正的区别所在
性能比较占据了大多数分析的主导地位，但对于长期架构决策而言，信任模型更为重要。
| 技术 | 信任模型 | 可能出现的问题 |
|---|---|---|
| ZK | 密码学（无需信任第三方） | 无 —— 证明在数学上是完备的 |
| FHE | 密码学 + 密钥管理 | 密钥泄露会暴露所有加密数据 |
| TEE | 硬件厂商 + 远程度量 (Attestation) | 侧信道攻击、固件后门 |
| MPC | 门限诚实多数 | 超过阈值的共谋会破坏隐私；任何一方都可以进行审查 |
ZK 除了证明系统的数学完备性外，不需要任何额外信任。这是目前最强大的信任模型。
FHE 在理论上是密码学安全的，但引入了“谁持有解密密钥”的问题。Zama 通过使用门限 MPC 将私钥分发给多个参与者来解决这个问题 —— 这意味着 FHE 在实践中往往依赖 MPC 进行密钥管理。
TEE 需要信任 Intel、AMD 或 ARM 的硬件和固件。这种信任已被多次打破。在 CCS 2025 上展示的 WireTap 攻击证明了通过 DRAM 总线拦截（DRAM bus interposition）可以攻破 SGX —— 这是一个任何软件更新都无法修复的物理攻击向量。
MPC 将信任分发给参与者，但需要诚实多数。如果超过阈值，所有输入都会暴露。此外，任何单一参与者都可以拒绝配合，从而有效地审查计算。
抗量子性 是另一个维度。FHE 天生具备量子安全性，因为它依赖于基于格的密码学（Lattice-based cryptography）。TEE 不提供抗量子性。ZK 和 MPC 的抗量子性取决于所使用的具体方案。
谁在构建什么：2026 年的市场格局
FHE 项目
Zama（融资 1.5 亿美元+，估值 10 亿美元）：为大多数 FHE 区块链项目提供支持的基础设施层。于 2025 年 12 月底在以太坊上启动主网。$ZAMA 代币拍卖于 2026 年 1 月 12 日开始。创建了机密区块链协议（Confidential Blockchain Protocol）和用于加密智能合约的 fhEVM 框架。
Fhenix（融资 2200 万美元）：利用 Zama 的 TFHE-rs 构建 FHE 驱动的乐观 Rollup L2。在 Arbitrum 上部署了 CoFHE 协处理器，这是第一个实用的 FHE 协处理器实现。获得了日本最大的 IT 供应商之一 BIPROGY 的战略投资。
Inco Network（融资 450 万美元）：利用 Zama 的 fhEVM 提供机密性即服务（Confidentiality-as-a-service）。提供基于 TEE 的快速处理模式以及 FHE+MPC 安全计算模式。
Fhenix 和 Inco 都依赖 Zama 的核心技术 —— 这意味着无论哪个 FHE 应用链占据主导地位，Zama 都能捕获价值。
TEE 项目
Oasis Network：开创了将计算（在 TEE 中）与共识分离的 ParaTime 架构。在 TEE 中使用密钥管理委员会和门限密码学，因此没有单个节点可以控制解密密钥。
Phala Network：将去中心化 AI 基础设施与 TEE 相结合。所有 AI 计算和 Phat 合约都通过 pRuntime 在 Intel SGX 飞地（Enclaves）内执行。
Secret Network：每个验证者都运行 Intel SGX TEE。合约代码和输入在链上加密，仅在执行时在飞地内部解密。2022 年的 SGX 漏洞暴露了这种单一 TEE 依赖的脆弱性。
MPC 项目
Partisia Blockchain：由 2008 年开创实用 MPC 协议的团队创立。其 REAL 协议通过高效的数据预处理实现了抗量子的 MPC。最近与 Toppan Edge 合作，将 MPC 用于生物识别数字身份 —— 在不解密的情况下匹配人脸识别数据。
Nillion（融资 4500 万美元+）：于 2025 年 3 月 24 日启动主网，随后在币安 Launchpool 上市。结合了 MPC、同态加密和 ZK 证明。企业集群包括 STC Bahrain、阿里云的 Cloudician、沃达丰的 Pairpoint 和德国电信。
混合方法：真正的未来
正如 Aztec 研究团队所言：不存在完美的单一解决方案，而且也不太可能出现某种技术成为那个完美的解决方案。未来属于混合架构。
ZK + MPC 支持协作证明生成，其中每个参与者仅持有见证数据（Witness）的一部分。这对于多机构场景（合规性检查、跨境结算）至关重要，因为在这种场景下，任何单一实体都不应看到所有数据。
MPC + FHE 解决了 FHE 的密钥管理问题。Zama 的架构使用门限 MPC 将解密密钥分发给多个参与者 —— 在消除单点故障的同时，保留了 FHE 对加密数据进行计算的能力。
ZK + FHE 允许在不泄露加密数据的情况下，证明加密计算已正确执行。其开销仍然显著 —— Zama 报告称，在大型 AWS 实例上为一个正确的自举（Bootstrapping）操作生成证明需要 21 分钟 —— 但硬件加速正在缩小这一差距。
TEE + 密码学回退 使用 TEE 进行快速执行，并将 ZK 或 FHE 作为硬件受损时的备份。这种“深度防御”方法在接受 TEE 性能优势的同时，减轻了其信任假设。
2026 年最先进的生产系统结合了两到三种此类技术。Nillion 的架构根据计算要求编排 MPC、同态加密和 ZK 证明。Inco Network 同时提供 TEE 快速模式和 FHE+MPC 安全模式。这种组合方法很可能成为行业标准。
选择合适的技术
对于在 2026 年做出架构决策的开发者来说，选择取决于三个问题：
你在做什么？
- 在不泄露数据的情况下证明事实 → ZK
- 对来自多个方的加密数据进行计算 → FHE
- 以最高速度处理敏感数据 → TEE
- 多个方在互不信任的情况下进行联合计算 → MPC
你的信任约束是什么？
- 必须完全无需信任 → ZK 或 FHE
- 可以接受硬件信任 → TEE
- 可以接受阈值假设 → MPC
你的性能要求是什么？
- 实时、亚秒级 → TEE（或仅用于验证的 ZK）
- 中等吞吐量、高安全性 → MPC
- 大规模隐私保护 DeFi → FHE（2026-2027 年时间表）
- 最高验证效率 → ZK
机密计算市场预计将从 2025 年的 240 亿美元增长到 2032 年的 3500 亿美元。如今正在构建的区块链隐私基础设施 —— 从 Zama 的 FHE 协处理器到 Nillion 的 MPC 编排，再到 Oasis 的 TEE ParaTimes —— 将决定哪些应用能够在这个 3500 亿美元的市场中存在，而哪些不能。
隐私不是一项功能。它是使符合监管要求的 DeFi、机密 AI 和企业级区块链采用成为可能的基础设施层。最终胜出的技术不一定是速度最快或理论上最优雅的 —— 而是能够交付生产就绪、可组合的原语，供开发者实际在其上构建的技术。
根据目前的发展轨迹，答案很可能是这四者兼而有之。
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