ZKML 遇上 FHE：最终让区块链隐私 AI 成为可能的密码学融合
如果 AI 模型能在不让任何人看到其处理数据的情况下，证明其运行是正确的，那会怎样？这个问题多年来一直困扰着密码学家和区块链工程师。在 2026 年，随着两项曾被认为过于缓慢、昂贵且过于理论化的技术——零知识机器学习 (ZKML) 和全同态加密 (FHE) 的融合，答案终于初具规模。
单独来看，这两项技术各解决了一半的问题。ZKML 允许你在不重新运行计算的情况下验证 AI 计算的正确性。FHE 允许你在不解密数据的情况下对加密数据进行计算。两者结合，为 AI 创造了研究人员所谓的“加密密封 (Cryptographic Seal)”——在这个系统中，私有数据永远不会离开你的设备，但结果却可以向公共区块链上的任何人证明是可信的。
从“或许可能”到“正式交付”
三年前，ZKML 作为一个行业几乎不存在。少数研究人员——如 Modulus Labs、EZKL、Daniel Kang 博士、Cathie So 博士——正试图证明 AI 输出可以通过零知识证明进行验证。当时的反对意见是致命的：通用零知识虚拟机 (zkVM) 会带来 10 万到 100 万倍的计算开销。即使是验证一个简单的神经网络推理，在当时看来也极其不切实际。
这种反对意见现在已不再成立。2025 年底见证了 Extropy Academy 所称的 “zkML 奇点”——即证明 Transformer 架构（现代 AI 的骨干）在加密学上变得可行的时刻。这一突破源于多项式承诺方案、查找参数 (Lookup arguments) 的进步，以及系统级工程的突破。这些进步克服了 Softmax 和 GELU 等非线性激活函数带来的挑战，此前这些函数曾让大语言模型 (LLM) 的证明成本高得令人望而却步。
ZKML 发挥作用的关键在于一种优雅的不对称性：计算可能很昂贵，但验证可以很便宜。云提供商在 GPU 集群上运行模型，生成加密证明，并向你提供一份验证仅需 50 毫秒的凭据——无需任何信任。
Lagrange Labs 以 DeepProve-1 引领了这一潮流，目前它是行业中性能最快的 ZKML 库，基准测试比现有解决方案快达 700 倍。它已在数十个项目中得到应用，支持医疗诊断、内容审核和链上交易代理。与此同时，Modulus Labs 展示了能够在区块链网络上直接验证拥有多达 1800 万个参数的模型证明系统——这一里程碑在 18 个月前看来还需要数年时间才能实现。
FHE 的平行革命：不看也能计算
在 ZKML 解决可验证性问题的同时，全同态加密 (FHE) 正从另一个完全不同的角度解决隐私问题。FHE 允许你对加密数据执行操作，产生只有数据所有者才能解密的加密结果。AI 模型看不到原始数据，服务器看不到原始数据，中间的任何人也都看不到原始数据。
对于区块链来说，这是变革性的。公共账本天生是透明的——每笔交易、每个智能合约的状态变化对所有人都是可见的。FHE 打破了这一约束。像 Zama 这样成为开源密码学领域首个 10 亿美元独角兽的项目，已经构建了 FHEVM——一个将加密计算直接引入 Solidity 智能合约的框架。Zama 的系统目前每条链每秒可处理 20 笔交易（足以在全加密的情况下处理当前以太坊的所有流量），并计划通过即将到来的硬件合作实现 1,000 TPS。
Fhenix 将加密计算带入以太坊，其开发者体验可以极低摩擦地集成到现有的 Solidity 环境中——据报道，集成 Uniswap v4 仅需一行代码。Inco 则为 Web3 构建了一个更广泛的机密层，具有加密智能合约执行和可编程访问控制功能。
长期以来作为 FHE “阿喀琉斯之踵”的性能差距正在迅速缩小。2025 年 1 月，来自康奈尔大学、谷歌、麻省理工学院和佐治亚理工学院的研究人员证明，可以通过复用谷歌 TPU 等 AI 芯片来加速 FHE 计算。COTI 在其以太坊 L2 上实现的混淆电路 (Garbled Circuits) 性能比传统 FHE 快达 3,000 倍，计算负荷减轻了 250 倍。多家公司正在开发专用的 FHE ASIC 芯片，有望进一步缩小加密计算与明文计算之间的差距。
为什么融合改变了一切
ZKML 和 FHE 解决了隐私-可验证性问题互补 的两半。理解它们为什么需要彼此，才能看到全貌。
ZKML 的局限性：证明者需要访问所有数据。为了生成模型运行正确的零知识证明，必须有人真正在实际数据上运行模型。“零知识”部分意味着验证者学不到任何东西，但证明者看到了所有内容。对于敏感的医疗记录、财务数据或个人信息，这是一个瓶颈。
FHE 的局限性：无法通过加密方式证明对加密数据执行的计算是正确的。你可以在解密后验证结果，但你无法向第三方（例如区块链）证明某个特定模型已应用于特定的加密输入。恶意服务器完全可以运行一个不同的模型，而你直到事后才会知道。
两者的融合：FHE 对数据进行加密，使任何人在计算过程中都看不到数据。ZKML 证明计算执行正确。结合在一起，你将得到一个隐私数据保持私密、AI 模型执行可验证、结果可被任何链上验证者信任的系统——且任何一方都无法访问原始数据。
这并非理论。总部位于香港的密码学公司 Primus 已经在构建他们所谓的 zkFHE——基于全同态加密计算的零知识证明。Zama 的研究团队也发表了关于 ZK-FHE 这一新兴范式的著作。结合了联邦学习、FHE 和 zk-SNARKs 的 F-HAD 框架，在财务异常检测方面展示了 98.9% 的准确率，推理延迟仅为 17.6 毫秒——比同类安全系统快 42%。
现实世界的应用正在成形
ZKML-FHE 技术栈不仅仅是研究上的好奇，生产级用例正在多个领域中涌现。
隐私 DeFi： 加密智能合约可以执行代币交换、拍卖和借贷协议，其中出价金额、抵押比例和交易策略对抢跑者（front-runners）和 MEV 机器人是不可见的。机密代币协会（Confidential Token Association）是 OpenZeppelin、Zama 和 Inco 的合作伙伴关系，正在为加密代币操作开发统一标准。
可验证 AI 代理： 随着自主 AI 代理在 DeFi 中的激增（已占 Polymarket 交易量的 30%），代理是否正在运行其声称的策略变得至关重要。ZKML 证明可以验证特定模型是否生成了特定的交易决策，而 FHE 则确保代理的专有策略保持加密状态。Ion Protocol 与 Modulus Labs 合作构建的正是这样一种风险引擎，它使用经过验证的链上机器学习（ML）来分析验证者的信用风险。
医疗诊断： EZKL 正在开发一种针对移动端优化的证明器（prover），用于实时医疗诊断。患者数据在设备上保持加密，同时诊断模型运行并产生可验证的结果。证明确认使用了正确的模型；加密则确保患者数据从未离开他们的手机。
去中心化身份： Worldcoin 的 World ID 系统已经使用 ZKML 进行虹膜扫描验证——在不泄露生物识别数据的情况下证明一个人的唯一性。在流程中加入 FHE 将使身份验证成为可能，甚至连证明服务器也永远看不到原始生物识别输入。
信贷情报： 总部位于阿联酋的平台 Synnax Technologies 汇总来自去中心化机器学习网络的预测，同时应用 FHE 和零知识协议来生成财务洞察，而无需暴露底层的信贷数据。
性能前沿：2026 年将交付什么
硬件加速和算法优化的融合正在缩小曾经使 ZKML 和 FHE 变得不切实际的性能差距。
GPU 优化： 每一个主要的 ZKML 框架——EZKL、Lagrange、zkPyTorch、Jolt——现在都在支持 CUDA 的 GPU 上运行。但 2025 年的 GPU 支持只是“能在 GPU 上运行”。2026 年将交付“针对 GPU 进行优化”——算法将围绕 GPU 原语重新设计，而不是从 CPU 实现移植。预期影响是 5-10 倍的加速，将生产规模模型的证明时间从 30 秒缩短到 3-5 秒。
分布式证明： 证明生成正在跨集群并行化——拆分电路、分发给多个证明器、汇总结果。Lagrange 和 Polyhedra (zkPyTorch) 正在领导这项工作，这使得证明对于任何单台机器来说都太大的模型成为可能。
FHE 硬件： Zama 正在与多家芯片制造商合作开发专用的 FHE ASIC。LatticaAI 的 HEAL（同态加密抽象层）提供了一个硬件无关的 API，架起了 FHE 软件与专用加速器之间的桥梁，使应用程序能够在快速演进的硬件格局中保持前瞻性。
NVIDIA 的角色： 英伟达（NVIDIA）的 Vera Rubin NVL72 释放了跨 72 个 GPU 和 36 个 CPU 的机架级机密计算，具有接近原生的性能，为企业规模的加密 AI 推理奠定了硬件基础。这并非区块链专用，但它建立了去中心化网络最终将利用的基础设施。
仍然存在的挑战
ZKML-FHE 的融合并非没有摩擦。在当前的愿景与主流采用之间仍存在若干障碍。
证明大型模型的成本仍然很高。 虽然 1800 万参数的模型现在可以在链上验证，但拥有数千亿参数的尖 端大语言模型（LLM）仍然遥不可及。行业正在转向混合方法——用 ZK 证明关键决策层，同时使用 TEE（可信执行环境）进行批量计算。
标准化是碎片化的。 多个竞争性的证明系统、FHE 方案和集成方法带来了互操作性挑战。FHE.org 和机密代币协会正在努力制定标准，但生态系统仍处于早期阶段。
开发者体验需要改进。 EZKL 通过接受标准的 ONNX 模型文件实现了 ZKML 的平民化，但完整的 ZK-FHE 流程仍然需要大多数开发者所缺乏的密码学专业知识。像 LatticaAI 的 HEAL 和 Fhenix 的 Solidity 集成这样的抽象层是朝着正确方向迈出的步伐。
硬件中心化风险。 依赖消费级 GPU 的去中心化网络与专用 ZK ASIC 及 FHE 芯片的极致速度之间的张力可能会引入新的中心化压力——而这正是区块链设计初衷要避免的。
展望未来
ZKML 和 FHE 的汇聚代表了 AI 与区块链交汇点上可能性的根本转变。我们第一次有了一条可靠的路径，通往 AI 模型可以被证明是正确的、数据在整个计算过程中保持加密、并且结果在公共无需许可网络上是值得信赖的系统。
时间表不是“某一天”。Giza 将于 2026 年在 StarkNet 上推出。EZKL 的移动端证明器目标是今年的实时医疗用例。Zama 的 FHEVM 已经上线，支持 20 TPS 的加密计算。2026 年 FHE.org 大会展示了生产就绪的框架，包括用于隐私保护机器学习的 Veil 和通用 FHE 编译器 HEIR。
到 2026 年底，问题将从“区块链上隐私、可验证的 AI 是否可能？”转向“哪种技术栈会胜出？”这种竞争压力——在 Lagrange、EZKL、Zama、Fhenix、Modulus 和数十家新秀之间——正是将技术从“生产就绪”推向“生产主导”的动力。
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