原文：https://xangle.io/research/detail/2246
1. AI 時代的新條件：可信基礎設施
如今 AI 已快速突破搜索、寫作、繪畫等日常任務範疇，向疾病診斷、會計處理、投資判斷等高階決策領域擴張。但當 AI 深度滲透日常生活的當下，其運作方式和數據處理仍缺乏可信保障。大多數用戶無從知曉 AI 學習何種數據、依據何種邏輯決策——這近乎一個"黑箱"，而敏感信息的暴露邊界由誰控制也處於不透明狀態。
基於這種問題意識，人們對 AI 與區塊鏈技術結合的期待也日益高漲。在數據提供的獎勵機制、學習數據的真僞驗證、計算資源的分佈式處理等多方面，區塊鏈作爲支撐 AI 成爲可信技術的基礎設施開始受到關注。特別是近期，不斷涌現將 AI 的學習過程和推理結果記錄在鏈上，或通過智能合約控制模型執行條件的嘗試。
這些嘗試雖然對解決 Web3 和 AI 各自的問題做出了一定貢獻，但大多停留在追蹤結果與執行條件或提供計算基礎設施的層面。對於如何安全地運算和保護敏感數據這一核心問題，目前仍未給出充分解答。
Mind Network 致力於通過 FHE（全同態加密）這一關鍵技術解決 AI 領域懸而未決的數據隱私問題。該平臺正在構建基於 FHE 技術的基礎設施，該技術能在計算全程保持數據完全加密，實現真正的"數據可用不可見"。
FHE 超越了簡單的隱私保護層面，通過踐行"使用數據但絕不查看"原則，爲 AI 系統提供了可持續維持信任的技術基礎。這種以 FHE 爲核心的設計從根本上重構了 AI 獲得信任的結構性條件，作爲實現 Web3 長期倡導的"個人數據主權"理想的技術路徑而備受關注。
Mind 通過 FHE 技術，開創了在區塊鏈般開放環境中安全處理敏感數據的"加密 AI 運算"新範式。這項技術尤其適用於金融、醫療、代理型 AI 等同時要求精確性與隱私性的領域，將成爲推動 Web3 實際應用規模化的重要技術基石。
市場同樣認可這一技術願景與長期需求潛力。事實上，Mind 已從幣安實驗室、HashKey、Animoca Brands、Chainlink 等主要機構籌集超過 1250 萬美元投資，並兩度獲得以太坊基金會的研究資助。隨着 AI 技術高度發展，當今時代不僅需要呈現結果，還必須證明"如何處理和驗證數據"的全過程。
Mind 正運用 FHE 技術構建新型 AI 基礎設施模型，在保障計算過程隱私保護的同時，確保數據共識與執行透明度。
2. ZK 只是開始，FHE 纔是隱私的終極答案
在 Web3 生態系統中嶄露頭角的隱私技術代表 ZK（零知識證明），因"無需暴露信息即可驗證真實性"的特性被譽爲突破性技術。但 ZK 技術主要聚焦於"驗證"功能，在需要複雜運算的 AI 應用場景中存在侷限性。
基於數據預測和決策的 AI 系統不僅需要驗證合理性，更需具備加密狀態下直接運算的能力。正是在這一點上，FHE（全同態加密）作爲 ZK 之後的新一代隱私技術範式備受矚目。
簡言之，FHE 是一種能在不解密數據的情況下直接對加密數據進行運算的技術。使用 FHE 技術，無需查看敏感信息就能執行加減乘除等數學運算，且從輸入到輸出的全過程都保持加密狀態。最終，數據處理方在完全不知曉信息內容的情況下僅提供運算結果，只有數據所有者才能解密查看結果。
這種架構爲 AI 推理、機器學習訓練、公有鏈上的高風險運算等場景，提供了超越傳統隱私保護方案的替代方案。例如醫療機構基於患者數據進行 AI 診斷時，AI 模型無需直接查看患者信息即可完成運算，診斷結果僅患者本人可解密查看。這種方案能在去中心化環境中同時實現數據隱私與 AI 可信性的雙重保障。
全同態加密(FHE)與其說是全新概念，不如說是像零知識證明(ZK)或哈希函數一樣，原本就存在於密碼學領域並長期研究的技術。1978 年 Rivest、Adleman 和 Dertouzos 提出"在加密狀態下執行運算"的概念而萌芽，但由於當時技術水平限制導致運算成本過高，這項技術長期停留在理論階段。
直到 2009 年 Craig Gentry 利用格基結構和自舉技術，首次提出可實現的 FHE 方案，爲實用化打開突破口。此後 BGV、BFV、CKKS 等各類方案相繼問世，運算效率和準確度持續提升。特別是隨着 TFHE 等基於快速自舉的新方案出現，如今 FHE 已和 ZK 技術一樣，達到可在多種應用場景中實際部署的水平。
Mind 基於 FHE 技術發展成果，正將其實際應用於區塊鏈與 AI 環境。該平臺率先在業界落地應用 Zama 開發的 Rust 語言高性能庫 TFHE-rs v1.0.0，藉助擅長位運算與自舉加密的 TFHE 方案，在需要快速處理與精準控制的 AI 推理場景中實現了 FHE 技術部署。
針對需要實數近似運算的機器學習場景，Mind 同步採用基於 CKKS 的 HEAAN 庫；對通用性計算需求則並行使用 OpenFHE，從而根據運算環境與目標構建最優化的 FHE 工具鏈。這種多庫並行的策略不僅實現了技術融合，更通過靈活響應用戶實際計算需求展現出卓越的擴展性與實用性。Mind 正攜手行業領軍夥伴加速 FHE 技術商業化進程，這一實踐具有重大意義。
Mind Network 並非將 FHE 方案簡單作爲獨立計算模塊，而是將其深度整合至系統架構的各個層級。基於自主研發的 HTTPZ 通信協議，實現了數據存儲、傳輸、計算全流程加密處理，目前正基於此開發系列隱私 AI 產品矩陣。
例如，用戶可通過質押代幣創建 AI 代理並執行各類運算的 AgenticWorld、實現鏈間資產與數據完全加密傳輸的 FHE Bridge、運用 FHE 加密技術安全管理用戶對話內容與設置信息的 AI 助手 MindX 等。
特別值得注意的是，這些系統讓用戶在與 AI 交互時能完全掌控自身數據，這種保障數字主權的環境被概念化爲"數字公民權（CitizenZ）"。換言之，Mind 爲零信任基礎的數字社會提供了一種保障個人隱私與主權的新型參與架構。
Mind Network 創新性地將 FHE 技術特性與區塊鏈商業模式相融合，設計了包括再質押架構、鏈上共識參與者的加密驗證流程、開放式貢獻獎勵機制在內的完整體系，使 FHE 能在公有鏈環境中實際運行。例如通過與 Phala Network 合作，構建了結合 TEE 與 FHE 的治理系統，在確保個人投票記錄絕對隱私的前提下，僅向鏈上公開整體統計結果，實現了隱私保護與系統透明性的雙重保障。
該網絡還設計了 FHE Bridge 方案，使機構間的大額交易既能隱藏交易內容和地址，又能滿足法律監管要求，實現合規化隱私交易處理。
通過 Mind 平臺，FHE 正從單純的加密技術進化爲 AI 與 Web3 融合時代的核心基礎設施技術。如果說 ZK 是"不展示卻能證明的技術"，那麼 FHE 就是"不看卻能執行的技術"——它實現了無需接觸原始數據即可完成計算與應用的隱私保護新範式。
尤其在 AI 逐漸替代更多人類判斷的社會中，能夠在全程加密狀態下運算的同時輸出可信結果，這一特性爲重構人機交互模式奠定了基石。
正如 ZK 技術從概念到實際應用經歷了漫長過程，FHE 同樣面臨着計算複雜度高和性能瓶頸等技術難題。要在要求亞秒級實時響應的大規模 AI 應用中實現部署，需要並行推進計算優化、硬件加速、標準化工具鏈等多方面的技術突破，這些都不是短期內能輕易解決的挑戰性問題。
儘管如此，FHE 因其能同時實現完全隱私保障與可信計算的雙重突破，已超越單純的技術範疇，被視爲具有重塑 AI 時代規範與基礎設施潛能的變革性技術而備受矚目。
3. 驅動去中心化 AI 社會的 Mind 三大引擎
Mind Network 不僅停留在概念層面，更通過將 FHE 技術落地實際產品，加速去中心化 AI 社會的實現。其核心依託三大引擎：一是支持用戶創建和運營 AI 代理的自主型 AI 環境 AgenticWorld；二是基於完全隱私保護的對話式 AI 助手 MindX；三是實現跨鏈數據與資產加密傳輸的 FHE Bridge。
這三個引擎各自執行獨特功能的同時相互連接，共同構成了 Mind 致力於打造的以隱私爲核心的 AI 經濟基礎。此外，最新推出的 Mind Chain 原生實現了這些 FHE 技術，其設計架構直接在區塊鏈層面保障了運算的可信度與隱私性。由此，該系統正進化爲安全連接 Web3 與 AI 的下一代基礎設施。
3-1. AgenticWorld：實現智能體自主學習與獲得獎勵的 AI 經濟
AgenticWorld 是一個去中心化 AI 平臺，其 AI 代理不僅是執行任務的工具，更是能夠自主學習、判斷並獲取獎勵的獨立主體。用戶通過質押$FHE 激活代理後，可在各類樞紐（Hub）中分配計算與協作任務，代理將根據任務結果實時獲得獎勵。所有計算均基於 FHE 技術處理，確保隱私得到完全保障。
AgenticWorld 採用多樞紐架構，持續拓展代理的活動空間。這種設計不僅支持更豐富的代理間互動與協作，更構建出類似人類在多維環境中行動成長的生態結構。
AgenticWorld 的願景不止於提供 AI 模型運行空間，更旨在成爲"學習型經濟系統"的核心支柱。代理在 Basic Hub 掌握基礎技能後，將在 DeepSeek、World AI Health Hub 等高級樞紐執行更復雜任務實現漸進式成長。在此過程中，代理不再是單純的消費對象，而是用戶可投資培育的資產，這構成了與大多數 Web3 基 AI 平臺的本質差異。
此外，所有樞紐中的活動記錄都通過智能合約透明地記錄在鏈上，並根據代理的表現實施差異化獎勵機制，這使得自主 AI 能夠發展成爲實際經濟活動主體的生態系統。
AgenticWorld 的實際效用已通過真實用例得到驗證。例如曾作爲 ChatGPT 替代方案引發關注的 DeepSeek，通過集成 Mind Network 的 FHE Rust SDK，實現了從查詢到響應的全流程加密處理架構。這試圖解決傳統 LLM 基 AI 長期面臨的"無法獲知模型決策依據"的不透明性問題，以及敏感信息泄露的隱患。
以用戶查詢比特幣價格爲例，相關請求與響應全程保持加密狀態處理且未經解密，直接記錄至區塊鏈。這不僅杜絕了外部篡改可能性，同時確保了 AI 運算過程與結果的可信度與透明度。DeepSeek 正基於此 FHE 架構，加速推進在醫療、教育、金融等高信任要求領域的應用拓展。
延續這一趨勢，Mind Network 在 AgenticWorld 生態中推出了專注高可信領域的 World AI Health Hub 高端醫療樞紐。該樞紐專爲隱私安全的敏感健康數據處理而設計，所有信息在用戶終端加密後，通過 FHE 框架進行密文運算。
代理能夠基於加密的症狀數據預測健康狀況或構建個性化健康檔案，逐步學習實際醫療診斷和研究所需的各項功能。World AI Health Hub 正在切實拓展隱私保護與 AI 應用的邊界，旨在驗證敏感信息在鏈上應用的可能性。
Mind Network 不僅持續優化獨立樞紐，還着力推進多智能體間的協同架構升級。通過與 ElizaOS、Virtuals 等合作，將 FHE 技術深度整合至 AI 框架體系，確保敏感數據在計算過程中全程零暴露。
尤其在多智能體並行運作的"蜂羣"模式下，僅需加密投票即可達成共識，無需中央管控即可實現可信協作決策，預計將在 Web3 治理、DeFi 策略制定、AI 聯合研究等領域廣泛應用。目前 AgenticWorld 已取得顯著成果：累計部署超 11.1 萬個 FHE 防護智能體、活躍錢包逾 200 萬個、FHE 樞紐超 20 個、加密交易量突破 8000 萬筆。
不過，AgenticWorld 要成爲真正的自主型 AI 經濟體系，仍需攻克若干技術難題。首先需要持續優化模型架構以提升智能體的學習精度與響應速度，同時強化樞紐間互聯性，構建支持智能體有機協作的系統設計。尤爲關鍵的是，全同態加密（FHE）運算天然存在高計算複雜度與資源消耗特性，這成爲制約實際應用場景擴展的主要瓶頸。
要突破這些限制，必須引入能提升運算效率的算法優化方案與硬件加速技術。此外，降低 FHE 基礎設施的單次運算成本並確保網絡可擴展性，將成爲未來普及的決定性因素。因此 Mind 的技術路線圖與合作伙伴戰略也需持續審視演進，以契合市場需求。
3-2. FHE Bridge：以隱私保護交易爲核心的次世代跨鏈橋接設施
FHE Bridge 是新一代跨鏈基礎設施，能夠在完全隱私狀態下處理以太坊、BNB 鏈與 MindChain 之間的資產及數據轉移。由 Mind Network 開發的這座橋樑，採用了全同態加密(FHE)與隱形地址協議(SAP)相結合的結構，旨在解決傳統跨鏈橋存在的交易追蹤、地址暴露等結構性隱私缺陷。
該方案通過在具備量子抗性的環境中加密消息傳輸全流程，使用戶能在任何鏈上維持與 FHE 原生鏈同等級的隱私保護進行資產轉移。
在基礎安全架構之上，近期與 Chainlink CCIP 的集成正推動 FHE Bridge 發展爲可供金融機構使用的跨鏈數據/資產傳輸橋樑。通過 CCIP 整合，該方案能實現央行數字貨幣（CBDC）鏈向公有鏈的安全價值轉移，以及在 DeFi 環境中高頻敏感信息的安全共享與保護。
特別是基於隱形地址的傳輸架構，通過隱匿所有交易記錄，同時滿足監管合規與隱私保護的雙重要求，不僅適用於受監管機構，也能成爲對安全性要求嚴苛的民營企業實用選擇。對用戶而言，通過與 AgenticWorld 的互聯，AI 代理的活動範圍與資產運作靈活性將大幅擴展；對企業/機構而言，這爲隱私保護型數據傳輸及跨鏈業務自動化提供了可採納的核心基礎設施可能性。
除了隱私功能外，FHE Bridge 正通過擴展應用場景逐步滿足各類企業/機構的多樣化需求。近期 Mind Network 爲 Circle 的 USDC 跨鏈傳輸協議(CCTP)部署了 FHE 隱私層，實現了在完全加密狀態下處理錢包地址與轉賬金額信息的技術架構。
該方案在保留 Circle 原有基礎設施和 CCTP 框架的前提下，採用 Chainlink CCIP 實現加密信息的安全傳輸。機構用戶由此可在隱私保護狀態下進行 USDC 多鏈轉賬，該功能目前已覆蓋以太坊、Arbitrum、Polygon 等主流公鏈網絡。
但 FHE Bridge 要真正成爲機構級基礎設施仍需突破若干瓶頸，例如提升交易處理速度、降低隱身地址生成成本、制定應對完全交易不可見性的合規方案等。特別是涉及 CBDC 或 RWA 等敏感金融資產的鏈上操作時，必須配套建立兼顧隱私保護與透明監管的合規框架。
儘管如此，FHE Bridge 仍被視爲運用最新加密技術解決"跨鏈互聯"這一長期難題的突破性方案。
3-3. MindX：基於 FHE 技術、全面保護敏感交互的 AI 助手
MindX 是以前沿全同態加密（FHE）技術構建的對話型 AI 平臺，在確保完全隱私的前提下全方位保護用戶對話與數據。不同於傳統聊天機器人服務將對話記錄與個人信息明文存儲於中央服務器的方式，MindX 將所有對話內容、使用記錄及個人設置等數據加密爲無用戶私鑰即無法解密的形態。
其革命性在於採用用戶自主加密數據、AI 在密文狀態下運算的機制，從根本上杜絕了包括服務提供商在內的任何第三方訪問原始數據的可能性，由此與現有 AI 服務形成本質差異。
MindX 雖基於 Web3 設計，但通過精心打造用戶體驗使傳統 Web2 用戶也能輕鬆適應。用戶可通過關聯郵箱賬戶與錢包，以熟悉的 Web2 方式訪問 MindX 平臺，在此過程中無需加密原生知識即可自然過渡至 Web3 環境。該架構在維護 Web3 隱私保護與數字資產所有權核心價值的同時，毫不妥協用戶體驗。
在功能層面，MindX 正突破單純的安全範疇，着力強化實用性與擴展性。通過"情境持久化界面"已開始支持短期/長期記憶功能，配合提供用戶定製化反饋，使其正從簡單聊天機器人進化爲能維繫長期關係的個人 AI 助手。
此外，即將推出的"BYOD（自帶數據）"功能允許用戶安全連接個人數據以實現 AI 應答個性化或自主定製，而"提示詞市場"計劃擴展爲社區成員共享交易高質量提示詞的平臺。
然而，MindX 要實現全面普及並確立爲自治型 AI 平臺，仍需攻克若干關鍵課題。特別是用戶基礎的擴展與智能代理實際效用的驗證作爲核心挑戰，鑑於 BYOD（自帶設備）和提示詞市場等社區驅動型功能尚處開發階段，必須同步推進精細化的 UX 設計與持續的用戶參與策略。
此外，要在維持 FHE 運算的隱私保護特性同時確保 AI 響應速度與交互質量達到基準線以上，需並行推進模型輕量化、運算優化及戰略性技術合作。若能逐步滿足這些條件，MindX 有望成爲隱私優先 AI 服務的新標準，並作爲代表 Web3 時代的次世代交互界面發起挑戰。
4. 基於$FHE 與自主鏈構建的隱私型 AI 經濟架構
Mind Network 最初在 BNB 鏈上啓動，但在保障鏈上 AI 代理運行時的完整隱私性方面存在侷限。這源於完全同態加密(FHE)計算對算力的極高需求，與現有 L1 鏈架構在技術和成本層面存在衝突。爲此，Mind 專門設計了優化 FHE 計算的自研 EVM 兼容鏈"MindChain"。
該鏈如同應用鏈般，針對 AI 與計算這一特定目標獨立構建，成爲兼顧 AI 運算與隱私保護的專用基礎設施。
Mind Network 生態系統的核心支柱是$FHE 代幣。$FHE 被設計爲貫穿 Mind Network 治理功能、AI 代理執行燃料、計算結果獎勵結算以及整個代幣經濟體系的實用型代幣。用戶可通過質押$FHE 激活 AgenticWorld 的 AI 代理，並根據這些代理在各樞紐（Hub）執行的計算與任務實時獲取$FHE 獎勵。
最終，$FHE 通過構建"AI 運算→數據保護→獎勵分配→治理參與"的循環體系，在隱私優先的 AI 經濟中發揮着核心資產的作用。
$FHE 於 2025 年 4 月 10 日通過基於幣安錢包與 PancakeSwap 戰略合作的代幣生成活動(TGE)首次進入市場流通。TGE 結束後$FHE 雖呈現短期暴漲態勢，但由於初始流通比例達 24.9%相對偏高，套現賣盤提前涌現導致價格經歷回調。
儘管如此，仍有41.7%的總供應量被分配給社區獎勵和長期空投，團隊及早期投資者份額也遵循12個月鎖倉和48個月分批解鎖的條件，中長期流通穩定性已得到充分設計。
截至 2025 年 6 月 4 日，$FHE 雖已在幣安期貨及部分主流交易平臺（如 Binance Alpha）上線，但包括幣安在內的部分中心化交易所（CEX）現貨市場尚未完成掛牌。約 80%的交易量仍發生在 PancakeSwap V3，Mind 在維持當前 DeFi 流動性策略的同時，正通過向以太坊等多鏈的跨鏈擴展尋求流動性基礎的多元化佈局。
此舉旨在打破單一鏈的結構侷限，通過拓展多鏈及多交易所的服務觸點與用戶連接，從而提升$FHE 的實際應用可能性和可及性。
FHE 代幣經濟能否成功尚處於 TGE 初期階段，現在評價爲時過早，關鍵在於能否實現實質性的需求流入。目前 AgenticWorld 內部已有部分用例投入運行，但尚未出現足以在現實中頻繁觀察到的顯著需求增長。爲此，Mind 團隊正積極拓展實際應用渠道，包括擴展樞紐網絡、推進跨鏈協作、引入 Agent-as-a-Service 等模式，同時據悉也在通過 CEX 上市來夯實流通基礎設施。
FHE 的流通結構經過精心設計，未來挑戰在於能否快速擴展實際應用基礎以促進生態系統內的自發消費。特別是當 AgenticWorld 中的任務經濟全面啓動並開始實際消耗$FHE 時，流通量增長與需求擴大將形成良性循環，預計在價格和需求方面都將迎來積極轉變。
5. 結語：Mind 將樹立"可信 AI"新標準
Mind Network 通過將全同態加密(FHE)技術推向實用化水平，爲解決 AI 運算與隱私保護這對矛盾需求提供了全新的技術調和可能性。其核心產品 AgenticWorld、MindX、FHE Bridge 均具備明確的應用場景與功能特性，已進入實際服務落地階段。
與 DeepSeek、Swarms、Allora 等項目的合作案例也表明，該技術正與多元化的現實需求形成對接點，印證了 Mind 在行業內已獲得相當程度的技術實力認可與實現可能性。
然而，爲了 Mind Network 生態系統的持續擴展，仍需解決幾項核心課題。首先，受 FHE 技術特性影響，必然產生的高運算成本與低處理速度仍是實際應用推廣的瓶頸。如何在確保完全隱私保護的同時最小化資源投入，將決定該技術的實際效能。其次，要覆蓋 Web3 用戶之外的一般用戶及企業環境，關鍵在於設計能隱藏複雜技術架構的直觀 UX 界面。
用戶無需瞭解 Web3 或加密技術即可直接使用的體驗至關重要。
儘管如此，Mind Network 似乎是當前最具實質性的"隱私優先 AI 基礎設施"建設項目。基於 FHE 的計算不僅解決了 AI 的可信度與準確性問題，更能爲未來企業及機構的隱私需求提供架構支撐。在全球隱私監管日益強化的趨勢下，Mind 提出的技術方向不僅能服務於 Web3 生態，其解決方案在 Web2 環境中同樣展現出充分的擴展性與替代性。
“可信 AI”如今已成爲技術可實現的現實，而 Mind 有望成爲最接近這一轉折點的項目。
