比推消息，据 Decrypt 报道，隐私区块链项目 Beldex 宣布完成 800 万美元融资，Sigma Capital 领投，NTC、Nxgen、Digital Consensus Fund 和 EAK Ventures 等机构参投。新资金将用于开发者工具、隐私应用、协议安全、AI 基础设施建设以及生态扩张。 Beldex 正探索利用其隐私技术保护 AI 智能体的身份、支付、通信和数据处理过程，包括隐私化 AI 身份、加密 AI 通信、机密支付、安全 AI 执行，以及全同态加密（FHE）和安全内存等技术研究。
比推消息，AI 安全初创公司 Attestable 宣布正式成立，并完成 2000 万美元种子轮融资。本轮融资由 Altimeter Capital 的 Jamin Ball 和 TLV Partners 的 Yonatan Mandelbaum 领投，Halcyon Futures、Cerca Partners 等机构及多位投资人参与。Attestable 创始人 Yogi 表示，随着 AI 逐渐进入关键基础设施、国家安全以及大型企业系统，如何验证 AI 运行过程的可信度成为全球面临的重要问题。公司希望构建面向前沿 AI 实验室、关键基础设施和国家级应用的通用验证层。据介绍，Attestable 通过零知识证明（Zero-Knowledge Proof）技术，将对 AI 系统的信任从数据中心转移至数学验证机制。该技术可以证明某个经过批准的模型、模型权重、输入数据及运行策略确实生成了特定输出，同时不会泄露模型参数或用户隐私数据，也无需重新运行模型即可完成验证。Attestable 表示，其技术目前已在单张 NVIDIA H100 GPU 上实现对 Meta Muse Glimmer 30B 模型的验证推理，达到每秒 85 个 token 的速度。生成的证明文件较小，并具备抗量子安全特性，可快速完成验证。对此，以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 发文表示，并称这一成果意味着大型语言模型零知识证明的性能损耗已接近个位数级别。他表示，下一步挑战是进一步降低全同态加密（FHE）等技术的性能开销。
比推消息，全同态加密（FHE）公司 Zama CEO Rand Hindi 周一在 X 上表示，公司在 GPU 上实现每秒 1000 笔机密转账的基准测试结果，较 2022 年 ETHcc 首次演示时的每秒 0.2 笔提升约 5000 倍。Hindi 称运行 FHE 节点的成本约为每笔 ERC7984 交易 0.000004 美元，远低于零知识证明，但该对比未经独立验证。该基准尚未在任何主网上激活，属公司自报数据且未公布测试方法，计划年底上线。 Hindi 还设定远期目标：2028 年达 10,000 tps、2030 年达 100,000 tps。Zama 近期动作密集：7 月 24 日机密 RFQ 交换产品上线，上线数周内在以太坊上屏蔽逾 1.21 亿美元 USDT，与 Elliptic 合作为机密交易增加合规筛查，并与 OpenZeppelin 及 Inco 共同成立机密代币协会以标准化加密 ERC-20。Zama 此前完成 5700 万美元 B 轮融资。
比推消息，以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 发布最新文章，介绍新型密码学混淆技术 Diamond iO。该技术旨在解决传统不可区分混淆方案效率极低的问题，使程序能够在隐藏内部逻辑和关键数据的情况下运行。传统 iO 技术虽然具备强大的隐私保护能力，但运行成本高到几乎无法实践，而 Diamond iO 通过采用更激进的新型密码学假设，将计算效率从宇宙级耗时提升至行星级耗时，距离实际应用进一步靠近。Diamond iO 基于属性加密（ABE）和全同态加密（FHE）等技术构建，通过对程序进行加密，使用户可以执行加密后的程序并获得正确输出，却无法查看其内部代码或隐藏密钥。该方案引入新的输入编码机制和条件解密方式，在保证程序逻辑隐藏的同时降低计算复杂度。其核心应用场景包括保护包含私钥的程序、实现安全的软件授权、构建无需信任的密码学服务，以及支持更强隐私保护的区块链和人工智能系统。不过，Diamond iO 目前仍处于早期研究阶段，其安全性依赖于包括 All-Product LWE 和 Evasive LWE 在内的新型密码学假设，尚需更多研究验证。同时，该技术仍面临计算开销大、电路深度限制等效率挑战。研究人员认为，通过优化底层哈希函数、改进同态加密方案以及降低安全参数要求，未来 Diamond iO 有望成为推动实用化程序混淆技术发展的重要方向。
作者：IOSG Ventures原文标题：IOSG Weekly Brief｜AI 的十字路口：为什么华尔街们正在向 ChatGPT 与 Claude 们说“不”？ #336为什么需要私有 AI7 月 1 日，Palantir CEO Alex Karp 在 CNBC 上贡献了 20 分钟被一些媒体称为「精神崩溃」的采访。按 Karp 的说法，企业正在给前沿实验室支付 token 溢价，同时眼看自家 IP 流向模型商。他称这种泄漏为 alpha 的转移，而转移正发生在架构层：每一条发往闭源模型的请求，都以明文的形式抵达服务商的服务器。就在节目播出的几天前，Palantir 刚宣布与 NVIDIA 合作，在客户自控的环境里跑开放的 Nemotron 模型,还附上一份九条的 AI 主权宣言。CNBC 节目播出后，PLTR 跳涨 8%。过去二十年，企业靠协议层面的信任采用云软件，而且行得通。每家 SaaS 厂商只看到企业数据的切片，多数也没什么动力拿客户数据反哺核心产品。Salesforce 看到销售渠道，Workday 看到人事，Jira 看到开发迭代，AWS 提供存储与计算的底座。然而今天的 AI 工作流主张一次性上传全部家当，连同串起各部门的结构化上下文，以求生产力最大化。抛开善意不谈，上游服务商如今可以拿这些数据去做新功能,而不是让它们躺在服务器里吃灰。没有人在减速，Anthropic 的年化营收 5 月达到 470 亿美元，较 2025 年底的 90 亿美元大幅跃升，OpenAI 则在 2 月突破 9 亿周活跃用户。两家公司今年春天都完成了新一轮融资，估值逼近 1 万亿美元,并且预计将以更高的市值 IPO。多年的隐私与 IP 指控，都没有让两家公司损失一点势头。有一部分企业早已做出了行动。2023 年 2 月，ChatGPT 发布不到的三个月内，华尔街主要银行就已限制其使用。2023 年 5 月，在三星工程师把芯片源代码泄漏进 ChatGPT 后，公司全网封禁生成式 AI。作为回应，OpenAI 当年 8 月上线 ChatGPT Enterprise，承诺不用商业数据训练，外加零数据留存 (zero-data-retention, ZDR)n 协议，后者此后成了企业采购的标配要求。但合同只锁住了公司账号。IBM 发现，到 2025 年，影子 AI (员工通过个人账号把公司数据喂进未经批准的 AI 工具) 已卷入五分之一的数据泄露事件，而重度影子 AI 使用给泄露成本平均多添 67 万美元。在安全培训公司 Anagram 的一项 2025 年调查里，四成员工表示为了更快完成任务，他们愿意违反 AI 使用政策。企业至少可以花钱买出路，ZDR 合同，不训练的服务档，如果你是政府或 Palantir 的客户还有主权部署。而对于你我这样的普通用户，隐私 AI 重不重要至今仍有争论,直到法院传票找上了门。2025 年 5 月的一纸法院命令，迫使 OpenAI 连用户已删除的消费级聊天都要留存，11 月，法官又下令把其中 2000 万条移交《纽约时报》的律师作为证据开示材料。接着是刑事案件：Palisades 大火纵火案被告的 ChatGPT 记录进入证据，佛罗里达一起双尸命案的宣誓书引用了嫌疑人关于如何处理尸体的提问。Sam Altman 也在 2025 年 7 月的访谈中承认，ChatGPT 对话不受法律特权保护，在诉讼中 OpenAI「可能被要求交出」用户聊天记录。重点不是只有罪犯才需要私密对话。人们和 AI 的对话被留档、可传唤,是一块多数用户不知...
比推消息，据官方消息，完全同态加密（FHE）区块链项目 Fhenix 宣布已收购 Sunscreen，并欢迎其创始人 Ravitals 加入团队，负责 Fhenix 的研究工作。
比推消息，Vitalik Buterin 发文《Obfuscation: building the final boss of cryptography (Part I)》，系统梳理混淆协议（iO）主线背后的整个技术树。文章指出，混淆技术可将程序转换为“加密程序”，在隐藏内部逻辑的同时允许对明文输入进行计算，理论上可实现“无需信任的受信第三方”，与区块链结合可构建近乎无需信任的投票系统、拍卖协议等多种应用。然而，当前 iO 方案的运行时间虽然技术上为多项式时间，但实际开销巨大，预计运行时间超过宇宙寿命。文章详细拆解了基于格的 iO 构造流程，涵盖全同态加密（FHE）、基于属性的加密（ABE）、混淆电路、函数加密及 XiO 等原语的堆叠。Vitalik 表示，过去十年该领域已从“不可能”走向“可证明安全”，但距离实际应用仍有巨大鸿沟。他提出了三条未来路径：进一步优化现有格基路线、采用更大胆的密码学假设以简化构造、或探索完全不同于格的全新假设，并强调若任一方向成功，将在很大程度上“解决密码学”，使任何可通过理想受信第三方描述的协议都能安全实现。
比推消息，据 The Block 报道，密码学技术公司 Zama、DeFi 借贷协议 Morpho 以及 Steakhouse Financial 宣布将联合推出 Steakhouse Confidential USDC Prime 金库。 据悉，这是以太坊上首个针对隐私稳定币的 DeFi 收益产品。该产品允许用户将经 Zama 完全同态加密（FHE）处理的隐私代币 cUSDC，直接存入 Morpho 金库中赚取收益。
比推消息，以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 发文推荐The Interfold项目，更多人应该了解 Interfold，这是自己近十年反复呼吁构建的 MACI（最小反共谋基础设施）理念的通用实现版本。该项目本质上是一个专为投票和秘密拍卖等场景优化的隐私协议，能让更多人关注并了解这一技术进步。Vitalik 还称，Interfold 的核心机制包括生成阈值加密密钥、用户链上提交带 ZKP 资格证明的投票、在全同态加密（FHE）中进行任意计算后阈值解密，可实现无条件选民匿名性、以太坊级抗审查、ZK over FHE 确保结果正确性等强安全保障；目前主要限制是复杂计算（如乘法运算）成本较高，仅加法计票成熟，正在推进 slashing-based 等优化，长远目标是实现混淆技术以消除 M-of-N 委员会依赖。
比推消息， 现场报道，HashKey Group 董事长肖风在今年 2026 香港 Web3 嘉年华分享了主题演讲“智能体经济模式创新—AI Token、区块链token与全同态加密的融合革命”。他指出，区块链技术的两大商业特性是无需信任和无需许可，但公开透明导致数据裸奔，使银行等合规机构难以直接上链。随着全同态加密芯片预计今年下半年推出、性能可达每秒约 1000 笔，隐私计算技术即将达到商用门槛。 他提出，AI Token、区块链 Token 与零知识证明及全同态加密技术的融合，才是智能体经济的终局形态。他以医院为例：医疗数据经全同态加密后变成 Token，任何人可通过区块链以无需许可的方式调用数据进行计算，但无法获取个人隐私信息，医院由此成为“Token 工厂”。个人也可将加密后的体检数据上链，向全球保险公司发出需求，由其精算模型在加密状态下计算并提供个性化最优保险方案，从此不再需要保险经纪人和中介。 他特别纠正一个常见误解：AI Token 不是智能体经济的货币单位，而是生产资料，从电力、芯片算力到大模型、算法再到应用，描绘的是智能体的生产过程。智能体经济的货币必须是可编程、可细分、可实时结算的数字货币，因为 AI Agent 调用 API 时可能每次只需几分钱，银行现有支付系统的成本无法支撑如此微小的支付。数字货币是智能体经济的“血液”，未来一定会出现为机器而非人类设计的全新金融服务体系。