Últimamente, el campo de la computación de privacidad ha estado bastante activo. Instituciones líderes como Grayscale continúan prestando atención a la dirección de FHE, cuya lógica subyacente es bastante clara: la tecnología de cifrado homomórfico completo, como una de las áreas más avanzadas, está convirtiéndose en un objetivo de inversión competitivo.

Desde una perspectiva técnica, FHE resuelve un problema fundamental: realizar cálculos directamente sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos. Esto tiene un espacio natural de aplicación en los campos de protección de la privacidad y seguridad de datos. Actualmente, todo el ecosistema todavía está en una etapa inicial, con proyectos de tamaño relativamente pequeño, lo que también significa que hay espacio para que las instituciones asignen recursos.

Lo más interesante es que, alrededor de 2026, la tendencia de integración entre IA y criptomonedas ya empieza a ser clara. FHE se encuentra en la intersección de estos dos campos: puede respaldar el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA en entornos de privacidad, además de encajar de forma natural con las características descentralizadas de blockchain. Los avances en proyectos como Mind Network también están confirmando la viabilidad de esta dirección.

Por supuesto, cualquier sector emergente conlleva incertidumbre. Pero, desde el ritmo de la estrategia institucional y la evolución de la madurez tecnológica, el sector de FHE en el futuro ciertamente merece una observación continua. Para los participantes a largo plazo, lo clave es entender la esencia de la tecnología en lugar de centrarse en las fluctuaciones a corto plazo.