L'homomorphie complète (FHE) est un sujet qui a récemment suscité beaucoup d'attention. La question centrale est : d'un point de vue purement technique, la FHE peut-elle réellement résoudre le dilemme de la fuite de confidentialité lors de l'entraînement et de l'inférence des modèles d'IA ?

Ce n'est pas seulement une question académique. Une fois que la FHE pourra dépasser les limitations de performance dans des applications concrètes, permettant à des calculs d'IA à grande échelle de fonctionner en état crypté, l'espace d'imagination pour le calcul privé sur la blockchain s'ouvrira — allant de la protection des données à la sécurité des modèles, tout pourra être complètement reconstruit.

D'un autre côté, si la voie technologique est effectivement réalisable, le système d'évaluation actuel du marché pour ce type de projets d'infrastructure est-il encore au stade conceptuel ? Les solutions de calcul privé basées sur de véritables avancées technologiques ont-elles été pleinement reconnues pour leur potentiel de valeur à long terme ?

Il semble que cela mérite une discussion plus approfondie.