什么是盲计算？Nillion的盲计算解决方案与ZKP、FHE有什么区别？

最近，Nillion宣布完成了2500万美元的融资，这让不少人开始关注“盲计算”这个新概念。大家可能刚开始了解MPC、ZKP、FHE、TEE这些术语，现在又多了一个新名词。那么，盲计算到底是怎么运作的？Nillion的盲计算解决方案又有什么特别之处？让我来分享一下我的理解吧。

首先，盲计算（Blind Compute）是一种让服务器（节点）在不了解数据整体内容的情况下，对加密数据进行计算的方法。它的目标与ZKP、TEE、MPC、FHE等加密技术类似，都是为了保护数据隐私。但它们的实现方式有所不同：ZKP（零知识证明）生成证明的成本高，适合链下存储和计算，链上仅验证的场景，比如Rollup Layer2；TEE（可信执行环境）依赖硬件厂商在隔离环境下进行计算；FHE（全同态加密）虽然能直接在加密数据上计算，但目前只支持特定运算。

盲计算则是一种更通用的计算框架，因为它可以将ZKP、TEE、FHE等技术整合进其技术架构中。当前，这些加密技术正在探索与Crypto结合的应用场景，而盲计算有可能将它们聚合起来，提供一种一体化的隐私保护解决方案。

盲计算的核心逻辑是通过分布式节点增强，让单个节点具备存储和计算能力，同时建立一个可验证的开放治理网络。这样，节点可以在不知道完整数据的情况下有效工作。通常，保护数据隐私需要在A节点存储数据，然后加密后交由B节点计算，再解密后由C节点验证。这种方式数据传输成本高，且在多次加密和解密过程中数据容易暴露，节点间的互信成本也高，难以保证隐私不泄露。

Nillion的业务逻辑弥补了这一缺陷。其工作流程大致如下（仅供理解）：Nillion构建了一个分布式节点网络，每个节点都具备存储和计算能力。当网络接收到数据处理需求时，会先通过Nada特定语言进行编译预处理，将原始数据分成多个加密片段。接着，AIVM虚拟机会调度和分配这些片段，分布式节点随机存储并计算这些数据，最终完成聚合和统一验证。整个过程中，单个节点无法获知全部数据内容，但这些片段拼凑在一起就能完成整体数据的加密传输和计算。

盲计算之所以能整合ZKP、TEE、FHE等技术，逻辑很简单：在数据预处理阶段可以使用FHE进行同态加密，节点存储和计算数据时可以在TEE环境下进行，而在聚合和验证节点工作成果时可以使用ZKP提升验证效率。

在我看来，ZKP、TEE、FHE、MPC等技术在工程化落地方面都存在一些缺陷。当前，Crypto领域的各个赛道都挤满了项目，大多数都在进行成本和效率优化，且聚焦于Crypto特定应用场景。Nillion提出的盲计算框架虽然尚未实现大规模应用，但其一体化的加密解决方案可能在AI可验证计算、机器学习等更广泛的数据保护领域得到普遍采纳。