Der grundlegende Kampf um die AI-Souveränität: Vollhomomorphe Verschlüsselung wird zur neuen Infrastruktur

Wird diese perfekte und komplexe Technologie der vollständigen homomorphen Verschlüsselung in diesem Jahr ihren ersten kommerziellen Durchbruch erleben?

Im weiten Gebiet des menschlichen Cloud-Computings besteht eine bestimmte Richtung darin, von der Klartextberechnung hin zur sicheren und kontrollierbaren Verschlüsselungsberechnung zu gehen.

Aber aufgrund der Leistungsprobleme und hohen Kosten konnte die Verschlüsselungsberechnung lange Zeit nicht in die Anwendungs Ebene eindringen.

Die derzeitige Mainstream-Privatsphäre-Berechnungslösung in der Branche basiert hauptsächlich auf der Technologie der vertraulichen Berechnung (TEE) basierend auf Hardware-Isolation. Sie ist wie das Reparieren eines "leckenden Eimers" und kann das Problem der Sicherheit und des Vertrauens nicht vollständig lösen.

Da das alte Vertragssystem versagt hat, wendet sich die Branche nun dem nächsten ultimativen Mittel zu: der vollständigen homomorphen Verschlüsselung (FHE).

Die vollständige homomorphe Verschlüsselung ist der Heilige Gral im Bereich der Kryptographie. Theoretisch ist sie perfekt. Sie erlaubt es, dass Daten in verschlüsselter Form direkt an der Berechnung teilnehmen können, wodurch das Eigentumsrecht und das Nutzungsrecht der Daten vollständig getrennt werden. Der Cloud-Dienstleister kann nicht auf die Klartext-Daten zugreifen.

Allerdings ist die physikalische Welt in der technischen Umsetzung ein unüberwindbares Hindernis für die vollständige homomorphe Verschlüsselung. Der Algorithmus der vollständigen homomorphen Verschlüsselung führt zu einer starken Expansion des Datenvolumens. Der Rechenleistungverlust durch komplexe Berechnungen ist auf der CPU Tausende Male höher als bei der Klartextberechnung.

Seit Gentry 2009 den ersten vollständigen homomorphen Kryptographiealgorithmus entworfen hat, wird die FHE immer noch als Spielzeug für Mathematiker angesehen. Ein Signal für den Beginn des richtigen Weges war, dass um 2020 die amerikanische DARPA "Nationalmannschaft" in dieses Feld eintrat und begann, Firmen wie Intel und Microsoft bei der Entwicklung von speziellen Beschleunigungs-Chips für die vollständige homomorphe Verschlüsselung systematisch zu fördern.

Der echte Wendepunkt kam Anfang 2026.

Während der ISSCC-Konferenz in der Neujahrszeit dieses Jahres gab es einen beispiellosen Ausbruch der Hardware für die vollständige homomorphe Verschlüsselung. Der Halbleiterriese Intel hat seine SoC-Architektur HERACLES für die vollständige homomorphe Verschlüsselung vorgestellt. Der Chip nutzt das Intel 3 CMOS-Verfahren und ist mit einem SIMD-Vektor-Berechnungs-Engine mit einer Breite von 8192 ausgestattet. Seine FHE-Leistung ist um das 5547-fache höher als die eines High-End-Server-CPUs.

Zur gleichen Zeit hat die akademische Welt auch beeindruckende Ergebnisse vorgelegt: Fudan-Universität hat einen 28nm-Torus FHE-Prozessor gezeigt, der durch Technologien wie sichere Niederbitquantisierung bei einem Sicherheitsniveau von 128 Bit eine extrem niedrige Energieaufnahme und eine beachtliche Durchsatzleistung erreicht hat; Die koreanische KAIST hat einen FHE-Beschleuniger namens OmniCrypt mit mehreren Lösungen veröffentlicht, der eine CPU-Beschleunigung von bis zu 107-fachem erreicht hat.

Vor dem Licht der technologischen Durchbrüche in der Hardware rückt auch der Schritt zur kommerziellen Massenproduktion rasant voran. Der globale Anbieter von kundenspezifischen Halbleitern SEMIFIVE hat kürzlich bekannt gegeben, dass es einen Designauftrag im Wert von etwa 6,86 Millionen US-Dollar von der amerikanischen FHE-Hardware-Beschleunigungsplattform Niobium erhalten hat. Beide Seiten werden auf Basis des 8nm (8LPU)-Verfahrens von Samsung Foundry zusammenarbeiten, um einen Massenproduktions-High-End-FHE-Hardware-Beschleuniger zu entwickeln und das Prototypensystem in die praktische Cloud- und Künstliche-Intelligenz-Infrastruktur zu bringen.

Der CEO von Niobium hat direkt gesagt, dass, sobald Unternehmen die verschlüsselten Daten schnell genug direkt verarbeiten können, das Verarbeiten von sensiblen Informationen in Klartextform nicht mehr akzeptiert werden wird.

Wird diese perfekte und komplexe Technologie der vollständigen homomorphen Verschlüsselung in diesem Jahr ihren ersten kommerziellen Durchbruch erleben?

01 2026: Die "Killer-App" für die vollständige homomorphe Verschlüsselung wird benötigt

Der Startschuss von Intel und die starke Nachfolge der gesamten Branche bedeuten, dass die vollständige homomorphe Verschlüsselung offiziell in den Branchenwettbewerb eintritt.

Aber die Verfügbarkeit der Hardware ist nur der Grundstein für das zukünftige Gebäude. Ob die Anwendungen realisiert werden können, hängt davon ab, ob die zugehörigen Algorithmenbibliotheken und Entwicklungsframeworks reif sind.

Die Infrastruktur ist derzeit die schwierigste Hürde für die vollständige homomorphe Verschlüsselung.

Seit den großen Modellen wurde immer wieder ein Muster bestätigt: In jeder sicheren technologischen Richtung gibt es die Figur von chinesischen Herstellern und chinesischen Unternehmern. Sie sind gut darin, sich aus der Ökosystem- und Community-Situation zu befreien, die Vorstellungskraft der globalen Entwickler zu wecken und sogar früher als die Technologieriesen die Standards eines technologischen Bereichs zu definieren.

Dieses Muster funktioniert auch in der technologischen Kette der vollständigen homomorphen Verschlüsselung.

An der Startlinie des Wettlaufs gibt es tatsächlich nur sehr wenige echte Teilnehmer. Eine chinesische Startup-Firma namens Milu Intelligence füllt gerade die Lücke in der Infrastruktur zwischen dem Chip und der Anwendungsumsetzung.

Milu Intelligence ist eine typische langfristige Technologieunternehmen. Das von ihrem Kernteam 2011 entworfene BFV-Vollhomomorph-Algorithmus ist der einzige von chinesischen Personen mitentwickelte Algorithmus unter den vier Vollhomomorph-Algorithmen im internationalen ISO-Standardisierungsprozess. Der Gründer der Firma ist der Vorsitzende der FHE.org-Konferenz 2026, die auch die weltweit einzige Spitzenkonferenz ist, die sich ausschließlich auf die Technologie der vollständigen homomorphen Verschlüsselung konzentriert. Derzeit hat Milu Intelligence einen relativ vollständigen Technologiestapel aufgebaut und kürzlich das Kernframework angekündigt und wird schrittweise die gesamte Stapel-Öffentlichmachen.

Seit 2021, nachdem DARPA das DPRIVE-Projekt zur Überwindung der Rechenleistungsprobleme der vollständigen homomorphen Verschlüsselung gestartet hat, hat sich Milu Intelligence entschieden, sich vollständig auf diesen aufstrebenden Markt zu konzentrieren und hat schnell seine Ökosystem-Position festgelegt: die globale Standard-Definierer für die Infrastruktur der vollständigen homomorphen Verschlüsselung zu werden.

Wenn man die fünfstufige Architektur der KI-Branche anwendet: Die unterste Stufe ist die Energie, die erste Stufe ist die Rechenleistung, die Intel und NVIDIA zu überwinden versuchen; Die zweite Stufe ist die Infrastruktur, einschließlich Compiler und Middleware. Dies ist ein relativ unberührter Bereich, das Hauptschlachtfeld von Milu Intelligence, und auch große Unternehmen wie Google erkunden diesen Bereich parallel.

Und auf der höheren Anwendungsstufe hat sich bereits ein Anfangskampf entfacht. 2024 hat Apple auf der WWDC die Swift Homomorphic Encryption-Bibliothek veröffentlicht. Dies war das erste Mal, dass die vollständige homomorphe Verschlüsselung in Form einer Code-Bibliothek in den Blick der Mainstream-Entwickler geriet, aber sie dient hauptsächlich dem Schutz der Privatsphäre innerhalb des iOS-Ökosystems. Zur gleichen Zeit hat das Web 3-Startup Zama die vollständige homomorphe Verschlüsselung erstmals im Bereich der Kryptopayment angewendet und 2025 das erste Unicorn in der Branche der vollständigen homomorphen Kryptographie geworden.

Derzeitige Situation: Verschiedene Hersteller machen punktuelle Versuche in ihren jeweiligen Bereichen, aber es fehlt an einem universellen, plattformübergreifenden industriellen Standard. Genau dieses Problem will Milu Intelligence lösen. Tatsächlich hat Milu Intelligence zunächst seine Energie auf die Entwicklung von Hardware-Beschleunigern gelegt. Seine Hochleistungs-FPGA-Beschleunigungskarte basierend auf einem dreistufigen Cache und einem On-Chip-Netzwerk hat bereits zwei Generationen durchlaufen und hat weltweit führende Leistung. Später wurde jedoch festgestellt, dass neben dem Rechenleistungsproblem die Schwierigkeit, die Homomorph-Kryptographie zu nutzen, für die Entwickler ein unüberwindbares Hindernis ist: Man kann nicht erwarten, dass alle Entwicklungsingenieure Kryptographie-Experten sind. Daher hat das Team beschlossen, zunächst das obere Problem zu lösen: Ein universelles Framework zu entwickeln, um die Schwierigkeit der Anwendungsentwicklung zu verringern.

Milu Intelligence hat kürzlich zwei Plattformen öffentlich gemacht: Das LattiSense-Framework und die LattiAI-Plattform, die eine vollständige Lösung von der untersten bis zur obersten Stufe bilden.

Als unterstes Framework maskiert LattiSense die Details der FHE-Kryptographie durch ein einheitliches abstraktes Interface, sodass die Entwickler sich auf die Implementierung der Geschäftslogik konzentrieren können. Ohne die Entschlüsselung können komplexe Berechnungen auf verschlüsselten Daten durchgeführt werden. Der integrierte Compiler und Scheduler werden automatisch die Kernberechnungen und die Planung auf heterogener Hardware durchführen, um eine effiziente untere Verschlüsselungssupport zu bieten. Die Öffentlichmachung von LattiSense bricht die Barriere der Hardware-Anpassung im FHE-Ökosystem.

LattiAI ist eine Entwicklungsplattform für die Inferenz von Privatsphäre-schützenden KI-Modellen, die auf dem LattiSense-Framework basiert und die gesamte Kette von der Klartext-Modell-Training mit Frameworks wie PyTorch bis zur verschlüsselten Inferenz-Deployment abdeckt. Durch die Modell-Anpassung, die Modell-Kompilierung und die Hochleistungs-Homomorph-Verschlüsselungs-Operator-Bibliothek kann die Plattform automatisch ein Standard-KI-Modell in einen verschlüsselten Inferenz-Service basierend auf dem CKKS-Vollhomomorph-Verschlüsselungs-Schema umwandeln.

Während des gesamten Inferenz-Prozesses bleiben die Daten immer in verschlüsselter Form: Der Server kann nicht auf die ursprünglichen Daten der Benutzer zugreifen, und die Benutzer können nicht auf die Modellparameter zugreifen, wodurch die Privatsphäre sowohl der Daten als auch des Modells geschützt wird. Dies bedeutet, dass KI-Entwickler keine Kenntnisse der unterliegenden Kryptographie benötigen, um ein Ende-zu-Ende verschlüsseltes Inferenz-Deployment durchzuführen.

Das Kernziel der Öffentlichmachung von Milu Intelligence ist es, dass jeder Entwickler die FHE-Tools "out-of-the-box" nutzen kann. Dies ist genau die entscheidende Voraussetzung für die vollständige homomorphe Verschlüsselung, um aus dem "mathematischen Spiel" herauszukommen und tatsächlich in alle Branchen einzudringen und eine skalierbare Anwendung zu erreichen.

Der erste Schritt, um die vollständige homomorphe Verschlüsselung industriell nutzbar zu machen, ist es, den normalen Entwicklern ein "out-of-the-box" Entwicklungs-Erlebnis zu bieten, d.h. die oberen Anwendungen können die Komplexität der unteren Hardware und der Berechnung selbst maskieren, und die Klartext-Berechnung kann auf der Code-Ebene mit geringen Kosten migriert werden.

Das "Hauptschlachtfeld" von Milu Intelligence ist auch die Voraussetzung für die vollständige homomorphe Verschlüsselung, um aus einem mathematischen Spiel in alle Branchen zu gelangen.

02 Öffentlichmachen für die Ökosystembildung: Übernehmen des "Startschusses" vor der Umsetzung

Um im Jahr 2026 eine "Killer-App" für die vollständige homomorphe Verschlüsselung zu erhalten, ist es noch wichtig, den Marktbedarf zu berücksichtigen.

Warum glauben Hardware-Hersteller wie Intel und Apple, die "All in Zukunft" sind, dass der Marktbedarf bereits am Reifepunkt angelangt ist? Ein wichtiger Grund ist, dass der Aufstieg von Personal AI und seriösen vertikalen AI-Anwendungen den Wert der Daten wie Strom, Wasser und Gas deutlich verändert hat.

Die bisherige Kernlogik war, Privatsphäre gegen Komfort einzutauschen. In Zukunft wird die KI immer mehr in die Arbeit und das Leben der Menschen eindringen und sogar übernehmen. Selbst private Benutzer möchten die KI nutzen, ohne dass ihre Originaldaten die lokale Kontrolle verlassen. Daher wird die Logik der Datennutzung auch umgedreht werden.

Nehmen wir Personal AI als Beispiel. Sowohl der privatsphäre-kontrollierbare personalisierte Assistent auf dem Handy als auch die private Gesundheits-KI müssen auf der Grundlage von sensiblen Daten wie Chatverläufen und Gesundheitsberichten individuelle Dienste bieten. Die Hauptanforderung der Benutzer ist "Dienst nutzbar, Daten privat". Sie möchten die Vorteile der Cloud-KI genießen, ohne dass ihre Daten die lokale Kontrolle verlassen und während des gesamten Prozesses verschlüsselt bleiben.

Die Anforderungen und der Wert der KI-Souveränität sind in der tiefen Branche noch dringender. Die Realisierung der eigenständigen Kontrolle von Daten auf Unternehmensebene, Branchenniveau und sogar nationaler Ebene ist die Untergrenze für die Nutzung von KI in vielen Szenarien.

Im Finanzsektor ist es bereits eine Tendenz, KI für die Risikowarnung und die präzise Marketing von Banken zu nutzen. Aber die Kundendaten und Transaktionsaufzeichnungen von Brokerfirmen gehören zu den sensibelsten Informationen und müssen fest in der Hand der Institutionen selbst gehalten werden. Die KI-Souveränität unter der eigenständigen Kontrolle der Daten ist ein wichtiger Regulierungsgrenzwert.

Nehmen wir die medizinische Branche als Beispiel. Patientenakten und genetische Daten unterliegen strengen Privatsphäre-Schutzanforderungen. Das Fehlen der Daten-Souveränität lässt viele hochwertige medizinische Daten ungenutzt liegen, da sie nicht durch KI ausgewertet werden können. Beispielsweise erfordert die KI-Diagnose die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Krankenhäusern, um die Genauigkeit auf der Grundlage von mehr Fällen zu verbessern. Aber derzeit sind weder erste-rangige Universitätskliniken noch lokale Krankenhäuser bereit, ihre Daten und Diagnosemodelle in Klartext hochzuladen und zu deployen. Ohne die Umsetzung der vollständigen homomorphen Verschlüsselungstechnologie bleiben diese Kern-Szenarien für die KI möglicherweise lange Zeit geschlossen.

In der globalen Unternehmensstrategie der vollständigen homomorphen Verschlüsselung zeigt die USA das Merkmal einer geschlossenen Schleife der Riesenunternehmen. DARPA stellt die Finanzierung bereit, Google und Microsoft erkunden die untere Architektur, und Intel erledigt die Hardware-Infrastruktur. Diese von oben nach unten gehende Vorgehensweise ist zwar stark, aber es kann auch zu technischen Barrieren führen