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本期AMA，链想邀请到了Phala CEO - Marvin，为我们解读Polkadot下一个爆发点在哪里！ Phala是波卡隐私计算基础设施，Phala Network是波卡上的隐私计算平行链，基于类pow的经济激励模式，Phala释放无数CPU中隐私算力并运用于波卡平行链，进而服务于波卡上的Defi、数据服务等其他应用。 本次AMA活动中，Marvin表示，Phala颠覆传统，力求创新！最终实现了合约之间，甚至跨链的可组合性！ Q 首先请您做一个简单的自我介绍吧。 Marvin: 我是Phala隐私协议的创始人&CEO Marvin，感谢咱们链想财经的邀请，我们作为跨链数据隐私协议，很开心能和大家交流！ 其实Phala不是新项目，我们团队成立于18年中旬，当时我们发现Web3.0生态的智能合约，虽然可以实现去信任化，但付出的代价就是所有数据必须公开透明，这显然是一个很大的障碍，让很多应用没办法“去中心化”。我们想要解决这个问题，所以Phala团队成立的目的，就是研发可以保密的智能合约。 为此我们提出 Phala Network，一个基于区块链与TEE技术的统一数据交易基础设施。利用保密智能合约，让数据的收集、管理、授权分析等变得无需信任。保密智能合约是实现了数据保密的智能合约。Phala Network 采用了TEE-区块链融合架构。保密合约运行在 CPU 内的特殊黑箱——TEE安全区。在安全区内，合约的执行与操作系统甚至外部硬件完全隔离，保证安全执行，且数据对外不可见。 Phala是波卡生态的深度参与者：Phala已于2019年第3季度获得Web3基金会Grant支持，并计划成为首批波卡平行链，且合伙人尹航是波卡中国大使，大家可以在波卡轻白皮书中看到Phala被列为波卡合作伙伴 Q 请您介绍一下Phala network这个项目。 Marvin: Phala是波卡隐私计算基础设施。Phala Network是波卡上的隐私计算平行链，基于类pow的经济激励模式，Phala释放无数CPU中隐私算力并运用于波卡平行链，进而服务于波卡上的Defi、数据服务等其他应用。基于Phala的应用pLibra和Web3 Analytics已经获得web3基金会grant。 我们希望把“隐私保护”的概念拓展成“机密保护”，隐私不仅指用户的交易隐私，更应该能保护智能合约中的任何机密数据不被泄漏。目前的智能合约技术，所有的数据都必须完全公开，而我们希望“机密智能合约”（Confidential Smart Contract）可以如同以太坊的图灵完备智能合约一样，可以进行通用的计算，但不必暴露机密数据。 Phala是中国最早一批定位为平行链的项目，并且也是最早一批使用Susbtrate框架的区块链。我们从2019年年初就开始在Web3基金会指导下进行技术研发，并且在去年7月份就获得了Libra桥的grant，当然今年Phala的隐私数据产品又拿到了一个grant。 PhalaNetwork的首席科学家尹航，也是波卡的中国大使之一，他除了在线上社区和大家做技术交流以外，主要会不定期的举行技术分享会，我们在北京做过三次Workshop，分享了很多波卡生态开发经验，帮助大家避开我们踩过的坑。 另外，我们也在去年12月去柏林参加了Parity的Sub0.1开发者meetup，并且荣幸成为了Substrate Builders Program一员，在柏林的活动上Parity给大家推荐了Substrate builder program这个计划。因为我们自己当时已经在用Substrate开发Phala平行链了，因此开发者会遇到的文档、缺陷、设计思路等问题我们也都有遇到。Parity是个大公司，每天有无数PR要处理，因此他们也希望能够挑选一些典型建设者，集中力量梳理问题、解决麻烦，提升整体项目效率。 在今年，万向区块链和Web3基金会联合举办了Web3 Bootcamp，Web3.0 Bootcamp 是一个为期 6 个月的训练营，原计划筛选培养 12 支团队，因报名的优秀团队较多，将培养团队扩展至 15 支，Phala Network很荣幸也在其中。 在5月，我们针对Polkadot社区的Kusama链开展了Stakedrop空投活动，这个活动旨在将部分PHA代币公平的分发给波卡社区，在高峰期有超过100万枚KSM参与了活动中。 因为以上的的一些积累，所以Phala可以说是国内波卡头部项目之一，这也是为什么Phala是第一家首发火币的波卡项目。还有一个佐证，大家可以在波卡白皮书中看到我们是极少数被列入到“波卡的伙伴”列表的生态项目 Q Phala的代币PHA是如何分发的？ Marvin: Phala采用了激进的Token分发策略，通过把80%的PHA分配给目标用户，实现增强产品 / 市场契合度（Product-Market Fit）、鼓励社区早期充分参与和保证基础开发稳定进行的目标。
Phala采用隐私计算和共识层分离的设计，在共识上我们使用NPoS（Nominated Proof of Stake，提名权益证明）共识算法，验证人（Validator）运行节点参与生产和确认区块，提名人（Nominator）可以抵押自己的代币获得提名权，并提名自己信任的验证人，获得奖励。 Phala希望有40%的代币被抵押到NPoS共识系统，60%的代币用于资源支出与市场流通。Phala预期年通胀率为5%。在40%的抵押率中，抵押代币的平均年化收益为12.5%。Phala的代币模型是通过Npos通胀调节机制实现引导市场的目的，详见《Phala经济白皮书》。 在TEE挖矿部分，Phala设计了一种数递减释放模型（类似比特币减半），奖励释放速度随时间逐步降低。生态的多种角色按一定比例竞争奖励，并通过难度系数调整奖励的释放速度，实现可持续性激励效果。 同时，9%的PHA将通过LockDrop的形式吸引Polkadot和去中心化存储协议社区的广泛参与。 Q 看到您的项目介绍中提到了“在线TEE矿工”概念，请您详细讲解一下这是什么模式？ Marvin:一个理想的、实时的算力分配系统，应该满足以下几点：
因此我们将每个奖励周期的矿工奖励，分成了两个队列： 每一个Epoch：
队列B会先统计是否有链上隐私计算任务被执行 如果没有隐私计算任务(如机密智能合约交易)，则该部分奖励累积到下一个Epoch奖池 如果有隐私计算任务在某Epoch被执行，则所有参与该Epoch隐私计算交易的矿工瓜分累计的隐私计算任务奖池。 这样的话就可以实现上面说的目标了。 Q 怎样能够成为“在线TEE矿工”呢？ Marvin:在线TEE矿工是指 Epoch 期间在线的TEE设备，一个设备我们认为是一个矿工。只要矿工将TEE设备接入了Phala协议并保持在线，不管是否有计算行为，都为供给端体验做了贡献，因此我们都将提供一部分挖矿奖励。 Phala网络对TEE矿工得分的计算取决于以下变量： CP值 (Confidential Points)。包括CPU线程数、基准性能评价分数、内存大小等，性能测试逻辑将随着Phala开源
我们对TEE矿工的奖励计算系统设计如下： 为保障网络安全性，TEE矿工必须抵押定量PHA才可以参与挖矿：
Phala协议会提供系统级协议，帮助矿工和持币者撮合抵押市场。这种情况下，有机器的矿工无需购买PHA也可以参与挖矿。 Q 能否简要介绍一下您的社区治理模式？ Marvin:Polkadot对社区治理的设计十分专业，引入了现行民主制度的某些优点，我们认为有三点尤为特殊：
Phala将会吸收和采用Polkadot的治理优点，并提出了自己的创新：
Q Phala接下来有什么规划？ Marvin:Phala Network目前对第三阶段测试网进行内测，我们在11月15日上线了第三版测试网：Vendetta，有了大量矿工接入的 Phala 网络将成为“完全体”，逐步成为世界上最强壮和安全的去中心化隐私计算云。 我们命名其为“Vendetta”，是取自《V字仇杀队》。Phala Network的愿景是通过连接世界各地、各式各样的隐私计算设备，能够让算力“戴上面具”，借由区块链的力量，与Web2.0的集权制度进行抗争。 Phala Network每个阶段的网络都会选择一个主题思想的“蒙面英雄”命名：
在这一版测试网上，你可以体验到的新功能有：
完成隐私计算部署后，保持在线即可持续获得收益。如何部署，请参考：https://wiki.phala.network/zh-cn/ 前两个版本的功能，也欢迎大家探索： Phala 暗钱包（铸造自定义匿名币、明暗资产互转） 成为守门人节点，瓜分通胀收益：http://wiki.phala.network/ 提名守门人，共享守门人收益 提案、投票、议会等功能，可前往 Phala 测试网：https://poc3.phala.network/ 我们预计在Q4上线预备主网，并且验证Phala的技术架构和产品功能。 而在明年，我们将参加Kusama和波卡卡槽拍卖，我们相信作为波卡生态隐私基础设施，结合Phala经济模型中已经预留了充足的激励池，Phala一定能获得卡槽. Q 隐私计算在今年被多次提及，零知识证明和隐私计算有什么关系呢？ Marvin:隐私保护有很多种技术，每一种都有它适用的范围。所以我想首先提出一个简易的框架，对具体的问题做一个分类。 第一种最简单的情况，参与合作的人互相可以分享数据，不希望被他人看到，也不需要向他人展示任何信息，这种情况下其实只要用普通加密就可以了。 第二种情况，参与合作的人互相可以分享数据，他们不希望他人看到他们之间分享的数据，但希望展示数据的一些特征。这种情况零知识证明可以解决问题。举个例子，Zcash转账的时候，收发人之间是知道转账金额的，但他们不希望别人知道这个金额。于此同时，为了确保交易是合法的，还需要向网络证明这笔钱的确是存在，没花过。 第三种情况更复杂，参与的人之间不愿意分享数据，更不愿意他人看到数据，但希望展示数据的一些特征。这种情况描述的就是经典的安全多方计算问题了，TEE和MPC可以解决这类问题。 实际上很多场景都符合这种情况。举个例子，几家互联网广告公司，各自拥有一些用户行为数据。他们如果把数据整合起来，广告准确度会大幅提高，但这些业务数据非常敏感，不可能互相分享。这个时候就需要一种技术，“参与的人之间不愿意分享数据”，但又希望可以使用多方的数据进行计算。 总结：成员可以共享数据、不需要对外公开信息时，普通加密即可。成员间可以共享数据、需要公开数据特征时，可以采用零知识证明。成员间不能共享数据、需要公开数据特征时，可以采用TEE、MPC。 Q 相比其他做隐私计算的项目，Phaha在这方面有什么优势？ Marvin:目前所有的TEE协议，都无法实现机密智能合约合约之间相互调用，即可组合性。我们都知道，可组合性是以太坊上DeFi生态存在的大前提，而Phala就通过创新的设计，实现了合约之间，甚至跨链的可组合性。 Phala不是拜占庭的。我们去信任化通过可信硬件保证，但单独的硬件解决不了两个问题：可用性和状态一致性。单独的硬件，拔电源就不能提供服务了，就是不满足可用性。多个可信计算节点要交互，代码执行的先后顺序不明就会导致双花，这就不满足状态一致性。 因此我们又回到了和比特币一样的问题，我们需要借助区块链解决这两个问题。把状态数据加密存储在链上，任何人无需许可就可以下载，共识算法下，每个节点都能得到一致的状态，除了数据保密能力，我们还有两个优势。 第一是合约级的并行，因为非拜占庭，我们不用通过每个节点共识一次实现去信任化，因此可以实现极高的性能。 第二个是天生支持跨链，Phala的合约是并行执行的，需要配合智能合约之间的互操作协议实现相互调用。这个互操作协议不仅可以用于合约之间，也兼容多种跨链方式（Phala上的转接桥、波卡的ICMP协议等）。 因此可以总结一下，Phala包含一条主链与可信硬件矿工网络，未来会争取成为波卡的平行链。合约在可信节点上并行地执行，开发者以合约的形式部署转接桥与Dapp在网络之上。其中，主链提供了跨合约、跨链的调用，矿工提供了算力，转接桥实现了和外部区块链的通信。 由于Phala的特性，我们与波卡的网络结构也有些类似，但侧重点十分不同。 第一，波卡解决了跨链通信，Phala更关注并行合约间的互操作，例如我们的主链负责合约间通信，波卡的中继链负责跨链通信。 第二，波卡的平行链是异构拜占庭的，而Phala的可信节点是同构非拜占庭，因此波卡挑战的是跨链安全，而我们依托波卡提供的安全性，去实现更复杂的业务逻辑。 Q 您认为隐私计算项目会在明年出现爆发吗？爆发点会是什么？ Marvin:全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner每年都会总结年度重要战略科技趋势。2020年10月20日，Gartner发布了2021年需要深挖的9项重要战略科技趋势，具体如下： 行为互联网（Internet of Behaviors） 全面体验（Total Experience） 隐私增强计算（Privacy-Enhancing Computation） 分布式云（Distributed Cloud） 随处运营（Anywhere Operations） 网络安全网格（CyberSECurity Mesh） 组装式智能企业（Intelligent Composable Business） 人工智能工程化（AI Engineering） 超级自动化（Hyperautomation） 相较去年发布的2020年重要战略科技趋势，今年的内容有着明显的变化。而其中“隐私增强计算（Privacy-Enhancing Computation）”无疑是较为亮眼的一项。在早先由蚂蚁和Gartner联合发布的“2021 全球十大金融科技趋势”中也包含了“隐私增强计算”相关的项目，即“全栈可信”与“基于隐私保护的共享智能”，Web2.0时代对于用户的隐私数据并不够重视或者缺乏有效的解决方案，使之用户隐私变得廉价并成为大公司们盘剥用户的工具。 我们不说区块链，只说技术趋势，比如Serverless、边缘计算、联邦学习等等，其实是数据共享在蠢蠢欲动。从更宏观、更地摊儿的语言来讲，就是新技术-局部效率提升-安全性&伦理正当性之间的螺旋上升。这一波的技术趋势其实底层逻辑是偏安全、偏人权的思维，局部效率降低但是全局基础更佳。在这波之后的风口，可能是基于新数字基建的新场景崛起。 大数据的崛起其实就是孤岛化的崛起，这是个10年周期的现象。10年前我们兴奋于应用场景，互联网的价值提升，但是10年后孤岛化的问题才慢慢体现出来：天下没有免费的午餐。 这几年随着互联网普及，电子化程度高涨，大家的隐私就慢慢不存在了。其实这是个双刃剑。就在这周，大量国内银行的数据正在被出售。数据包括农业银行 90 万行客户数据、上海银行 80 万行客户数据、46 万中国兴业银行信用卡资料、20 万上海理财 VIP 客户数据、10 万上海浦发银行客户资料。被泄露的数据包括姓名、年龄、地址、电话号码、身份证号、存款金额、所办业务等金融数据。 我国在法律层面一直对数据隐私高度重视，早在2016年11月的《中华人民共和国网络安全法》中，即强调了数据隐私的重要性。到了2019年，网信办发布了《数据安全管理办法（征求意见稿）》。今年7月，第十三届全国人大常委会第二十次会议公布了《中华人民共和国数据安全法(草案)》，进一步完善了我国数据隐私方面的法律条文。 在完善相关法律条文的同时，我国也在不断推进数据的开放共享。早在2014年，习主席即谈到了信息正成为日益重要的生产要素。今年四月，中共中央、国务院公布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据纳入生产要素，并提出了数据作为生产要素的市场化配置。 但是呢，传统隐私计算的企业，如BAT，能不能解决好这个问题呢？ 在上个月，《华尔街日报》报道称爱尔兰数据委员会向Facebook发出命令，要求其暂停向美国传输其欧盟用户的数据。另一方面，美国也不断地对TikTok发难，要求其必须在规定的时间内达成向美国的出售方案，而中国商务部和科技部也调整了进出口技术目录，意味着字节跳动出售TikTok需要获得国家许可。 因此必须找到一种彻底的隐私计算方案，来规避高压监管和巨头作恶风险。在这种情况下，Oasis labs、Phala Network这类协议的无许可性隐私计算服务展现出自己的优势。与当前大部分基于TEE隐私计算的厂商们不同，例如Phala 这样的TEE可信计算节点来自于全球各地，是一种无许可性隐私计算服务。 因此在新的时代环境下， TEE-非许可型区块链架构的方案 (例如上文提到的Oasis Labs、Phala Network等)或许更具有借鉴意义。Btcpeers.com的创始人Andrey Sergeenkov，前日在海外知名开发者博客Hackernoon的文章中说，“区块链网络的力量是与生俱来的。从技术上讲，禁止分散式网络的可能性不大，就像从12年前的比特币网络创建至今一样。同样，虽然各个芯片制造商运营的TEE可以回收或操纵，但分布式计算网络上遍布全球的TEE集群永远都无法得到控制或关闭。甚至于同时为了消除任何可能的后门，PhalaNetwork这样使用“随机矿工”机制向TEE随机指定任务的方式让攻击者(封禁者)无法针对特定的TEE芯片来创建后门，从而保障了隐私计算服务的稳定性。 最后，感谢一下媒体对本次活动的大力支持：
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队列A的奖励均会在每个Epoch统计计算奖励
个体总在线时长。总在线时长越长的矿工得分越高