简介

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。

项目亮点

• 真正能够快速商用的机密数据计算协议：通过TEE实现通用计算的机密保护；支持机密智能合约互操作，使Phala对数据应用的开发非常友好；通过跨链协议支持任何主流公链（联盟链）调用；Phala的技术方案是与复旦大学联合设计的
• W3A：让web2.0应用帮助用户保护隐私的数据产品
• 创新的Matrix挖矿设计，吸引TEE矿工和数据所有者加入；公平的token分发策略，80%的token将分发给社区
• 团队拥有丰富的互联网、区块链经验，创始人尹航是BitcoinGold的创始人和首席开发
• Pokadot生态重要参与者：Phala的第一个产品pLibra是最快拿到Web3基金会资助的Grant之一，Phala Network也是Parity首批Substrate Builders' Program的成员，尹航是Polkadot大使

背景

数据是当今一切商业行为的基石。从互联网、金融到工业和农业，商业效率的提高、科技进步、产品体验的提升，都来自于对数据的炼金术。然而中心化机构对数据的使用必然带来滥用问题：Facebook隐私泄露、金融机构利用数据做出不正当交易，也让隐私保护成为科技行业的最重要伦理问题。

Web3.0信奉者开始尝试使用区块链和智能合约解决契约和计算的作恶问题，但是同样因为智能合约公开、透明的特性，导致了商业机密、个人隐私、博弈策略无法放心的进入区块链。这也给用户带来难题——他们必须在“去信任化”与“保留秘密”之间做出取舍。截止到2020年，我们认为这已经阻碍了区块链渗透率发展——区块链的大规模渗透还未发生，同时web3.0产品很难在产品体验和效率上超过web2.0产品。

区块链智能合约不可在保护秘密的前提下运行，这一问题与姚期智院士1982 年提出的“百万富翁”设想不约而同。解决这类问题，目前有两个主流方法：

• 用纯密码学的方法来解决，如零知识证明和同态加密，但实际目前计算能力仍有很大制约；
• 使用硬件设计实现一个硬件的可信第三方，通过接收来自多方的加密数据输入诚实的执行既定逻辑，输出正确结果

Phala Network借由CPU的TEE（可信执行环境）实现了支持通用计算的区块链智能合约隐私化技术，从而解决了区块链无法支持高敏感度数据计算场景的问题。

解决方案

技术革新

数据交易是 Phala Network 的核心能力，Phala Network采用了TEE-区块链融合架构（TEE-Blockchain Hybrid Architecture）实现了保密智能合约，从而构建了一套标准化数据交易协议。保密智能合约运行在CPU内的特殊安全区（Enclave)，合约的执行与外界完全隔离，保证了数据的保密性。同时，结合区块链解决了TEE的功能性、安全性与易用性问题，让TEE变得真正可用。具体而言：

• 引入分层与事件溯源（Layered Design and Event Sourcing)，让合约与其他合约、甚至是外部区块链之间得以互操作
• 分层设计保证了安全性，矿工停机对网络不会造成影响
• 任何人只要拥有Intel CPU都可以成为矿工，区块链负责验证矿工的每次执行，用户无需特殊硬件就可以安全地使用保密合约

此外，Phala Network基于Substrate开发，通过接入Polkadot实现跨链保密合约的layer2组件，从而降低Web3开发者的接入成本，通过规模化效应降低可信算力成本。

共识：Npos

Phala采用波卡发明的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》。

治理：匿名的流民主

Phala将会继承Polkadot的治理设计优点，并根据项目特性提出了自己的创新：

• 匿名投票，我们将使用保密合约完成投票，因此民主的匿名性可以保障
• 完全流民主的投票机制和算法，能够充分提高投票参与率
• 将委员会改制为DAO（Moloch like），提高开放程度，并通过抵押制度保证决策层的利益与社区绑定
• 所有链的更改通过治理决定，而非仅局限于部分参数
• 投票权重引入抵押时间的概念

产品创新

所有的互联网数据都来源于埋在产品中的SDK，通过上报至中心化的服务器，可被商业机构计算和分析。因此，Phala推出了现有数据收集的替代品：Web3 Analytics，一个去中心化的数据收集、分析和交易的平台。基于TEE区块链技术，该产品可以实现数据所有权和管理权归属用户，且在此基础上实现数据埋点、上报统计、可视化分析面板等功能。

W3A解决的问题是什么

W3A将解决web2.0中链下数据的上传和管理问题：

• Web3开发者被迫使用Google Analytics，被迫相信中心化公司:超过70%的互联网应用使用了Google Analytics
• Google Analytics掌握用户数据：用户无法删除或下载自己的数据，也无法保证中心化公司能够彻底抹去自己的数据
• 用户无法自由管理第三方服务使用数据的权限和方法
• 用户、开发者无法从数据价值获利中得到合理的分配

W3A如何保护数据隐私性？

• Web3 Analystics SDK的数据上报是端到端加密的。数据会在加密后存入去中心化存储（例如IPFS）。
• 只有用户自身与W3A保密合约拥有数据密钥。因此，用户可以管理、授权、和删除数据。保密合约运行TEE环境内，只会执行已授权的数据分析。
• 数据分析师需要将数据的使用代码化，即生成W3A智能合约。W3A智能合约经过用户授权才会执行。对合约的授权完全由用户管理。
• 只有已授权的智能合约才能在TEE环境内对加密数据进行分析，并输出分析结果。分析结果可被展示在W3A可视化数据面板。
• 每一笔分析请求都在链上留下日志。对于来自Web3数据市场的分析任务，交易金额清晰的可见，利润可以背合理的分配给数据所有者

W3A有哪些功能？

Web3 Analytics的功能模块包括：

• 提供Web端、移动app端的W3A-SDK：实现端到端加密的埋点上报
• 去中心化用户数据管理：用户可以通过控制台管理数据和及其访问权限
• 开发者数据面板：通过模板化W3A合约完成数据分析，并展示给开发者
• 数据广场：市场化数据买卖，提供数据联合分析功能，产生价值

Why Now?

需求开始爆发

• Web2.0时代，市场普遍对“去信任化“诉求不高，数据保密技术主要用于DRM领域
• 2009比特币诞生，此后世界对大型互联网公司逐渐失去信任，Web3.0的概念被提出，区块链被用于解决信任问题，市场也逐渐发展成型

然而现有的区块链做不到数据保密，极大限制了应用场景。

数据保密技术已经成熟

• 零知识证明、同态加密/多方计算历史悠久，实用化场景较为有限（详情见Competitor一节）
• 近年来有了成熟的方案，Intel SGX TEE于2016年发布，经过3年发展现在逐渐普及，目前硬件与生态和已经非常成熟

TEE单独使用时安全性与应用场景有限，区块链是完美互补。

市场规模

根据statista.com的调查报告，预计到2027年，全球大数据市场将增长到1030亿美元，是2018年预期市场规模的两倍以上，其中基于应用层的数据交易市场将占有全部数据商业价值份额的45％，也就是464亿美金。

作为对照，我们发现基于区块链的数据隐私解决方案融资规模庞大：

• 2019年，谷歌收购了智能软件和数据分析公司Looker，收购价为26亿美元，这也是谷歌母公司Alphabet继2014年用32亿美元收购智能家居公司Nest以来金额最大的收购案例
• 基于TEE的MPC区块链Oasis Labs，在2019年7月融资4500 万美元，估值预计在5亿美金左右。a16z crypto、币安孵化器、Foundation Capital、Metastable、Pantera 和 Polychain知名机构投资
• 来自中国的MPC区块链解决方案Platon在2020年初融资4000万美金，估值预计在4亿美金左右
• 为以太坊提供MPC解决方案的区块链项目Enigma，在2020年token市值在1700万美金左右

竞争对手

Phala的主要竞争对手包括使用零知识证明、MPC和TEE的区块链协议。

机密计算的技术对比

TEE区块链方案对比

技术特征对比

注解:

• 是否有状态 <1>：无状态的合约仅适用于一次性执行的计算任务，因为多次执行前后无法关联，因而不适用于通用智能合约。典型的合约都是有状态的：ERC20代币的余额、DEX的头寸数据、DID的身份信息等等。而有状态的合约可被用于各种通用的场景。
• 可用性<2>：指合约的执行是自动且强制的，不会因为任何一方的恶意行为（例如不提供合约所需数据）而无法执行。可用性是以太坊等区块链的基本安全性保证之一。
• 合约互操作<3>：指合约之间的互相调用与组合。作为参考，在以太坊上Top10的合约中，80%都使用了合约的相互调用与组合。在DeFi项目中，多种ERC20 Token的组合是最常见的智能合约使用场景。

产品特征对比

注解：

• 构建复杂应用<1>：复杂应用指使用了一个以上下述服务的应用
  • 一个以上的合约间相互操作
  • 保密数据的联合计算
  • 合约跨链互操作

商业模型

Phala将通过机密智能合约吸引数据市场规模增长，通过原生代币PHA来捕获数据市场的价值：

• 名称：PHA
• 总量：10亿

收入：源于数据交易服务资源

数据交易是 Phala Network 的核心能力，PHA 通过一系列标准化合约捕获数据价值。捕获了网络中的资源以及数据交易价值。

• 获取可信计算资源：所有 Phala 可信计算的TEE算力、链上资源、链下数据存储，均使用PHA结算
• 数据交易协议费用：Phala 以合约的形式提供了一个标准化的数据收集、分析、交易协议，作为数据交易基础设施。协议实现了买、卖各方保密且资产可信的生态。PHA是数据交易的法定结算货币，并参与市场调节
• 安全性保障：Phala 网络需要 Gatekeeper 作为安全保障节点时刻在线，而竞选 Gatekeeper 需要抵押PHA作为保证金。若 Gatekeeper 作恶，将被罚没保障金
• 社区治理：超过一定阈值的PHA代币持有者有权参与Phala DAO的治理和投票
• 支付其他服务：Phala 还将被用于其生态下的其他应用或服务结算，如：Web3 Analytics、为其他公链提供保密智能合约的跨链转接桥等。

Phala基于Substrate开发，因此部署Polkadot平行链后Phala将有能力为任何区块链的开发者提供Layer2组件，以便开发者可以轻易使用Phala的机密智能合约，并捕获其他公链的机密数据计算价值，包括：

• pLIBRA：Web3 Foundation Grant项目。通过桥接Libra区块链至Polkadot，为Libra提供安全、保护隐私的交易能力。已经接近开发完成。
• pETH：为以太坊智能合约开发者提供集成机密智能合约的组件。因为Phala支持WASM智能合约，任何支持WASM的语言都可以用来开发Phala合约，所以以太坊开发者既可以通过ETH上的转接桥合约来调用Phala，也可以完全迁移可以得到更好的性能——对于已有的Solidity代码，开发者可以利用Solidity到WASM的编译器来自动迁移。

启动策略：PHA的初始分配

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。

团队介绍

联合创始人& CEO：Marvin Tong

• 拥有丰富的互联网产品战略、管理经验和产品方法论
  • 腾讯AI产品经理：独立负责腾讯叮当和车联网的产品线，帮助腾讯To B战略落地奔驰、广汽、长安等多家汽车企业
  • 滴滴资深产品经理：在滴滴负责百万级用户产品线的交易策略，在策略设计、数据驱动、商业模型上有着深厚的经验积淀。
• 在2018年5月份合伙开发了EOS账号交易合约，是该类型产品的首创者。
• 中国传媒大学硕士，师承数据挖掘研发中心主任沈浩教授。

联合创始人& 首席科学家:Hang Yin

• 前Google高级软件工程师，在Google主导中文语音识别、语音搜索项目、Gmail智能语义助手负责人，在人工智能领域有着丰富的经验和积累s
• Bitcoin Gold（比特币黄金）创始人、首席开发
• 复旦大学计算机科学与技术学院保送本科

联合创始人：Zhe Wang

• 华中科技大学计算机科学与技术学院保送本科、硕士，曾参与国家自然科学基金、国家973项目。拥有3项区块链发明专利及20项国家专利。
• 曾任小嘿科技CEO，是全国最早一批试水AI养成类游戏，作为国家高新技术企业获千万级天使投资。
• 曾任哈哈便利 CTO，哈哈便利是国内首家AI自动售货柜，获5000万人民币融资，王喆在硬件架构、设计、量产及供应商匹配上有深厚的积累。

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