1 项目简介
Primus 构建面向 Web3 的数据基础设施,利用前沿密码学技术(zkTLS 和 FHE)打造去中心化的数据验证与计算网络,解决数据真实性、隐私保护与可信协作问题。
已经合作或集成的生态项目包括:
Linea、Monad、Pharos、Nillion、Brevis、Phala、Aztec、Succinct、Sunscreen、Kite、Questflow、ZKP2P…
2 申请资金:20000u
3 解决的公共问题
Primus 聚焦解决两个核心公共问题:
- 数据真实性:
当前区块链应用难以验证链下数据的真实性。Primus 通过 zkTLS 技术在不泄露隐私的前提下,实现链下数据的可验证性。
- 数据隐私与所有权:
传统 Web2 数据使用缺乏透明度与用户控制权。Primus 通过密码学手段确保数据隐私与自主可控,使个人与机构能够在保护隐私的前提下安全地使用与共享数据。
4 竞品分析
无
5 关键数据
- 注册用户:1,020,000+
- 已提交的链上证明:721,000+
- 可编程支付交易量:155,170,000+
- 开发者:7,843+
- TestNet 证明:16,700+
6 团队成员
谢翔,博士,联合创始人 & CEO
密码学博士,发表30+顶会论文(CRYPTO、EUROCRYPT等),核心贡献于 zkTLS、FHE 和 ZKML 研究,并为 Ethereum TLSNotary 提供算法支持。曾任 O(1) Labs 密码学工程师和 MatrixElements 安全算法总监,专注构建安全、可扩展的隐私基础设施。全面负责本项目的实施,并兼管算法团队。
https://scholar.google.com/citations?user=WWb0js4AAAAJhttps://www.linkedin.com/in/xiang-xie-37074312a
王晓,学术合伙人,首席密码学家
自2019年起任西北大学计算机科学助理教授,研究方向包括实用安全多方计算、零知识证明、后量子密码学及其在人工智能、形式化方法和健康信息学中的应用。曾任 MIT 和波士顿大学博士后(2018–2019),2018年获马里兰大学博士学位。获得 NSF CAREER 奖(2023)、Google Scholar Program Award(2023)、JPMorgan Chase Faculty Award(2023)、Meta Research Award(2022)等多项学术奖项。研发了高效的 MPC 库 EMP-toolkit(GitHub),被 Meta、Chainlink 等多家公司广泛使用。
https://wangxiao1254.github.io/
齐泰,联合创始人 & COO
连续创业者,20+年金融科技经验,涵盖支付、风控和安全解决方案。曾创办安全解决方案公司,为全球十余家智能终端厂商提供金融级安全方案。曾任 Ingenico、Sandpay 和 MatrixElements 高管,擅长将技术与商业结合推动可持续发展。负责本项目的运营管理。
https://www.linkedin.com/in/tie-qi-083875122/
夏富标,博士,联合创始人& Dev-Rel
密码学博士,专注应用密码学与隐私保护技术,拥有8年以上研究经验。曾任 TikTok 隐私研究员,发表多篇论文并获得密码学与安全相关专利。负责本项目的社区和开发者活动。
https://scholar.google.com/citations?user=xDpQJY0AAAAJ&hl=zh-CNhttps://github.com/xiafubiao
袁文俊,CTO
曾就职于阿里巴巴,拥有丰富的移动操作系统开发经验及物联网系统开发经验。自2018年起从事区块链架构与开发,熟悉底层链(P2P 网络、虚拟机、共识机制)、智能合约及各类 DApp 开发,精通整个区块链技术栈。负责本项目的技术开发管理。
https://github.com/fksyuan
7 GCC权益
1)配合GCC的捐赠宣发,包括但不限于接受访谈、社媒内容制作配合、社媒转发、活动参与等
2)在官网将 GCC 列为支持方之一
3)如果项目产生盈利,计划通过 GCC 或类似机制将一定比例的收益回馈给公共物品,用于支持开源工具、开发者激励、学术研究和社区活动,推动技术与生态的健康发展
4)后续 GCC 如果需要ZK方面的能力可以免费支持
8 资金使用计划
里程碑1:研发团队薪资与技术开发:50% - 文档、示例代码、测试平台建设:20% - 基础设施及服务器成本:30%
里程碑2:节点网络建设与运维:50% - 节点激励及测试激励发放:30% - 网络安全与性能优化:15% - 其他(文档更新、社区支持等):5%
里程碑3:算法研发与性能优化(含GPU算力成本):60% - 工程实现与性能测试(包括隐私支付场景验证):25% - 技术文档与研究报告撰写、成果开源发布:10% - 项目管理及支持性开销(如测试基础设施、工具升级等):5%
9 里程碑和路线图
里程碑1:10%(2000u)
- 为开发者和学习者提供一套简单易上手但较为完整的FHE 101学习资料
里程碑2:30%(6000u)
- 完成zkTLS与zkVM连接的算法模块,实现链下数据在零知识环境中的可信验证;
- 适配主流 zkVM 平台与 zkDSL 语言(包括 Aztec Noir、Succinct、Brevis),为其提供链下隐私数据验证与交互的基础设施;
- 优化 zkTLS 算法结构,引入更高效、zkSNARK 友好的密码学工具,显著降低 zkVM 的证明计算延迟,为后续性能扩展打下基础
里程碑3:30%(6000u)
- 完成 FHE 算法的 GPU 并行优化,显著提升计算效率;
- 实现 Bootstrapping 算法的 GPU 加速版本,在同等安全参数下实现性能提升20倍以上;
- 针对 隐私支付与隐私转账场景,进行应用层的 GPU 并行优化,实现吞吐量提升至原先的100倍,验证系统在真实场景下的性能可行性。
- 为开发者提供一套更加易用的SDK
里程碑4:30%(6000u)
- 结合底层 FHE 算法,优化Solidity 编译器,支持链上隐私计算场景;
- 实现一键隐私化合约转换工具,让开发者可直接将现有 Solidity 合约转换为隐私保护版本,并支持 FHE 运算;
- 进一步完成 FHE Coprocessor 架构设计,包括链下算法并行处理、MPC 密钥管理等模块,提升隐私计算的性能与可扩展性。
附:OP团队Review
匿名专家意见
- 希望聚焦于一个里程碑,比如GPU加速或FHEVM,来给开发者提供更加易用的SDK。
- 希望提供一些比较简单的FHE 101材料。虽然链上的SDK非常重要,但对于开发者来说,能够学习FHE流程的一些材料也很重要。个人觉得GCC如果要捐赠的话可以侧重于 2 > 1,而不是PPT上全部的里程碑。
- 相对于 Zama(现在的主流FHE方案),除了速度之外的优势是什么?相对于 Inco 这个FHE链,实现了什么不一样的业务?这个非常重要。
- multi part FHE 部分不太清晰。比如谁可以生成 bootstrap key 就意味着谁有能力解密数据,那么用户在使用Primus的场景下,bootstrap key 是由用户生成的还是 Primus 生成的?如果是 Primus 的话,那么还是很中心化的。
附:投委打分意见
“已经融资很多了,是不是咱们这些资助也没啥用?”
“可能还是需要加一个‘是否捐赠的影响’打分选项?”
“领域不熟悉”
| 解决问题的公共性 | 赛道潜力 | 对华语区(潜在)贡献 | 执行能力与团队 | 可持续性 | 平均分 3.5 |
|---|
| 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 |
| 4 | 5 | 3 | 4 | 3 | 3.8 |
| 4 | 4 | 3 | 4 | 4 | 3.8 |
| 3 | 4 | 3 | 5 | 2 | 3.4 |
| | | | | |
附:Demo Day记录
会议录屏:
https://zoom.us/rec/share/GAutz5HF3BFtANmEvET3sBpgwtdLMKPN_BzBBMlpT1bVyT62qToq3cu884a64CNo.2NVcBG8bo-ax5Kan
密码: &8ja$27K
Primus 的核心使命是:
为 Web3 和 AI 构建一个可组合、可验证、隐私保护的数据基础框架,使数据可以被安全、合规、高效地验证、计算与流通
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**Q & A :**Q1:你们不是已经融资了吗?为什么还需要接受捐赠?
团队回答:
- Primus 做的是非常底层、非常重的密码学基础设施,从底层协议、编译器到 API/SDK 都需要大量工程资源。
- 尤其涉及 FHE、zkTLS 等前沿算法,对硬件(GPU/服务器)消耗极大,成本高昂。
- 虽然我们在去年 2 月已经完成一轮融资,但仍不足以覆盖当前整个研发体系。
- 因此,我们接受捐赠,是为了支持公共物品性质的隐私基础设施建设,让社区也能参与推动。
Q2:zkTLS 的数据来源是什么?链下数据如何「搬到」链上?
团队回答(谢博士):
- zkTLS 基于 HTTPS 标准协议,通过密码学方式实现链下数据的真实性验证。
- 我们不是替用户决定「哪些数据搬上链」,Primus 是基础设施,开发者或应用决定哪些数据有价值。
- 因为 zkTLS 对任意 HTTPS 数据源通用,所以理论上所有 Web2/AI 数据(金融、交易、社交、信用等)都可被验证后用于链上用途。
Q3:那哪些链下数据最有价值?你们怎么看?
团队回答:
Q4:FHE 的 key management 是怎么设计的?同一个 key 不会导致风险吗?
团队回答(谢博士):
- FHE 的 public key 是公开信息,本身没有隐私风险。
- 系统只需在初始化时生成一次 public key,并保存在服务器端即可。
- FHE 的私钥从不暴露,相关的加密计算都在 server-side 完成。
- 这是标准的 FHE 系统设计方式,无需不同参与方之间 share 一个敏感密钥。
Q5:FHE/隐私计算目前能覆盖哪些场景?为什么重点做 ERC-20 隐私版?
团队回答(谢博士):
-
我们可以做复杂的 DeFi 隐私协议,但当前市场最迫切的需求仍集中在:
隐私支付与隐私转账(ERC-20 隐私版)。
-
B2B/B2C 客户在合规隐私支付上的需求非常强烈,因此我们优先优化 ERC-20。
-
更复杂的 DeFi 隐私逻辑(如 AMM、借贷等)我们可以做,但需求量暂时较低,因此排列在后续路线图中。
Q6:你们申请的 70,000 美金(注:实际申请金额有所调整),runway 如何?这些资金会用多久?
团队回答:
- 研发消耗非常高,目前融资无法完全覆盖所有开发计划。
- 70k 美金会用于补齐特定功能模块、GPU 加速、验证者网络建设等公共基础设施环节。
演示ppt
Primus_GCC.pdf
投票规则
- 共有9名投委,投票率超过50%(>4人),赞成/ 总票数 ≥2/3视为通过
- 投委可以继续选择是否增减金额(+10%,+5%,0,-5%,-10%),最终增减比例将直接加总