Ang paggalaw ng $Zec ay nagbigay-buhay muli sa kuwentong privacy. Agad na sumunod ang Dash at ZEN, ngunit ang mga galaw na ito ay mas tila beta kaysa fundamentals. Ang napatnagpansin sa akin ay ang pagtaas ng StarkWare ilang araw pagkatapos. Una akong nagtanong: ba’t nagtatrabaho ang STRK kasama ang Arb o kasama ang Zcash? Pagkatapos mag-imbestiga, napatunayan na talaga ang ugnayang privacy. Ang Starknet ay nagtatrabaho kasama ang Circle sa private USDC, na nagpapahintulot sa mga user na i-shield at i-unshield ang kanilang pera, gawin ang mga pribadong pag-transfer, at manatili sa pagiging auditabile sa pamamagitan ng viewing keys. Ang nakakatuwa ay ang privacy wave na ito ay medyo iba sa panahon ng Tornado Cash. Noon, ang privacy ay kadalasang tungkol sa pagiging ganap na pribado. Ngayon, ang kuwento ay tila umuunlad patungo sa selektibo at auditableng privacy, na mas may sensibilidad para sa mga institusyon. Ihihiwalay ko ang kasalukuyang privacy market sa apat na larangan. 1. Asset privacy: $Zec Ang Zcash ay itinuturing ang privacy bilang isang pangunahing katangian ng pera. Ang nakakatuwang kontradiksiyon ay ang institutional products ay kailangan pa rin ng transparency at compliance, samantalang ang buong punto ng Zcash ay privacy. Ito’y nagpapakita ng isang bagay: ang optional privacy ay naging mas mahalaga. 2. Pribadong transaksyon: StarkWare & Aleo Ang Starknet ay nagpapalaganap ng private USDC gamit ang shielded at unshielded transfers, pribadong transaksyon, at viewing keys para sa compliance. Ang Aleo ay patungo rin sa pribadong stablecoin infrastructure sa pamamagitan ng USDCx at ecosystem ng Circle. Iba’t ibang teknolohiya, parehong direksyon: pribadong transaksyon na maaari pa ring magtrabaho sa loob ng isang reguladong sistema. 3. Privacy computation: Zama, Phala & Nillion @Zama ay siguro ang pinakamalinaw na pangalan sa FHE. Ang Fully Homomorphic Encryption ay isa sa pinakamakapangyarihang paraan sa private computation, na nagpapahintulot na manatili na encrypted ang data habang ito’y pinoproseso. @PhalaNetwork ay gumagamit ng TEE route, kung saan ang confidential computing at encrypted inference ay naging lalong mahalaga para sa AI. Ang Nillion ay gumagamit ng ibang paraan gamit ang encrypted markets at programmable encrypted instructions. Iba’t ibang arkitektura, parehong layunin: mag-compute sa sensitibong data nang hindi ipinapakita ang underlying information. 4. Institutional privacy: Canton @CantonNetwork ay iba’t ibang uri. Ito’y binuo higit pa sa institutional finance, may sub-transaction level privacy kung saan ang mga kalahok ay nakikita lamang ang impormasyon na may kinalaman sa kanila. Hindi kailangan na lahat ay ganap na pribado. Kailangan lang na sapat na pribado para sa tamang mga partido. Maaaring ito ang pinakamahalagang privacy model na kailangan ng TradFi. Mayroon pa ring maraming iba pang proyekto na dapat subaybayan, kabilang ang @Railgun_Project at @MidnightNtwrk, ngunit ang mas malaking larawan ang interesado sa akin. Hindi na ang privacy simpleng pagtago ng lahat. Ang susunod na yugto ay tila privacy na may kontrol, compliance, at selektibong paglilinaw. At ito’y mas malaking market kaysa sa privacy narrative na mayroon tayo ilang taon nakalipas.