Рух $Zec оживив нарратив про приватність. Dash і ZEN відгукнулися майже відразу, але ці рухи виглядають більше як бета-тест, ніж фундаментальні зміни. Моя увага привернулася підйомом StarkWare кілька днів потому. Спочатку я думав: чи STRK торгують з Arb чи з Zcash? Після глибшого дослідження виявилося, що зв’язок із приватністю дійсно існує. Starknet працює з Circle над приватним USDC, дозволяючи користувачам приховувати та розкривати кошти, здійснювати приватні перекази та зберігати можливість аудиту за допомогою ключів перегляду. Цікаво те, що ця хвиля приватності відрізняється від ери Tornado Cash. Тоді приватність здебільшого означала повну конфіденційність. Зараз ж нарратив зміщується до обраної та аудитованої приватності — це набагато логічніше для інституцій. Я б розділив поточний ринок приватності на чотири напрямки. 1. Приватність активу: $Zec Zcash розглядає приватність як основну грошову властивість. Цікавий контраст полягає в тому, що інституційні продукти все ще потребують прозорості та відповідності, тоді як суть Zcash — саме приватність. Це говорить мені про одне: необов’язкова приватність стає набагато важливішою. 2. Приватні транзакції: StarkWare та Aleo Starknet продовжує розвивати приватний USDC з прихованими та відкритими переказами, приватними транзакціями та ключами перегляду для відповідності. Aleo також рухається до створення інфраструктури для приватних стейблкоїнів через USDCx та екосистему Circle. Різна технологія — той самий напрямок: приватні транзакції, які все ще можуть функціонувати в рамках регульованої системи. 3. Приватні обчислення: Zama, Phala та Nillion @Zama — найбільш очевидна назва у сфері FHE. Повна гомоморфна шифрування — один із найпотужніших підходів до приватних обчислень, що дозволяє зберігати дані у зашифрованому вигляді під час їх обробки. @PhalaNetwork вибрав шлях TEE, де конфіденційні обчислення та зашифроване висновування стають все більш актуальними для штучного інтелекту. Nillion використовує інший підхід — зашифровані ринки та програмовані зашифровані інструкції. Різні архітектури, але та сама мета: обчислення з чутливими даними без розкриття базової інформації. 4. Інституційна приватність: Canton @CantonNetwork — це інша справа. Вона створена переважно для інституційного фінансу, з приватністю на рівні субтранзакцій, де учасники бачать лише інформацію, що до них стосується. Не потрібно, щоб все було повністю приватним. Достатньо приватним для правильних сторін. Це, можливо, й є той самий моделю приватності, який TradFi потребує найбільше. Є й багато інших проектів, якими варто стежити, зокрема @Railgun_Project та @MidnightNtwrk, але мене цікавить багато бачення. Приватність бльше не полягає просто у приховуванні всього. Наступна фаза — це приватність із контролем, відповідністю та обраною розкриттям. І це набагато більший ринок, ніж нарратив про приватність, який мали кілька років тому.
