Dialogue with a16z Crypto Partner: Privacy Will Become the Most Important 'Moat' in Cryptocurrency

marsbitXuất bản vào 2026-02-02Cập nhật gần nhất vào 2026-02-02

Tóm tắt

In a discussion with a16z Crypto’s Ali Yahya, the argument is made that privacy will become the most critical moat in the cryptocurrency space, driving winner-take-all network effects. As blockchains become increasingly commoditized and performance differences narrow, privacy stands out as a key differentiator. Unlike social media, where users may overlook privacy, financial activities demand confidentiality—individuals and institutions will not tolerate transparent exposure of salaries, transactions, or spending habits. Privacy creates strong user lock-in due to the difficulty of migrating secrets between chains. Moving private assets risks exposing metadata, reducing anonymity set size, and compromising security. Thus, users are likely to remain on chains with the largest anonymity pools, reinforcing network effects. Several technologies enable privacy: zero-knowledge proofs (currently leading), fully homomorphic encryption (still theoretical), multi-party computation (for key management), and trusted execution environments (most practical for performance). Hybrid approaches may emerge. Despite concerns around centralization, privacy chains can remain decentralized if they are open-source, verifiable, and node-distributed. Looking ahead, quantum computing poses a long-term threat but is not an immediate risk, while AI’s pervasive data collection will only heighten the demand for privacy.

Author: a16z crypto

Compiled by: Plain Language Blockchain

It is often said that users don't truly care about privacy, and in the age of social media, this might be true. But in the financial sector, the rules are completely different. A16Z Crypto partner Ali Yahya has made a significant prediction: privacy will become the most important moat in the cryptocurrency space, triggering "winner-take-all" network effects.

Host: Robert Hackett (A16Z Crypto) Guest: Ali Yahya (General Partner, A16Z Crypto)

I. Why is Performance No Longer a Moat?

Host: Ali, you recently expressed a view that "privacy will become the most important moat in cryptocurrency." That's a big conclusion. What makes you so sure?

Ali: This idea stems from my thoughts on the commoditization of "Block Space." There is now an oversupply of high-performance blockchains, coupled with convenient cross-chain solutions, making the block space of various chains functionally very similar.

In this context, mere "high performance" is no longer sufficient for defense. Privacy is a feature that the vast majority of existing public chains lack. More importantly, privacy can create a special kind of "lock-in effect," thereby strengthening network effects.

Host: Current blockchain teams might refute this; for example, Solana and Ethereum have completely different technical trade-offs and roadmaps. How would you respond to those who think "my chain is unique and irreplaceable"?

Ali: I believe that for general-purpose blockchains, performance is just the entry ticket. To stand out, you must possess one of three things: a thriving ecosystem, an unfair distribution advantage (like Coinbase's Base), or a killer application.

Privacy is special because once users join a privacy chain, their willingness to leave decreases significantly due to the fact that "moving secrets" is much more difficult than "moving assets." This stickiness is something transparent public chains currently lack.

II. Do Users Really Care About Privacy?

Host: Many people believe users aren't concerned about privacy—just look at Facebook. What makes you think the situation will be different in the crypto space?

Ali: People might not care about 'like' data, but they absolutely care about financial data.

If cryptocurrency is to go mainstream, privacy is a must. Not only individuals, but businesses and financial institutions absolutely cannot tolerate their payrolls, transaction histories, and asset preferences being monitored in real-time by the whole world. In the context of finance, privacy is a rigid demand.

Host: Can you give a few specific examples? What kind of data do people most want to keep private?

Ali: There are so many. What did you buy on Amazon? What websites did you subscribe to? How much money did you send to which friend? What are your salary, rent, and balance? This information can be easily parsed from your financial activities. Without privacy, it's equivalent to walking down the street with a transparent wallet that everyone can stare into.

III. Why Are "Secrets" Hard to Migrate?

Host: You mentioned a key point: "Secrets are hard to migrate." Is this a technical problem or a social one at its core?

Ali: It's a core technical problem. Privacy systems rely on an "Anonymity Set." Your privacy is secure because your activity is mixed with the activities of thousands of other users.

The larger the anonymity set, the more secure the privacy.

Cross-chain risk: When you move privacy assets from one anonymity zone to another, it generates a lot of metadata leakage (like transaction timing, amount correlation, network layer characteristics).

This creates a situation where users tend to stay on the chain with the largest user base and anonymity set. Because cross-chain is not only troublesome but also risks "identity exposure." This self-reinforcing feedback effect will eventually lead to the market being dominated by only a few large privacy chains.

IV. Technical Path: How to Achieve Privacy?

Host: What technical means do we currently have to realize the vision you described?

Ali: There are mainly four technologies:

Zero-Knowledge Proofs (ZK Proofs): Prove a transaction is valid without revealing its content; currently the fastest progressing.

Fully Homomorphic Encryption (FHE): Allows computation on encrypted data; the most powerful functionally but extremely computationally intensive, still largely theoretical.

Multi-Party Computation (MPC): Multiple parties collaboratively compute without revealing their respective data; often used for key management.

Trusted Execution Environments (TEE): Relies on "isolated areas" provided by hardware manufacturers like Intel or Nvidia for encrypted computation; this is currently the most pragmatic and highest-performance method.

Ali: Actually, we might see a stacking of these technologies. For example, using TEE for performance, with an additional layer of MPC as a defensive barrier, ensuring privacy remains secure even if the hardware is physically compromised.

V. The Conflict Between Decentralization and "Winner-Take-All"

Host: The core spirit of crypto is decentralization and interoperability. If privacy chains present a "winner-take-all" scenario in the future, does this contradict the original intention?

Ali: I don't think so. Decentralization refers to "control" not "fragmentation."

A privacy chain is decentralized as long as it is open-source, its code is verifiable, and its validator nodes are dispersed. This provides developers with a "can't be evil" platform guarantee. Compared to the Web2 era behavior of locking in users by blocking APIs, the lock-in in the crypto privacy space is based on algorithms and security risks; the rules are still fair and neutral.

VI. Future Perspective: Quantum Threats and AI

Host: Looking at the long-term future, couldn't quantum computing break these privacy technologies?

Ali: This is a very real concern. According to assessments from our research team (like Dan Boneh), quantum attackers likely won't be able to break modern cryptography for maybe 15 years. While we should start preparing "quantum-resistant" solutions now, there's no need for excessive panic currently.

Host: One last question, when AI agents start taking over the internet, what kind of collision will happen with your privacy theory?

Ali: In the AI era, each of us lives in a "panopticon," where our every activity provides training data for the next generation of models. As AI becomes omnipresent, the human demand for privacy will only become stronger than it is now.

Câu hỏi Liên quan

QWhy does Ali Yahya believe privacy will become the most important moat in cryptocurrency?

AAli argues that as block space becomes commoditized with many high-performance blockchains and cross-chain solutions, performance alone is no longer a differentiator. Privacy, which is absent in most public blockchains, creates a strong lock-in effect due to the difficulty of moving secrets, thereby reinforcing network effects and leading to a winner-take-all dynamic.

QHow does Ali respond to the argument that users don't care about privacy, citing examples like Facebook?

AHe distinguishes between social data and financial data, stating that while users might not care about social media likes, they absolutely care about financial privacy. For crypto to go mainstream, privacy is a necessity, as individuals, businesses, and institutions cannot tolerate their financial transactions, salaries, and asset preferences being publicly visible.

QWhat is the technical reason why 'secrets are hard to move' between chains?

APrivacy relies on a large 'anonymity set' where user activity is mixed with many others. Moving secrets across chains generates metadata leaks (e.g., transaction timing, amount correlation, network-layer features), which risks exposing a user's identity. This makes users prefer to stay on the chain with the largest anonymity set, creating a self-reinforcing feedback loop.

QWhat are the four main technical approaches to achieving privacy in crypto mentioned by Ali?

AThe four approaches are: 1) Zero-Knowledge Proofs (ZK Proofs) for proving transaction validity without revealing content; 2) Fully Homomorphic Encryption (FHE) for computing on encrypted data; 3) Multi-Party Computation (MPC) for collaborative computation without exposing individual data; and 4) Trusted Execution Environments (TEE) which use hardware-secured isolated areas for encrypted computation.

QHow does Ali reconcile the 'winner-take-all' potential of privacy chains with the crypto ethos of decentralization?

AHe argues that decentralization is about control, not fragmentation. A privacy chain can be decentralized if it is open-source, code-verifiable, and has a dispersed set of validator nodes, providing a 'can't be evil' platform guarantee. The lock-in effect is based on algorithmic and security risks, which are fair and neutral, unlike Web2 practices of locking users in by blocking APIs.

Nội dung Liên quan

Zcash Chứng Kiến Sự Sụp Đổ Lịch Sử Khi Hàng Tỷ Đô La Biến Mất Khỏi Giá Trị Thị Trường

Thị trường tiền điện tử chấn động bởi sự sụp đổ mạnh mẽ của Zcash (ZEC), đồng tiền tập trung vào quyền riêng tư đã mất hơn một nửa giá trị chỉ trong 24 giờ. Sự sụt giảm đột ngột này xóa sổ khoảng 5 tỷ USD từ vốn hóa thị trường của nó. Nguyên nhân chính được cho là do lo ngại xung quanh một lỗ hổng bảo mật vừa được tiết lộ ảnh hưởng đến cơ sở hạ tầng riêng tư của mạng lưới. Lỗ hổng này, ẩn trong nhóm giao dịch riêng tư Orchard của Zcash từ tháng 5/2022, cho phép tạo ra ZEC giả mạo trong thử nghiệm. Mặc dù đã được vá vào ngày 2/6, thiết kế bảo mật của Zcash khiến không thể xác minh liệu có đồng ZEC giả nào đã được tạo ra trước đó hay không, dẫn đến sự hoang mang và bán tháo. Tình huống này làm nổi bật sự đánh đổi giữa tính riêng tư và minh bạch. Để khôi phục niềm tin, Shielded Labs đang xem xét một đề xuất nâng cấp mạng lưới cho phép xác minh tính toàn vẹn của tổng nguồn cung Zcash. Cộng đồng Zcash nhấn mạnh rằng việc phát hiện lỗ hổng là kết quả của quy trình nghiên cứu bảo mật đẳng cấp và chủ động, một dấu hiệu tích cực cho thấy mạng lưới liên tục được củng cố.

bitcoinist1 giờ trước

Zcash Chứng Kiến Sự Sụp Đổ Lịch Sử Khi Hàng Tỷ Đô La Biến Mất Khỏi Giá Trị Thị Trường

bitcoinist1 giờ trước

Câu chuyện về Bitcoin "Vàng Kỹ Thuật Số" có thất bại hay không?

**TÓM TẮT** Bài viết phân tích Bitcoin từ góc nhìn của Jason, tập trung vào ba vấn đề chính: bản chất của Bitcoin, nguyên nhân đợt giảm giá gần đây và triển vọng dài hạn. **1. Cách nhìn nhận tài sản Bitcoin:** Tác giả vẫn coi Bitcoin là một lớp tài sản mới, ưu việt hơn vàng về tính chất "vàng kỹ thuật số" nhờ: nguồn cung cố định (21 triệu BTC), khả năng chuyển giao vượt trội và tính minh bạch có thể kiểm chứng. Dù vẫn còn sớm (tỷ lệ thâm nhập toàn cầu ~3-4%) và biến động mạnh, quá trình hợp pháp hóa đang đẩy lùi các hoạt động phi chính thức. **2. Nguyên nhân đợt giảm giá 2025-2026:** Đợt giảm khoảng 50% từ đỉnh 12.6万美元 xuống dưới 6.1万美元 là một đợt bán theo chu kỳ có tính đồng thuận cao, phù hợp với mô hình lịch sử sau mỗi lần giảm một nửa phần thưởng. Sự kiện ETF Bitcoin năm 2024 đã mở đường cho dòng tiền tổ chức mua vào, đồng thời tạo cơ hội cho các nhà đầu tư sớm (có giá gốc rất thấp) chốt lời, dẫn đến một đợt "chuyển giao lịch sử" từ những người tin tưởng ban đầu sang các tổ chức đầu tư dài hạn. Một điểm đáng chú ý là biên độ các đợt sụt giảm trong lịch sử đang thu hẹp dần (từ 93% xuống còn ~50%), cho thấy tài sản đang trưởng thành và biến động giảm bớt. **3. Triển vọng dài hạn:** Về dài hạn, nếu tin vào luận điểm "vàng kỹ thuật số", giá trị Bitcoin nên được định giá theo vàng vật chất. Với vốn hóa hiện tại (~1.4 nghìn tỷ USD) chỉ bằng 7% vốn hóa vàng (~20 nghìn tỷ USD), tiềm năng tăng trưởng vẫn còn rất lớn nếu luận điểm này được hiện thực hóa một phần. Tuy nhiên, tác giả cảnh báo rủi ro thực sự không nằm ở bản thân Bitcoin (xác suất về 0 thấp hơn xác suất tăng trưởng), mà ở hai yếu tố: **cơ cấu danh mục đầu tư** (không all-in, vay mượn) và **độ hiểu biết sâu sắc về tài sản**. Chỉ khi hiểu rõ logic cốt lõi, nhà đầu tư mới có thể giữ vững lập trường qua các đợt biến động mạnh. Bài học từ Amazon (sụt 95% năm 2000 rồi tăng 42 lần) cho thấy điều quan trọng là "sống sót" được đến lúc tiềm năng được giải phóng. Câu hỏi cuối cùng được đặt ra: Liệu đợt giảm giá này chứng minh luận điểm "vàng kỹ thuật số" đã thất bại, hay chỉ đơn giản là quá trình chuyển giao chưa kết thúc? Câu trả lời phụ thuộc vào niềm tin nền tảng của mỗi người vào loại tài sản này.

marsbit1 giờ trước

Câu chuyện về Bitcoin "Vàng Kỹ Thuật Số" có thất bại hay không?

marsbit1 giờ trước

Chủ đề “Vàng kỹ thuật số” của BTC có thất bại không?

Tác giả, qua góc nhìn của Jason, phân tích về Bitcoin dưới ba khía cạnh chính: bản chất của tài sản Bitcoin, nguyên nhân đợt giảm giá gần đây và triển vọng dài hạn. **1. Bản chất của Bitcoin:** Tác giả coi Bitcoin là một loại tài sản mới, một phiên bản "vàng kỹ thuật số" ưu việt hơn nhờ tính chất: nguồn cung cố định (21 triệu), khả năng chuyển giao và kiểm toán vượt trội. Dù còn sớm với tỷ lệ thâm nhập toàn cầu khoảng 3-4% và biến động cao, Bitcoin đang dần được hợp thức hóa. **2. Nguyên nhân đợt giảm giá:** Đợt điều chỉnh từ đỉnh ~126k USD (10/2025) xuống ~61k USD (2/2026) được xem là một đợt bán theo chu kỳ 4 năm (sau sự kiện giảm một nửa phần thưởng) và là quá trình "chuyển giao lịch sử" từ các nhà đầu tư sớm sang các tổ chức dài hạn thông qua ETF. Đáng chú ý, mức độ sụt giảm qua các chu kỳ đang thu hẹp (từ 93% xuống ~50%), phản ánh sự trưởng thành của tài sản. **3. Triển vọng dài hạn:** Với vai trò "vàng kỹ thuật số", vốn hóa Bitcoin hiện chỉ bằng ~7% vốn hóa vàng vật chất. Nếu đạt 30-50% vốn hóa vàng, tiềm năng tăng trưởng vẫn rất lớn. Tuy nhiên, tác giả không đưa ra lời khuyên mua ngay và nhấn mạnh hai rủi ro thực sự: **cấu trúc danh mục đầu tư** (không nên all-in, dùng đòn bẩy hoặc tiền không nên dùng) và **độ hiểu biết về tài sản** - yếu tố then chốt để giữ vững tâm lý qua các đợt biến động mạnh. Câu hỏi then chốt là liệu bạn có thể "sống sót" để chứng kiến tiềm năng dài hạn, giống như cổ phiếu Amazon đã vượt qua đợt sụt giảm 95% năm 2000. Bài viết kết luận bằng một câu hỏi mở: Liệu việc vàng tăng 60% trong khi Bitcoin giảm 50% có nghĩa là câu chuyện "vàng kỹ thuật số" đã thất bại, hay đơn giản phản ánh quá trình chuyển giao chưa kết thúc và sự tiến hóa từ tài sản đầu cơ sang tài sản được định vị? Câu trả lời phụ thuộc vào niềm tin cốt lõi của mỗi người vào loại tài sản này.

链捕手1 giờ trước

Chủ đề “Vàng kỹ thuật số” của BTC có thất bại không?

链捕手1 giờ trước

Từ Mã đến Nhận Thức: Hướng Dẫn Nghìn Chữ về Sự Tiến Hóa của Bộ Não Robot

Từ nhiều thập kỷ trước, robot chủ yếu được điều khiển bằng mã lập trình truyền thống, với các lớp như cảm nhận, ước tính trạng thái, lập kế hoạch và điều khiển được xây dựng thủ công. Chúng hoạt động tốt trong môi trường được thiết kế trước nhưng thiếu khả năng tổng quát hóa. Sự xuất hiện của học sâu (deep learning) đã cách mạng hóa lớp cảm nhận, trong khi học tăng cường (reinforcement learning) và học bắt chước (imitation learning) bắt đầu cải thiện lớp điều khiển. Tuy nhiên, mỗi chính sách học được vẫn còn hẹp và thiếu linh hoạt. Sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT đã mang lại bước nhảy vọt: LLM đóng vai trò như một bộ lập kế hoạch thông minh, dịch chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên thành chuỗi hành động để hệ thống robot (như ROS2) thực thi. Dù vậy, LLM vẫn chỉ nằm ở lớp lập kế hoạch. Bước tiến quan trọng tiếp theo là các Mô hình Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động (VLA). Các mô hình như RT-2 của Google hay OpenVLA hợp nhất lý luận và hành động trong một mạng thần kinh duy nhất, nhận đầu vào là hình ảnh và lệnh, rồi trực tiếp xuất ra các chỉ thị chuyển động, giúp robot linh hoạt và có khả năng tổng quát hóa hơn. Kiến trúc tiên tiến nhất hiện nay cho robot hình người là "hệ thống kép" (System 1/System 2), lấy cảm hứng từ tâm lý học. System 2 (chậm) là một VLA lớn, xử lý cảnh quan và lý luận ở tần số thấp. System 1 (nhanh) là một mạng nhỏ, tốc độ cao, nhận ý định từ System 2 và xuất ra các lệnh chuyển động liên tục. Một số hệ thống còn có System 0 như một lớp phản xạ để giữ thăng bằng. Việc tính toán được chia sẻ: các vòng lặp điều khiển an toàn quan trọng chạy cục bộ trên bo mạch (ví dụ: NVIDIA Jetson) để đảm bảo độ trễ thấp và độ tin cậy, trong khi các tác vụ như giao diện hội thoại hay học tập nhóm có thể chạy trên đám mây. Các mô hình mã nguồn mở như OpenVLA, NVIDIA Isaac GR00T, và Physical Intelligence π0 đang thúc đẩy lĩnh vực này, cho phép các công ty khởi nghiệp tinh chỉnh chúng với dữ liệu riêng thay vì đào tạo từ đầu. Dù đã có tiến bộ lớn, robot VLA hiện tại vẫn có hạn chế: khó khăn trong phục hồi sau lỗi, hiệu quả mẫu thấp, khó khăn với nhiệm vụ dài hạn và thiếu "hiểu biết vật lý" thực sự. Để giải quyết những hạn chế này, lĩnh vực đang tập trung vào "Mô hình Thế giới" (World Model). Đây là các mạng thần kinh có thể dự đoán hệ quả của hành động dựa trên trạng thái hiện tại. Bằng cách mô phỏng nhiều tương lai khả thi trước khi hành động, robot có thể lập kế hoạch tốt hơn, phục hồi tốt hơn và cải thiện khả năng tổng quát hóa. Các kiến trúc chính gồm: mô hình khuếch tán pixel (Cosmos/Sora), Kiến trúc Dự đoán Nhúng Chung (JEPA của LeCun) và Mô hình Thế giới Hành động Tiềm ẩn (Genie/Dreamer). Tương lai, robot tiên tiến có thể kết hợp VLA với Mô hình Thế giới để lập kế hoạch và kiểm tra hành động trong mô phỏng trước khi thực thi, đồng thời tạo ra lượng dữ liệu tổng hợp khổng lồ cho đào tạo. Yếu tố then chốt hiện nay là dữ liệu, với việc điều khiển từ xa (teleoperation) là phương pháp thu thập chính. Mô phỏng (simulation) cũng đóng vai trò ngày càng quan trọng. Về kinh tế, chi phí phần cứng robot hình người đang giảm nhanh, mở ra thị trường rộng lớn hơn. Tuy nhiên, lĩnh vực này vẫn đang ở giai đoạn phát triển, tương tự "thời kỳ GPT-2" của AI vật lý, với tiềm năng to lớn nhưng cần thêm thời gian để trưởng thành hoàn toàn và triển khai một cách tự chủ, an toàn.

marsbit2 giờ trước

Từ Mã đến Nhận Thức: Hướng Dẫn Nghìn Chữ về Sự Tiến Hóa của Bộ Não Robot

marsbit2 giờ trước

Bong bóng AI đang vỡ

Thị trường đang biến động mạnh với nhiều ý kiến về "bong bóng AI". Mặc dù các chuyên gia như Ray Dalio cảnh báo mức độ bong bóng tương đối cao, nhưng những người như CEO NVIDIA, Jensen Huang, vẫn nhìn thấy cơ hội to lớn và nhu cầu về năng lực tính toán mới chỉ bắt đầu bùng nổ. Cả hai quan điểm đều có phần đúng. Bong bóng trong lĩnh vực AI là có thực, giống như bong bóng Internet năm 2000. Tuy nhiên, bong bóng công nghệ thường là cách thị trường phản ứng với một lực lượng sản xuất đột phá. Sau khi bong bóng vỡ, cơ sở hạ tầng vật chất và công nghệ cốt lõi được xây dựng sẽ trở thành nền tảng cho sự phát triển bùng nổ tiếp theo, như đã thấy với Internet. Hiện tại, đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI (như GPU, hệ thống làm mát, điện) là rất lớn, trong khi doanh thu từ các công ty thuần AI còn hạn chế, cho thấy sự mất cân đối. Nhưng một yếu tố then chốt là chi phí suy luận AI (inference cost) đã giảm hơn 99.7% trong hai năm qua. Khi chi phí biên của "trí thông minh" tiến gần đến 0, nó mở khóa một lượng lớn nhu cầu và ứng dụng mới trong mọi ngành công nghiệp, từ phần mềm, y sinh đến sản xuất. Điều này tuân theo "Nghịch lý Jevons": hiệu quả tăng lên dẫn đến mức tiêu thụ tổng thể cao hơn. Thị trường hiện đang trong giai đoạn thanh lọc, nơi các công ty chỉ dựa vào khái niệm sẽ bị đào thải. Xu hướng sâu xa bao gồm: 1) Chuyển dịch giá trị từ chi đầu tư (CapEx) sang chi vận hành (OpEx), nơi các ứng dụng AI thực sự tạo ra lợi nhuận; 2) Các công ty cơ sở hạ tầng có thể tiêu hóa định giá cao thông qua tăng trưởng lợi nhuận mạnh mẽ; 3) AI đang được tích hợp sâu vào các ngành như tài chính, pháp lý, chăm sóc sức khỏe và sản xuất, nâng cao hiệu quả đáng kể. Tóm lại, trong khi bong bóng đầu tư có thể xì hơi và gây ra đợt sàng lọc, động lực cơ bản của AI với tư cách là một lực lượng sản xuất đột phá là không thể đảo ngược. Giống như Internet trước đây, tương lai sẽ là một kỷ nguyên mà hầu hết mọi ngành công nghiệp đều được chuyển đổi và trao quyền bởi AI.

链捕手2 giờ trước

Bong bóng AI đang vỡ

链捕手2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片