隱私賽道,a16z關注的 2026 年重點趨勢
原文標題:Privacy trends for 2026
原文作者:@a16zcrypto
編譯:Peggy,BlockBeats
編者按:當加密行業逐步走出「性能至上」的階段,2026 年的核心命題正在轉向隱私、去中心化與可驗證安全。本文彙集多位一線建築者的判斷,指向同一趨勢:這些能力正從「加分項」升級為底層基礎設施。這一轉向也與 Vitalik Buterin 近期反覆強調的觀點形成呼應,「隱私不是可選功能,而是鏈上世界走向真實社會與制度環境的前提」。
從隱私網路效應、去中心化通信,到「機密即服務」和「規範即法律」,加密系統正在回答一個更嚴肅的問題:是否可靠、是否可委託、是否無法被隨意關閉。
以下為原文:
這一整週,我們都會持續發布對今年趨勢走向的觀察與判斷……歡迎持續關注,也別忘了訂閱我們的每週通訊,獲取更多趨勢解讀、行業報告、開發者指南、新聞分析以及其他資源。
隱私將成為今年加密領域最重要的護城河
隱私,是全球金融體系真正遷移到鏈上的關鍵前提;但同時,它也是幾乎所有現有區塊鏈所缺失的核心能力。對大多數公鏈而言,隱私長期以來只是一個被順帶提及的「附加項」。但現在,僅憑隱私本身,就已經足以讓一條鏈在眾多競爭者中脫穎而出。
更重要的是,隱私還能帶來另一層深遠影響:它會形成鏈級別的鎖定效應——可以稱之為「隱私網路效應」。在一個單純靠性能已難以拉開差距的時代,這一點尤为關鍵。
在橋接協議的幫助下,只要一切都是公開的,從一條鏈遷移到另一條鏈幾乎毫無成本;但一旦涉及隱私,情況就完全不同了:轉移代幣很容易,轉移「秘密」卻極其困難。無論是進入還是退出一個隱私區域,都存在被鏈上觀察者、mempool 監控者或網路流量分析者識別身份的風險。跨越私有鏈與公有鏈之間的邊界——甚至是在兩條私有鏈之間切換——都會洩露大量元數據,例如交易時間、金額規模之間的關聯性,從而大幅降低匿名性。
相比之下,那些缺乏差異化的新公鏈,很可能在競爭中被迫將手續費壓低到接近零(區塊空間在本質上已經高度同質化)。而具備隱私能力的區塊鏈,則能夠形成強得多的網路效應。現實是:如果一條「通用型」公鏈既沒有成熟繁榮的生態,也沒有殺手級應用,或者不具備某種不公平的分發優勢,那麼幾乎沒有理由讓用戶選擇它、在其之上構建應用,更談不上對它產生忠誠度。
在公開區塊鏈上,用戶可以輕鬆與其他鏈上的用戶交互,加入哪條鏈並不重要;但在隱私區塊鏈上,情況恰恰相反——一旦用戶進入某條鏈,就不太願意遷移並承擔暴露身份的風險。這會自然催生一種「贏家通吃大部分」的格局。再考慮到隱私對大多數現實世界應用來說都是必不可少的基礎能力,未來很可能只有少數幾條隱私鏈,便能佔據加密世界的大部分版圖。
——Ali Yahya(@alive_eth),a16z crypto 普通合夥人

今年,消息應用面臨的核心問題不只是如何抵禦量子計算,而是如何實現去中心化
隨著世界逐步邁向量子計算時代,許多以加密為基礎的消息應用(如 Apple、Signal、WhatsApp)已經走在前列,做出了大量出色的工作。但問題在於,幾乎所有主流即時通訊工具,都依賴於一個由單一組織運營的私有伺服器。而這些伺服器,正是最容易被政府關閉、植入後門,或被迫交出用戶私密數據的薄弱環節。
如果一個國家可以直接關閉伺服器;如果一家公司掌握著私有伺服器的金鑰;甚至只要存在一個私有伺服器——那麼所謂的量子級加密,又還有多大意義?
私有伺服器本質上要求用戶「相信我」;而沒有私有伺服器,意味著「你不需要相信我」。通訊並不需要一個居中的公司作為中介。消息系統需要的是開放協議,一種無需信任任何單一主體的通訊方式。
實現這一點的路徑,是將網路徹底去中心化:沒有私有伺服器;沒有唯一的應用;全部程式碼開源;採用業界頂級的加密方案——包括對量子威脅的防護。
在一個開放網路中,沒有任何一個個人、公司、非營利組織或國家,能夠剝奪人們彼此通訊的能力。即便某個國家或企業封禁了一款應用,第二天也會冒出 500 個替代版本;即便某個節點被關閉,也會因為區塊鏈等機制所帶來的經濟激勵,立刻有新的節點補位。
當人們像掌控自己的錢一樣,用金鑰來掌控自己的消息時,一切都會發生根本性的改變。應用可以更替、消亡,但人們始終掌握著自己的消息和身份;即便不再依賴某個應用,終端用戶依然擁有自己的通訊內容。
這已經不僅僅是量子抗性或加密技術的問題了,而是所有權與去中心化的問題。缺少其中任何一項,我們最終不過是在構建一種「牢不可破、但隨時可以被關閉」的加密系統。
——Shane Mac(@ShaneMac),XMTP Labs 聯合創始人兼 CEO

「Secrets-as-a-Service(機密即服務)」將成為隱私的核心基礎設施
在每一個模型、智能體和自動化系統背後,都依賴於一倇最基本的要素:數據。但當下的大多數數據管道——無論是輸入模型的數據,還是模型輸出的數據——往往是不透明的、可被修改的、且不可審計的。
這對某些消費級應用而言或許無傷大雅,但對金融、醫療等行業以及大量用戶來說,企業必須確保敏感數據的私密性。這一點,正是當前許多機構在推進現實世界資產(RWA)代幣化時面臨的巨大阻礙。
那麼,我們該如何在保護隱私的同時,推動安全、合規、自治、且具備全球互操作性的創新?
實現路徑有很多,但我想重點強調數據訪問控制這壇方向:誰在控制敏感數據?數據如何流轉?又是誰(或什麼系統)可以訪問這些數據?
如果缺乏數據訪問控制,任何想要保護數據機密性的參與者,目前都只能依賴中心化服務,或自行搭建定制化方案——這不僅耗時、昂貴,還使傳統金融機構等主體難以真正釋放鏈上數據管理所具備的全部功能與優勢。隨著具備自主行為能力的智能體系統開始自行瀏覽信息、發起交易並作出決策,跨行業的用戶與機構都需要密碼學層面的確定性保障,而不是「盡力而為式的信任」。
正因如此,我認為我們需要 secrets-as-a-service(機密即服務):一種新型技術體系,能夠提供可編程、原生的數據訪問規則;客戶端側加密;以及去中心化的金鑰管理機制,明確並强制執行——誰可以在什麼條件下、在多長時間內解密哪些數據……而這一切,都應當由鏈上機制來執行。
當這些能力與可驗證的數據系統結合之後,「機密」本身就可以成為互聯網的基礎性公共基礎設施的一部分,而不再只是應用層事後補丁式地附加隱私功能。這樣一來,隱私將不再是可選特性,而是真正的底層基礎設施。
——Adeniyi Abiodun(@EmanAbio),Mysten Labs 聯合創始人兼首席產品官

在安全測試中,我們將從「代碼即法律」走向「規範即法律」
過去一年中,DeFi 黑客攻擊的受害者,往往是那些已經久經考驗的協議——擁有強大的團隊、嚴格的審計流程,並且在生產環境中運行多年。這些事件揭示了一個令人不安的現實:當下主流的安全實踐,依然高度依賴經驗判斷與逐案分析,本質上仍是啓發式的。
如果 DeFi 安全要在今年真正走向成熟,就必須完成一次方法論上的躍遷:從關注漏洞模式,轉向關注設計層面的系統性屬性;從「盡力而為」,轉向「有原則的安全」。
在靜態 / 部署前階段(測試、審計、形式化驗證)中,這意味著不再只驗證人為挑選的一小部分局部限制,而是要系統性地證明全局不變量。目前,多支團隊正在構建 AI 輔助的證明工具,它們可以幫助撰寫規範、提出不變量,並承擔過去高度依賴人工、成本極高的證明工程工作。
在動態 / 部署後階段(運行時監控、運行時限制等)中,這些不變量可以被轉化為即時生效的安全護欄,成為系統的最後一道防線。這些護欄將以運行時斷言的形式直接寫入系統,要求每一筆交易都必須滿足既定的安全條件。
這樣一來,我們不再是假設所有漏洞都已經被提前發現,而是在代碼層面強制執行關鍵安全屬性:任何試圖違反這些屬性的交易,都會被自動回滾。
這並非紙上談兵。事實上,迄今為止幾乎所有已知的攻擊,在執行過程中都會觸發其中某項檢查,從而有機會在攻擊發生時被直接阻擋。因此,曾經流行的「代碼即法律」,正在演進為「規範即法律」:即便是全新的攻擊手法,也必須滿足維持系統完整性的安全規範;最終留下的,只會是影響極小、或極其難以實施的攻擊。
——Daejun Park(@daejunpark),a16z crypto 工程團隊

[原文連結]
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以下為原文內容:
知名市場評論員 Citrini7 最近發表了一篇引人入勝且廣為流傳的 AI 災難小說。雖然他承認其中的某些場景發生的概率極低,但我作為一個見證過多次經濟崩潰預言的人,想對他的觀點提出質疑,並展示一個更具確定性、也更樂觀的未來。
2007 年,人們認為在「石油見頂」的背景下,美國的地緣政治地位已宣告終結;2008 年,人們覺得美元體系幾乎崩潰;2014 年,大家認為 AMD 和 NVIDIA 氣數已盡。接著 ChatGPT 橫空出世,人們又覺得谷歌藥丸……然而每一次,擁有深厚惰性的既有機構都證明了,它們遠比旁觀者想像的要堅韌。
當 Citrini 談到機構更迭和勞動力被迅速取代的恐懼時,他寫道:「即使是那些我們認為靠人際關係維繫的領域也顯得弱不禁風。比如房地產行業,幾十年來買家之所以忍受 5%-6% 的佣金,是因為經紀人與消費者之間的資訊不對稱……」
看到這兒我不禁啞然失笑。人們喊「房地產經紀人消亡」已經喊了 20 年了!這根本不需要什麼超級智能,有 Zillow、Redfin 或 Opendoor 就夠了。但這個例子恰恰證明了與 Citrini 相反的觀點:儘管這種勞動力在大多數人眼中早已過時,但由於市場惰性和監管俘獲(Regulatory Capture),房地產經紀人的生命力比十年前任何人的預期都要頑強。
我幾個月前剛買了一套房。交易過程強制要求我們聘請經紀人,理由冠冕堂皇。我的買方經紀人在這筆交易中賺了大約 5 萬美元,而他實際做的工作——填表和多方協調——滿打滿算也就 10 小時,我完全可以自己搞定。這個市場最終會走向高效,給勞動力合理定價,但這需要漫長的過程。
我深諳慣性與變革管理之道:我曾創立並賣掉過一家公司,核心業務是推動保險經紀公司從「人工服務」轉型為「軟體驅動」。我學到的鐵律是:現實世界中的人類社會極其複雜,任何事情所需的時間總是比你想象的要長——即便你已經考慮到了這條鐵律。這並不意味著世界不會發生劇變,而是意味著變化會更溫和,給我們留出應對和調整的時間。
最近軟體板塊走勢低迷,因為投資者擔心 Monday、Salesforce、Asana 等公司的後端系統缺乏護城河,極易被複製。Citrini 等人認為 AI 程式設計預示著 SaaS 公司的終結:一是產品變得同質化、零利潤,二是工作崗位消失。
但大家都忽略了一點:現在的這些軟體產品簡直爛透了。
我有資格這麼說,因為我在 Salesforce 和 Monday 上花過幾十萬美元。誠然,AI 能讓競爭對手複製這些產品,但更重要的是,AI 能讓競爭對手做出更好的產品。股價下跌並不奇怪:一個靠長期捆綁、缺乏競爭力、充斥著劣質老牌企業的行業,終於要重新迎來競爭了。
從更廣義的角度看,幾乎所有現有的軟體都是垃圾,這已是不爭的事實。我付錢買的每一個工具都充滿了 Bug;有些軟體爛到我想付錢都付不了(過去三年我一直沒法用花旗銀行的網銀匯款);大多數 Web 應用連移動端和桌面的適配都搞不定;沒有一個產品能完全實現你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 這樣的矽谷寵兒之所以能收穫大量擁泵,僅僅是因為它們做得不像競爭對手那樣令人髮指地難用。如果你問一個資深工程師:「給我看一個真正完美的軟體」,得到的只會是長久的沉默和茫然的對視。
這裡隱含著一個深刻的真相:即使我們迎來了「軟體奇點」,人類對軟體勞動力需求也近乎無限。眾所周知,最後幾個百分點的完善往往需要投入最多的工作。按這個標準,幾乎每個軟體產品在達到需求飽和前,其複雜度和功能至少還有 100 倍的提升空間。
我覺得那些斷言軟件行業即將消亡的評論員,大多缺乏開發軟件的直覺。軟件行業存在 50 年了,儘管進步巨大,但它永遠處於「不足」的狀態。作為 2020 年的程序員,我的生產力抵得上 1970 年的幾百人,這種槓桿極其驚人,但結果依然留有巨大的優化空間。人們低估了「傑文斯悖論」(Jevons Paradox):效率的提高往往會帶來總需求的爆炸式增長。
這並不意味著軟件工程是個永遠不倒的鐵飯碗,但這個行業吸收勞動力的能力和慣性遠超想像,飽和過程會非常緩慢,足以讓我們從容應對。
當然,勞動力轉移必然發生,比如駕駛領域。正如 Citrini 所言,許多白領工作會經歷震盪。對於像房地產經紀人這種早已失去實質價值、全靠慣性拿錢的崗位,AI 可能是壓死駱駝的最後一根稻草。
但我們的救命稻草在於:美國在再工業化方面有著近乎無限的潛力和需求。你可能聽說過「製造業回流」,但這遠不止於此。我們已經基本喪失了製造現代生活核心構建模塊的能力:電池、電機、小型半導體——整個電力產業鏈幾乎完全依賴海外。如果發生軍事衝突怎麼辦?甚至更糟,你知道中國生產了全球 90% 的合成氨嗎?一旦斷供,我們連化肥都造不出來,只能挨餓。
只要你把目光投向物理世界,你就會發現無窮無盡的工作機會,這些都是造福國家、創造就業的基礎設施建設,且在政治上能獲得跨黨派的支持。
我們已經看到經濟和政治風向在往這個方向轉——談論製造業回流、深科技、以及「美國活力」。我的預測是,當 AI 衝擊白領層時,政治阻力最小的路徑將是資助大規模再工業化,通過「就業巨型工程」來吸納勞力。幸好,物理世界不存在「奇點」,它受制於摩擦力。
我們會重新修橋鋪路。人們會發現,看到實實在在的勞動成果,比在數字抽象世界裡打轉更有成就感。那個失去 18 萬美元年薪的 Salesforce 高級產品經理,或許會在「加州海水淡化廠」找到新工作,去終結那場持續 25 年的乾旱。這些設施不僅要建成,還要追求極致,並且需要長期的維護。只要我們願意,「傑文斯悖論」同樣適用於物理世界。
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在這一點上,防止 Citrini 想象中的市場崩盤其實並不難。美國政府在疫情期間的表現證明了其應對危機時的積極與果斷。一旦需要,大規模刺激政策會迅速介入。雖然承認其效率低下讓我有些不快,但這並非重點。重點是保障民眾生活中的物質繁榮——一種能賦予國家合法性、維繫社會契約的普遍福祉,而不是去死守過去的會計指標或經濟教條。
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