ऑनचेन प्राइवेसी की अब नई कीमत लगाई जा रही है।
इस साल अब तक (YTD), हमने देखा है कि यह थीम इंडस्ट्री की चर्चाओं पर हावी रही है, जिसमें $ZEC (+159%), $VVV (+1,693%), $NEAR (+237%), और $ARX (+122%) पोर्टफोलियो में सबसे शानदार प्रदर्शन करने वाले एसेट्स बने हैं, जबकि $XMR (+29%) और $LINK (+22%) ने भी अपनी मजबूती दिखाई है।
अगर थोड़ा पीछे जाकर देखें, तो Q3 में प्राइवेसी कॉइन्स और प्राइवेसी इंफ्रास्ट्रक्चर कैटेगरी में जबरदस्त तेजी आई है, जिनकी कुल मार्केट कैप क्रमशः लगभग 164% और 103% बढ़ी है।
और मुझे नहीं लगता कि यह रफ्तार जल्द ही धीमी होने वाली है, खासकर तब जब हम देख रहे हैं कि AI किस तरह विकसित हो रहा है।
Q3 में टॉप प्राइवेसी सेक्टर्स का मार्केट कैप प्रदर्शन
अब प्राइवेसी, AI के हर पहलू को परिभाषित करने वाला एक अहम मुद्दा बन चुकी है।
हमने देखा है कि राष्ट्रपति ट्रंप ने America.gov के लॉन्च के दौरान साइट के AI पोर्टल की प्राइवेसी पर जोर दिया, OpenAI को Navier–Stokes Millennium Prize विवाद को लेकर आलोचनाओं का सामना करना पड़ा, Jason Calacanis जैसे निवेशकों ने केंद्रीकृत AI प्लेटफॉर्म्स पर अपने प्रोप्राइटरी काम को उजागर करने को लेकर चेतावनी दी, और ऐसे कई अन्य उदाहरण मौजूद हैं।
इन सब बातों को ध्यान में रखते हुए, मेरा मानना है कि प्राइवेसी AI के हर हिस्से में आम हो जाएगी। और जैसे-जैसे ऐसा होगा, क्रिप्टो के पारदर्शिता वाले दौर का अंत हो जाएगा।
इन दोनों के लिए, इसके पीछे का तर्क वाकई काफी सीधा है।
क्रिप्टो प्राइवेसी क्यों जरूरी है
आइए पहले क्रिप्टो की बात करते हैं।
BlackRock और Robinhood से लेकर बैंकों, फंड्स और पेमेंट प्रोवाइडर्स तक — हर तरफ के संस्थान अब ऑनचेन आ रहे हैं।
हर एसेट टोकनाइज्ड होगा, बाजार सभी के लिए सुलभ होंगे, और ट्रेडिंग 24/7/365 लाइव रहेगी।
और अगर आप इस दुनिया से अनजान रहे हैं, तो बता दें कि इनमें से कोई भी बात नई नहीं है। इस समय, ये सार्वभौमिक रूप से स्वीकार किए गए और अपरिहार्य सत्य हैं।
https://x.com/wallstreetbets/status/2105065548111372418
लेकिन असली बात यह है कि ये संस्थान अपनी गतिविधियों को सार्वजनिक नहीं करना चाहते, और प्राइवेसी की कमी के कारण ऑनचेन मार्केट्स को अक्सर शोषण का अड्डा माना जाता है।
ऐप्स, निवेश रणनीतियों और संस्थागत वर्कफ़्लो की पूरी कैटेगरी अभी भी ऑफचेन ही बनी हुई है, क्योंकि नेटवर्क पर आते ही उनका फायदा उठाया जा सकता है। नतीजतन, इस जोखिम से बचने के लिए भारी मात्रा में पूंजी साइडलाइन पर खड़ी है।
कोई भी फंड नहीं चाहेगा कि उसके प्रतिद्वंद्वी उसे पोजीशन बनाते हुए देखें। कोई कंपनी जो अपने कर्मचारियों को स्टेबलकॉइन्स में वेतन देती है, वह नहीं चाहेगी कि हर किसी की सैलरी सबको दिखे। किसी को पैसे भेजने का मतलब यह नहीं होना चाहिए कि वह आपके बाकी अकाउंट की जानकारी झांक सके।
सीधी सी बात है — जितने ज्यादा लोग क्रिप्टो का इस्तेमाल अपने असली वित्तीय कामों के लिए करेंगे, प्राइवेसी उसमें उतनी ही बड़ी भूमिका निभाएगी। यही वजह है कि OG प्राइवेसी टीमें पिछले एक दशक से इसी पर काम कर रही हैं।
https://x.com/milianstx/status/1995883036970258825
तो अगर आप भी यह मानते हैं कि भविष्य का पूरा फाइनेंस क्रिप्टो की रेल पर चलेगा, तो बधाई हो — आप भी ऑनचेन प्राइवेसी के समर्थक (bull) हैं। आप इन दोनों में से एक को दूसरे के बिना नहीं पा सकते।
और जब बात AI की आती है, तो प्राइवेसी उसी दिशा में बढ़ रही है, बस रफ्तार और तेज है, क्योंकि यूजर्स अब अपनी पूरी जिंदगी इन टूल्स के हवाले कर रहे हैं।
क्रिप्टो के यांग का यिन
AI की प्राइवेसी की समस्या क्रिप्टो के बिल्कुल उल्टी दिशा से आती है।
क्रिप्टो सार्वजनिक रेल से शुरू होता है और उसे प्राइवेसी की जरूरत होती है ताकि लोग उन रेल का इस्तेमाल असली वित्तीय गतिविधियों के लिए कर सकें। AI संवेदनशील यूजर डेटा से शुरू होता है और उसे मजबूत प्राइवेसी गारंटी की जरूरत होती है ताकि लोग सुरक्षित रूप से मॉडल्स को वह जानकारी दे सकें जो उन्हें उपयोगी बनाती है।
समस्या यह है कि आज भी इस संवेदनशील डेटा का बड़ा हिस्सा प्लेनटेक्स्ट में प्रोसेस किया जा सकता है और मॉडल प्रोवाइडर के लिए उपलब्ध रहता है। इससे यह जोखिम पैदा होता है कि कोई प्रोवाइडर बेहद निजी जानकारी को पढ़कर खुद तय कर ले कि इसने कोई लक्ष्मण रेखा पार कर दी है, और बिना किसी वारंट, न्यायिक समीक्षा या कानूनी प्रक्रिया के (जो आमतौर पर कानून प्रवर्तन से जुड़ी होती है) इसे अधिकारियों को सौंप दे। प्राइवेसी सुरक्षा का मकसद यह होना चाहिए कि वास्तविक सुरक्षा जोखिमों से निपटा जा सके, लेकिन साथ ही हमारे AI असिस्टेंट चलाने वाली कंपनियां हमारी निजी जिंदगी की जांचकर्ता न बन जाएं।
जैसे-जैसे AI उच्च-मूल्य और उच्च-जोखिम वाले वर्कफ़्लो में प्रवेश कर रहा है, यह और भी महत्वपूर्ण हो जाता है, क्योंकि सबसे उपयोगी ऐप्लिकेशन अक्सर वही होते हैं जिन्हें सबसे गोपनीय डेटा की जरूरत होती है।
https://x.com/kimmonismus/status/2106830228404228267
उदाहरण के लिए, एक सामान्य मॉडल सार्वजनिक जानकारी के आधार पर फाइनेंस से जुड़े किसी साधारण सवाल का जवाब दे सकता है, लेकिन आपकी अपनी वित्तीय स्थिति को समझने में आपकी सार्थक मदद करने के लिए उसे बहुत कुछ चाहिए। आय, देनदारियां, बैंक स्टेटमेंट, टैक्स डॉक्यूमेंट्स, निवेश का इतिहास, व्यक्तिगत लक्ष्य।
यही बात बिजनेस पर भी लागू होती है। जो कंपनियां समझदार होती हैं, वे सिर्फ बेहतर विश्लेषण के लिए अपने कस्टमर रिकॉर्ड्स, आंतरिक रिसर्च, कोड, कानूनी दस्तावेज या रणनीतिक प्रेजेंटेशन को मॉडल प्रोवाइडर के सामने उजागर नहीं करना चाहतीं।
यही कारण है कि प्राइवेसी सिर्फ ऐप्लिकेशन लेयर तक सीमित नहीं रह सकती। खुद इंफ्रास्ट्रक्चर को बदलना होगा।
प्राइवेट इन्फरेंस यहां के सबसे महत्वपूर्ण प्रिमिटिव्स में से एक है। इसका लक्ष्य यह है कि मॉडल एक उपयोगी जवाब दे सके, लेकिन इंफ्रास्ट्रक्चर ऑपरेटर को प्रॉम्प्ट, फाइलों या आउटपुट की पूरी जानकारी न मिले। यूजर्स को वह स्मार्टनेस मिलती है जिसके लिए वे आए थे, और साथ ही उस डेटा पर उनका नियंत्रण भी बना रहता है जिससे वह जवाब तैयार हुआ।
एक और रास्ता यह है कि पूरी गणना (computation) लोकल ही रखी जाए। @qvac ऑन-डिवाइस AI पर काम कर रहा है, जहां मॉडल्स आपके अपने हार्डवेयर पर चल सकते हैं और संवेदनशील डेटा डिवाइस पर ही रहता है, बजाय इसके कि उसे किसी क्लाउड प्रोवाइडर को भेजा जाए।
@0G_labs इसी समस्या को इंफ्रास्ट्रक्चर के नजरिए से सुलझा रहा है, जिसमें प्राइवेट AI इन्फरेंस और एन्क्रिप्टेड स्टोरेज का इस्तेमाल होता है ताकि संवेदनशील डेटा छिपा रहे और साथ ही गणना को वेरिफाई भी किया जा सके।
यहीं से AI प्राइवेसी और क्रिप्टो प्राइवेसी एक-दूसरे से थोड़ा मिलने लगती है।
क्रिप्टो में, नेटवर्क को ट्रांजेक्शन को वेरिफाई करना चाहिए, बिना उसे सबके सामने उजागर किए। AI में, इंफ्रास्ट्रक्चर को गणना करनी चाहिए, बिना यूजर के डेटा को प्रोसेसिंग में शामिल हर किसी को दिखाए।
इससे मैं सोचने लगा कि क्या कोई स्टार्टअप ऐसा है जो इन दोनों समस्याओं पर एक साथ काम कर रहा हो, इसलिए मैंने इन दोनों इंडस्ट्रीज में प्राइवेसी लैंडस्केप को गहराई से समझने की कवायद शुरू की।
यहां कुछ ऐसी कैटेगरी और प्रोजेक्ट्स हैं जिनमें मुझे दिलचस्प विकास नजर आ रहा है।
प्राइवेट मनी
@Zcash का 2026 का अभियान वाकई बहुत शानदार रहा है।
हालिया बढ़त को दिलचस्प क्या बनाता है (Orchard और Halo 2, Unified Addresses, और Ironwood के नए शील्डेड पूल जैसी तकनीकी उपलब्धियों से अलग), वह यह है कि अब इस बुलिश दावे के पीठ ठोस इस्तेमाल (usage) मौजूद है।
Roughly 4.9 million ZEC, यानी सर्कुलेटिंग सप्लाई का लगभग 29%, अब शील्डेड एड्रेस में है, जो 2024 की शुरुआत में 8% था। वहीं, शील्डेड ट्रांजेक्शन हाल ही में ~62,000 साप्ताहिक ट्रांजेक्शन तक पहुंच गए हैं, जो YTD में 652% की बढ़त है।
यहां की ग्रोथ असली प्राइवेट इस्तेमाल में नजर आ रही है।
Zcash की शील्डेड सप्लाई और कुल शील्डेड ट्रांजेक्शन
यही बड़ी वजह है कि बड़े नाम अब Zcash में दिलचस्पी ले रहे हैं।
उदाहरण के लिए, Winklevoss twins ने 100 मिलियन डॉलर के साथ Cypherpunk लॉन्च किया ताकि वे अपने ट्रेजरी के लिए ZEC खरीद सकें, और कहा कि कंपनी का लक्ष्य सर्कुलेटिंग सप्लाई का 5% तक जमा करना है। Tyler Winklevoss ने AI को प्राइवेसी कैटलिस्ट का "उदय" बताया।
Zcash अपने यूजर्स को यह चुनने की आजादी भी देता है कि उन्हें कितनी प्राइवेसी चाहिए।
यह ट्रांसपेरेंट और शील्डेड दोनों तरह के ट्रांजेक्शन को सपोर्ट करता है, इसलिए यूजर्स को मिलने वाली प्राइवेसी इस पर निर्भर करती है कि वे नेटवर्क का इस्तेमाल कैसे करते हैं। इसमें एक व्यावहारिक डिस्क्लोजर लेयर भी शामिल है। Viewing keys किसी अधिकृत पार्टी को फंड खर्च करने की क्षमता दिए बिना ट्रांजेक्शन की जानकारी देखने की सुविधा देती हैं। यह ऑडिट, अनुपालन (compliance), या ऐसी किसी भी स्थिति में मदद करती है जहां किसी को पूरी जानकारी उजागर करने के बजाय चुनिंदा पारदर्शिता की जरूरत होती है।
प्राइवेट मनी का मतलब सिर्फ किसी से छिपना नहीं है। यह डिजिटल कैश को रोजमर्रा की वित्तीय जिंदगी के लिए उपयोगी बनाता है।
यही कारण है कि Zcash लगातार बाजार से बेहतर प्रदर्शन कर रहा है।
प्राइवेट ऐप्लिकेशन्स
डिफॉल्ट सेटिंग्स ही व्यवहार तय करती हैं।
अगर प्राइवेसी के लिए अतिरिक्त मेहनत करनी पड़े, तो बहुत से लोग इसे छोड़ देंगे। इसलिए मैं उन टीमों की तलाश में हूं जो ऐप्लिकेशन लेयर पर काम कर रही हैं और यूजर्स के लिए ये तकनीकी झंझट खुद संभाल लेती हैं; इस तरह यूजर्स को नीचे काम कर रहे क्रिप्टोग्राफी को समझे बिना ही इसके फायदे मिल जाते हैं।
मेरा मानना है कि जो टीमें इसे अच्छी तरह करेंगी, वे बड़ी विजेता बनेंगी, क्योंकि वे प्राइवेट AI और क्रिप्टो में प्रवेश के मुख्य द्वार का काम करेंगी।
मैंने इस साल यह चीज @AskVenice के साथ पहले ही होते देखी है। ज्यादातर लोग इस ऐप को प्राइवेट AI के रूप में देखते हैं, और ऐसा इसलिए है क्योंकि इसके अंदर काम करने वाले क्रिप्टो कंपोनेंट्स यूजर से पूरी तरह छिपा दिए गए हैं। इसी फॉर्मूले की बदौलत, ऐप ने हाल ही में 4 मिलियन यूजर्स और $100 मिलियन ARR का आंकड़ा पार किया:
https://x.com/AustinBarack/status/2089447460275994875
@keet_io एक और उदाहरण है जहां प्राइवेसी ही खुद प्रोडक्ट बन गई है। चैट, कॉल और फाइल ट्रांसफर एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड और पीयर-टू-पीयर हैं, जिनके लिए किसी सेंट्रल सर्वर पर निर्भर रहने या फोन नंबर/ईमेल देने की जरूरत नहीं है।
क्रिप्टो वॉलेट एक और स्पष्ट अवसर है, क्योंकि अक्सर यहीं पर प्राइवेसी की धज्जियां उड़ती हैं।
अगर एक ही वॉलेट का इस्तेमाल कई कामों के लिए किया जाता है, तो जो व्यक्ति जानता है कि आपको पेमेंट कहां मिलता है, वह यह भी ट्रैक कर सकता है कि आप कहां ट्रेड करते हैं, क्या होल्ड करते हैं, और आपकी बाकी वित्तीय जिंदगी कैसे चलती है।
तकनीकी रूप से, यूजर्स ज्यादा वॉलेट खोलकर इससे बचने की कोशिश कर सकते हैं। लेकिन इससे झंझट बढ़ता है, और फिर भी यह गारंटी नहीं मिलती कि उनकी गतिविधियों को लिंक नहीं किया जा सकता।
मुझे नहीं लगता कि ज्यादातर लोग इसे खुद मैनेज करना चाहेंगे। वे वॉलेट या ऐप्लिकेशन से प्राइवेसी की उम्मीद करेंगे, ठीक वैसे ही जैसे वे किसी बैंकिंग ऐप से करते हैं।
डिमांड यहीं से आने वाली है। लोग इन प्रोडक्ट्स का इस्तेमाल करना चाहते हैं, लेकिन अजनबियों को अपनी बाकी वित्तीय जानकारी तक पहुंच नहीं देना चाहते, और यह प्रक्रिया यूजर्स के लिए किसी रिसर्च प्रोजेक्ट की तरह नहीं, बल्कि सहज और अदृश्य होनी चाहिए।
@zodl_app इसका एक बेहतरीन उदाहरण है।
इसे Zcash प्रोटोकॉल के मूल डेवलपर्स ने बनाया है, और यह डिफॉल्ट रूप से प्राइवेसी, प्राइवेट स्वैप सपोर्ट, और एयर-गैप्ड शील्डेड साइनिंग के लिए Keystone के साथ पेयरिंग की सुविधा देता है।
नेटवर्क लेयर पर, @MidnightNtwrk प्रोग्रामेबल प्राइवेसी के इर्द-गिर्द काम कर रहा है। ऐप्स संवेदनशील डेटा को प्राइवेट रख सकते हैं और सब कुछ पब्लिक लेजर पर डालने के बजाय ZK proofs का उपयोग करके केवल वही साबित या उजागर कर सकते हैं जिसकी जरूरत है।
कुल मिलाकर, जब बात ऐप्लिकेशन्स की आती है, तो मैं यह देखना चाहता हूं कि लंबी अवधि में यह शील्डेड मनी के निरंतर इस्तेमाल में कैसे बदलता है।
हां, मजबूत टोकन प्राइस लोगों को आकर्षित कर सकती है, लेकिन ऐप्लिकेशन का लंबे समय तक इस्तेमाल होना प्राइवेसी की मांग का कहीं ज्यादा ठोस सबूत है।
इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में प्राइवेसी: Arcium, Venice & 0G
आइए प्राइवेसी के कुछ प्रमुख खिलाड़ियों पर नजर डालते हैं। Zcash प्राइवेट-मनी का सबसे स्पष्ट उदाहरण है, @zama FHE को ऑनचेन ला रहा है, Venice ने प्राइवेट AI कंज्यूमर प्रोडक्ट के साथ क्रिप्टो की दुनिया से बाहर निकलकर अपनी पहचान बनाई, और 0G प्राइवेट और वेरिफायेबल AI इंफ्रास्ट्रक्चर पर काम कर रहा है। @Arcium कॉन्फिडेंशियल कंप्यूट लेयर से इसी प्राइवेसी स्टैक को आगे बढ़ा रहा है, जिसका इंफ्रास्ट्रक्चर क्रिप्टो और AI दोनों को कवर करने के लिए बनाया गया है।
इनमें से हर एक स्टैक की एक लेयर को कंट्रोल करता है, और इसीलिए प्राइवेसी ट्रेड खुद में बंटा हुआ रहा है।
यही विभाजन Arcium को मेरे लिए दिलचस्प बनाता है।
किसी एक प्राइवेसी एलिमेंट पर अटकने के बजाय, उन्होंने सब कुछ एक साथ पैक किया है और पूरे स्टैक में इसे लॉन्च कर रहे हैं:
- C-SPL और Umbra (Zcash) के साथ प्रोग्रामेबल प्राइवेट मनी
- एन्क्रिप्टेड कंप्यूटेशन (Zama)
- Blackthorn (Venice/0G/NEAR) के साथ कॉन्फिडेंशियल AI इन्फरेंस
प्रोजेक्ट
वे क्या कंट्रोल करते हैं
Arcium इसे कैसे देखता है
ZEC
प्राइवेट मनी, OG प्राइवेसी एसेट
प्राइवेसी को एक समर्पित कॉइन से आगे बढ़ाता है: C-SPL किसी भी Solana एसेट में प्रोग्रामेबल गोपनीयता जोड़ता है, जबकि Umbra ने Solana के अब तक के सबसे बड़े ICO में $150M की प्रतिबद्धताएं जुटाईं।
Zama
ब्लॉकचेन के लिए जनरल एन्क्रिप्टेड कंप्यूट (FHE)
Mainnet पर लाइव, 10+ ऐप्स को पावर दे रहा है (क्रिप्टो में सबसे सक्रिय प्राइवेसी इकोसिस्टम) जिसमें लगभग 3M कंप्यूटेशन एग्जीक्यूट किए जा चुके हैं।
VVV (Venice)/0G/Near
प्राइवेट AI/AI Infra
Blackthorn Arcium को एन्क्रिप्टेड कंप्यूट से बढ़ाकर एन्क्रिप्टेड GPUs पर कॉन्फिडेंशियल AI तक ले जाता है, प्रॉम्प्ट, फाइलों और आउटपुट को प्राइवेट रखता है — और Venice जैसे ऐप्स को संभव बनाता है।
मुझे यहां जो बात पसंद है वह यह है कि ऐप्लिकेशन्स बैकग्राउंड में प्राइवेसी लेयर का इस्तेमाल कर सकते हैं।
इसके अलावा, जहां ऊपर बताए गए अन्य प्राइवेसी प्रोजेक्ट्स क्रिप्टो की प्राइवेसी समस्याओं पर काम कर रहे हैं, Arcium ने ब्लॉकचेन पर एन्क्रिप्टेड कंप्यूट लाने के अपने मूल मिशन से आगे बढ़कर नेटवर्क को AI के लिए भी वैसा ही करने के लिए विस्तारित करने के कदम उठाए हैं।
यह सब कैसे काम करता है (पहले तकनीकी पक्ष, फिर इसका आपके लिए क्या मतलब है)।
तकनीकी दृष्टिकोण
Arcium का मुख्य दृष्टिकोण सिक्योर मल्टी-पार्टी कंप्यूटेशन (MPC) है। प्राइवेट इनपुट्स को सीक्रेट शेयर्स में बांटा जाता है और Arx नोड्स के एक Cluster में वितरित किया जाता है। नोड्स मिलकर गणना करते हैं, बिना इसके कि उनमें से कोई एक अकेला मूल डेटा को दोबारा जोड़ सके।
Arcium का वर्तमान प्रोटोकॉल, Cerberus, एक डिशॉनेस्ट-मेजॉरिटी, डिटेक्ट-एंड-अबॉर्ट मॉडल का उपयोग करता है। जब तक क्लस्टर का कम से कम एक सदस्य ईमानदार है, यह प्राइवेसी बनाए रखता है और छेड़छाड़ का पता लगाता है; अगर प्रोटोकॉल में कोई गड़बड़ी होती है, तो यह खराब रिजल्ट देने के बजाय प्रक्रिया को रोक (abort) देता है। यह गोपनीयता और रिजल्ट की सटीकता दोनों की रक्षा करता है।
यह डिजाइन क्रिप्टो के लिए बिल्कुल सटीक बैठता है: पब्लिक चेन कोऑर्डिनेशन और सेटलमेंट संभाल सकती हैं, जबकि प्राइवेट ऐप्लिकेशन लॉजिक क्लस्टर में चलता है।
TEE की तुलना में, ट्रस्ट किसी एक एन्क्लेव में केंद्रित होने के बजाय वितरित होता है; FHE की तुलना में, MPC में अधिक इंटरैक्शन की जरूरत होती है, लेकिन यह उन डीसेंट्रलाइज्ड वर्कफ़्लो के लिए अच्छी तरह काम करता है जो पहले से ही कई पार्टियों के बीच कोऑर्डिनेट करते हैं।
इसका ट्रेडऑफ यह है कि कम्युनिकेशन बढ़ जाता है और जब नोड्स या नेटवर्क उपलब्ध नहीं होते हैं तो प्रक्रिया रुक (abort) सकती है।
लेकिन यही आर्किटेक्चर ब्लॉकचेन ऐप्लिकेशन्स तक सीमित नहीं रहना चाहिए। अगर गणना को इस तरह वितरित किया जा सकता है कि कोई एक ऑपरेटर मूल इनपुट न देख सके, तो यही मॉडल संवेदनशील प्रॉम्प्ट, फाइलों और अन्य यूजर डेटा वाले AI वर्कलोड्स तक बढ़ाया जा सकता है।
AI विस्तार की दांव
क्रिप्टो से आगे का यह विस्तार अब Arcium की रणनीति का एक बड़ा हिस्सा बन रहा है।
हमने देखा है कि Venice ने क्रिप्टो रेल पर एक सफल AI प्रोडक्ट कैसे बनाया; Arcium उन रेल को बैकएंड तक और आगे ले जाना चाहता है।
यूजर-फेसिंग चैट अनुभव को कंट्रोल करने के बजाय, यह उसके नीचे कॉन्फिडेंशियल इंफ्रास्ट्रक्चर बना रहा है, जिसे इस तरह डिजाइन किया गया है कि संवेदनशील प्रॉम्प्ट, फाइलें और आउटपुट को किसी एक इंफ्रास्ट्रक्चर प्रोवाइडर के सामने प्लेनटेक्स्ट में उजागर न होना पड़े।
यह उसी दांव का दूसरा पहलू है।
यही Blackthorn को दिलचस्प बनाता है। इसे नए सिक्योरिटी चिप या समर्पित कॉन्फिडेंशियल हार्डवेयर की मांग करने के बजाय, उन NVIDIA GPUs पर कॉन्फिडेंशियल AI चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनका इस्तेमाल डेटा सेंटर पहले से कर रहे हैं। अगर यह योजना के अनुसार काम करता है, तो यह हेल्थकेयर, फाइनेंस, कानून और सरकारी क्षेत्रों में संवेदनशील AI वर्कफ़्लो के दरवाजे खोल सकता है, बिना इसके कि यूजर्स को अपना मूल डेटा किसी पारंपरिक होस्टेड-मॉडल प्रोवाइडर को सौंपना पड़े।
यह Arcium का क्रिप्टो प्राइवेसी और AI प्राइवेसी के बीच चुनाव न करने का फैसला है। टीम एक ही डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम के जरिए दोनों को उपयोगी बनाने पर काम कर रही है।
यूजर्स के लिए इसका क्या मतलब है
Arcium के कॉन्फिडेंशियल कंप्यूटेशन का मकसद सब कुछ छिपाना नहीं है। बल्कि, इसका उद्देश्य केवल वही उजागर करना है जिसकी ऐप्लिकेशन को जरूरत है।
यूजर्स के लिए, इसका मतलब यह हो सकता है कि कोई नीलामी गुप्त बोलियों से क्लीयरिंग प्राइस की गणना करे बिना हर हारने वाली बोली को पब्लिश किए, या कोई ट्रेडिंग ऐप्लिकेशन अपने नियम लागू करते समय संवेदनशील ऑर्डर जानकारी को प्राइवेट रखे, ताकि उपयोगी आउटपुट मिल सके लेकिन मूल इनपुट पब्लिक मार्केट इंटेलिजेंस न बन जाएं।
Arcium जिन प्रोडक्ट्स की ओर इशारा कर रहा है, वे पहले से ही इसकी ecosystem directory में दिख रहे हैं, जिसमें Crafts (एक सील्ड-बिड टोकन ऑक्शन प्रोजेक्ट) और Umbra (शील्डेड ट्रांसफर और स्वैप के लिए एक वॉलेट) शामिल हैं।
डेवलपर्स Solana ऐप्लिकेशन के पब्लिक हिस्सों के साथ-साथ कॉन्फिडेंशियल फंक्शन और स्टेट जोड़ सकते हैं, और खुद चुन सकते हैं कि ऐप्लिकेशन कौन सी जानकारी उजागर करे।
Arcium के पास C-SPL भी है, जो Solana के लिए उसका कॉन्फिडेंशियल टोकन स्टैंडर्ड है। यह यूजर्स को किसी समर्पित प्राइवेसी एसेट में जाने के लिए मजबूर किए बिना टोकन ऐप्लिकेशन्स में कॉन्फिडेंशियल बैलेंस और ट्रांसफर अमाउंट लाता है। यह स्टेबलकॉइन पेरोल को सपोर्ट कर सकता है जहां कर्मचारी एक-दूसरे की सैलरी नहीं देख पाएंगे, या ऐसी नीलामियां जहां भाग लेने वाले हर हारने वाली बोली को पब्लिश किए बिना रिजल्ट को वेरिफाई कर सकें। ये ऐसे कारण हैं जिनकी वजह से आप कोई प्रोडक्ट इस्तेमाल करेंगे, भले ही आपने कभी कोई प्राइवेसी टोकन ट्रेड न किया हो।
यही तर्क AI पर भी लागू होता है। ऐप्लिकेशन्स को संवेदनशील जानकारी का इस्तेमाल करने में सक्षम होना चाहिए, बिना उसे गणना करने वाले इंफ्रास्ट्रक्चर के सामने बेवजह उजागर किए।
मेरे लिए, यही सबसे बड़ा अवसर है।
मैं किन चीजों पर नजर रख रहा हूं
आगे बढ़ते हुए, प्राइवेसी मेरी वॉचलिस्ट में एक टॉप कैटेगरी बनी रहेगी।
Zcash के लिए, मैं यह देख रहा हूं कि शील्डेड गतिविधि कितनी आम हो सकती है। बेहतर वॉलेट और आसान एक्सेस का असर यह होना चाहिए कि लोग नेटवर्क का इस्तेमाल उसकी सबसे खास विशेषता के लिए करें।
एक ट्रेडर के रूप में, मैं यह समझना चाहता हूं कि इस्तेमाल उन एसेट्स तक कैसे पहुंचता है जो इनमें से कुछ क्रिप्टो-नेटिव प्रोजेक्ट्स को सपोर्ट करते हैं।
क्या टीमें अपने फ्लाईव्हील को सही तरीके से ट्यून कर पाएंगी, ताकि ऑनबोर्डिंग वास्तव में खरीदारी का दबाव पैदा करे?
कंपोजेबिलिटी की कमी के कारण प्राइवेसी नेटवर्क इफेक्ट्स के मामले में भी बहुत कुछ दांव पर है।
जब एसेट्स को एक टेक्नोलॉजी से शील्ड किया जाता है, तो वे वास्तव में दूसरी टेक्नोलॉजी से शील्ड किए गए एसेट्स के साथ कंपोजेबल नहीं होते। इसलिए टीमों के लिए लिक्विडिटी बनाने/संस्थागत पूंजी लाने, स्वैप के लिए बेहतरीन डेप्थ हासिल करने, बेहतर यील्ड देने आदि की सख्त जरूरत है।
यह कैसे आकार लेता है, इसी से तय होगा कि ऑनचेन प्राइवेसी का केक कैसे बंटेगा।
AI की तरफ, मैं फ्रंटियर लैब्स के आसपास हो रही हलचल पर बारीकी से नजर रख रहा हूं।
हाल ही में जितना डर का माहौल बनाया गया है, क्या रेगुलेटर्स कोई सार्थक कदम उठाएंगे, और क्या यूजर प्राइवेसी उनकी नीतियों का हिस्सा होगी?
मैं उन टीमों पर भी नजर रख रहा हूं जो क्रिप्टो x AI x प्राइवेसी के संगम पर काम कर रही हैं। हमारे पास पहले से ही कुछ सबूत हैं कि यह काम करता है और इसके पीछे दमदार कहानियां हैं। मैं देखना चाहता हूं कि ये यूजरबेस कितने बड़े होते हैं, और प्राइवेट AI कुल AI इस्तेमाल का कितना % हिस्सा हासिल कर पाता है।
यहां असली सवाल यह है कि लोग वास्तव में अपनी व्यक्तिगत प्राइवेसी को लेकर कितने गंभीर हैं, और Venice, Arcium, Keet, QVAC, NEAR, Midnight और 0G वे प्रोजेक्ट हैं जिन पर मैं नजर रख रहा हूं क्योंकि वे एक ही विचार को अलग-अलग कोणों से लागू कर रहे हैं: Venice प्राइवेट AI फ्रंटएंड पर, Arcium डीप इंफ्रास्ट्रक्चर में, Keet प्राइवेट मैसेजिंग के जरिए, QVAC लोकल AI के साथ, NEAR AI इंफ्रास्ट्रक्चर और एजेंट्स में, Midnight प्रोग्रामेबल प्राइवेसी के साथ, और 0G प्राइवेट और वेरिफायेबल AI इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ।
क्रिप्टो और AI जिस तरह लगातार एक-दूसरे से जुड़ते जा रहे हैं, उस घालमेल में प्रतिस्पर्धा करने वाली टीमों के पास उन दो ट्रेंड्स का फायदा उठाने का मजबूत मौका है, जिनके जारी रहने से हम सभी सहमत होंगे: फाइनेंस ऑनचेन होता रहेगा और बदले में प्राइवेसी को अपनाने वालों की संख्या बढ़ेगी, और AI के बढ़ते इस्तेमाल के साथ यूजर प्राइवेसी की मांग भी बढ़ती रहेगी।
