Grayscale 研究部最新報告指出，隨著人工智慧技術快速進化，公有鏈上「透明帳本」恐更容易被系統性監控，金融隱私風險升高。報告特別點名隱私幣 Zcash (ZEC)，指出該幣過去一年價格已飆升約 19 倍，有望成為 AI 時代的解方之一。
重點整理
- Grayscale 研究主管認為，AI 可能把鏈上假名地址大規模「對號入座」到各種鏈下資料，構成第三波金融隱私風險。
- Zcash 的遮蔽交易（shielded transfer）透過零知識證明，同時隱藏寄方、收方與金額，必要時仍可選擇性揭露給稽核或監管機構。
- Grayscale 在發表評論前數日，已將原 Zcash 信託轉換為於 NYSE Arca 掛牌交易的現貨基金。
Grayscale：AI 加深鏈上監控壓力
這家資產管理公司於 8 月 31 日發布題為「Zcash and the Privacy Imperative」的評論報告，由 Grayscale 研究主管 Zach Pandl 撰寫，將人工智慧置於論點核心。
Pandl 指出，機器學習與大數據分析可以把假名錢包地址，與交易所紀錄、錢包行為模式及各種鏈外蒐集的資訊連結起來，形成高度可識別的行為圖譜。他將此現象定位為第三波金融隱私焦慮：第一波是 1970 年代金融資料電腦化，第二波是 1990 年代網際網路普及，如今輪到 AI 引爆新一輪擔憂。
以 Bitcoin (BTC) 為例，其設計從一開始就採用全公開帳本，任何人都能查閱每筆轉帳紀錄，比特幣白皮書本身也提示過去匿名化風險。相較之下，Zcash 同時支援公開與遮蔽兩種交易模式；當用戶啟用遮蔽交易時，系統透過零知識證明技術隱藏寄件人、收件人及金額，但可在需要時，對稽核或監管單位進行限縮範圍的「選擇性揭露」。
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Pandl：隱私功能恐成用戶「必備選項」
「對重視隱私的使用者而言，這類功能未來很可能變成『非有不可』的標配，」Pandl 在接受訪問時表示。
他在另一篇文章中強調，錢包地址的標記與去匿名化早在 AI 出現前就已存在，但 AI 會讓這種作法變得更便宜、更快速，也更容易被任何有需求的機構或個人使用。Grayscale 先前統計顯示，截至 7 月 20 日，Zcash 鏈上約 9 成交易量來自遮蔽交易，顯示隱私功能已成主流用例。
美國聯邦研究機構也提出類似憂慮。**國家標準與技術研究院（NIST）**在相關報告中指出，AI 不僅帶來新的「再識別」風險，還會把原本分散在不同資料孤島中的行為數據串連起來，放大追蹤與監控能力。
不過，搭載隱私功能的資產本身也面臨摩擦成本：部分司法管轄區的交易所與銀行，對強調匿名或遮蔽設計的代幣採取下架、限制交易或加強審查的做法。
NIST 的研究並未直接檢視區塊鏈資料，而隱私焦慮升溫，也不代表市場就一定會大規模轉向使用遮蔽交易。
ZEC 強彈與 Grayscale Zcash ETF 佈局
Grayscale 在這場變局中本身也扮演利益關係人。
該公司於 8 月 25 日將 2017 年成立的 Zcash 信託，轉型為在 NYSE Arca 掛牌交易的現貨產品，代號為 ZCSH，距離上述評論發布僅六天。上市之後，這檔產品等於為 Grayscale 的「隱私投資論」提供了一個可交易的載具。
ZEC 在掛牌前後大幅走強，過去一個月漲幅接近 80%。從更長線來看，該代幣一年內累計上漲約 19 倍，期間 Zcash 遮蔽技術的實際使用度攀升，同時有更多資本湧入錢包開發與挖礦基礎設施。
儘管如此，截至 8 月 29 日，ZEC 的市值仍不到比特幣的 1%，顯示隱私幣在整體加密市場中仍屬相對小眾。
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