O fundador da zkSync responde à crítica sobre ZK de Canton, expondo como o modelo de confiança de Canton apresenta o mesmo risco sistémico que alerta.
Os fundadores de Canton têm afirmado a compradores e reguladores que as provas de conhecimento zero são demasiado arriscadas para as finanças institucionais.
O co-fundador da zkSync, Alex Gluchowski, respondeu publicamente esta semana. Ele argumentou que a crítica de Canton desmorona-se sob escrutínio.
Pior ainda, afirmou que a própria infraestrutura de Canton falha no próprio teste que impõe aos outros.
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Riscos da Prova ZK e o Problema da Redundância na Infraestrutura Blockchain
O argumento de Canton centra-se na complexidade.
A empresa afirma que falhas nas ZKP podem passar despercebidas porque os dados subjacentes permanecem privados. Falhas não detectadas, então, espalham-se pela rede, criando risco sistémico.
Gluchowski considerou esse raciocínio falho. Apontou que a lógica assume que qualquer tecnologia é a única linha de defesa.
A aviação, os sistemas nucleares e os dispositivos médicos funcionam todos com software que pode falhar. Ainda assim, permanecem em uso porque suas arquiteturas dependem de redundância e contenção, não da suposição de perfeição.
A verdadeira questão, argumentou, é se um sistema possui mais de uma linha de defesa.
O modelo de Canton não possui. Sua camada de privacidade e integridade depende inteiramente de operadores confiáveis que segregam os dados. Não há uma camada de verificação criptográfica.
Se os operadores forem comprometidos, estados manipulados movem-se silenciosamente pela rede sem nada que os detenha.
Os fundadores de Canton afirmam que as provas ZK são demasiado arriscadas para as finanças institucionais. Eles têm feito esse argumento a compradores e reguladores, publicamente e em privado. Merece uma resposta pública.
Vamos ver se o argumento se sustenta — e se a infraestrutura de Canton passa no próprio…
— ALEX | ZK (@gluk64) 27 de março de 2026
Canton vs. Prividium: Comparando Modelos de Segurança de Blockchain Institucional
Gluchowski contrastou a configuração de Canton com a arquitetura em camadas da Prividium.
A Prividium opera três defesas independentes. Parceiros institucionais operam nós dentro de seus próprios ambientes regulados. Provas de conhecimento zero estão no topo, como uma verificação de integridade separada.
E, à medida que os sistemas de prova ZK amadurecem, múltiplos provadores independentes podem verificar o mesmo cálculo, de modo que uma falha seja detectada por outra.
A contenção também funciona de forma diferente. Cada instância da Prividium é uma cadeia separada ligada a uma instituição.
Mesmo que um atacante entre numa instituição e encontre um bug de ZKP ao mesmo tempo, o dano permanece local. Não pode espalhar-se pela rede mais ampla.
Gluchowski também desafiou a dependência de Canton no DAML, sua linguagem de contratos inteligentes proprietária.
Ele observou que a EVM do Ethereum sobreviveu a mais de uma década de testes adversariais com centenas de bilhões de dólares em jogo.
O DAML, por outro lado, tem uma fração desse escrutínio. Cada vulnerabilidade que o Ethereum já resolveu ainda está por vir para o DAML, com muitos menos desenvolvedores a observar.
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Fluent integra Prints, uma camada de reputação lançada em janeiro que agrega sinais comportamentais, incluindo pontuações de Ethos e dados de smart followers da Kaito, em perfis programáveis. Os desenvolvedores podem usar esses perfis por meio do Fluent Connect para identificar e atender usuários com reputação verificada. Sete aplicações foram lançadas no primeiro dia: Vena um protocolo de empréstimos baseado em reputação, Yumi um serviço de compre-agora-pague-depois, Pulse Predictor um protocolo de polling onchain, Pump Pals um esporte de fantasia, Blend uma ferramenta de integração de yield e Sprout um gerenciador de estratégia DeFi.
BLEND é um token de utilidade para operações da rede, taxas de transação, staking e sinalização comunitária. O projeto realizou uma venda pública de tokens de 7 de abril a 13 de abril em uma grande plataforma, oferecendo 10 milhões de tokens 1% da oferta inicial a US$ 0,10 por token, implicando uma avaliação totalmente diluída de milhões. A oferta inicial é definida em 1 bilhão de tokens. Um airdrop comunitário contabilizando 0,71% da oferta inicial será distribuído no evento de geração do token, com uma janela de resgate de 30 dias.
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