Jak zaczynałem przygodę z kryptowalutami (nie jest ona przesadnie długa), to mając konto na KRAKEN wybrałem krypto, która miała największy wtedy staking. Aby najwięcej zarabiało. Wybór padł na $SCRT . Nie był to świadomy wybór, fajnie się spoglądało na cyfry. Potem naszła mnie refleksja. Co to takiego ten SCRT? Kto za nimi stoi? Zapraszam do lektury.
Podczas przygotowania starałem się dochować należytej staranności. Za wszystkie ewentualne błędy oraz niedomówienia z góry przepraszam.
Jeśli podobają Ci się moje treści, to daj łapkę w górę, udostępnij lub jak to było u Andrzeja Sapkowskiego: "Give a coin to the Witcher".
I. Instytucja stojąca za SCRT
Za tokenem SCRT stoi ekosystem rozwijany przez Secret Network, którego trzon organizacyjny tworzy Secret Foundation (fundacja non-profit) oraz spółka deweloperska SCRT Labs.
To hybrydowy model:
fundacja → governance, granty, rozwój ekosystemu
spółka komercyjna → development core, enterprise, partnerstwa
Bardzo podobne do: #DFINITY / #EthereumFundation / #Web3Foundation , tylko z ostrym fokussem na privacy-by-design.
II. Jaki był pomysł na SCRT?
SCRT nie powstał jako „moneta prywatności” w stylu Monero.
Idea była bardziej „instytucjonalna” i długofalowa:
🔐 Umożliwić smart kontrakty, które mogą przetwarzać dane prywatnie,
ale bez łamania zgodności regulacyjnej.
Kluczowe założenie:
blockchain = publiczny i weryfikowalny
dane w smart kontrakcie = zaszyfrowane
To była odpowiedź na realną barierę adopcji blockchaina:
„Nie możemy używać DeFi, DAO i tokenizacji, jeśli wszystkie dane są publiczne.”
III. Czym faktycznie zajmuje się Secret Network?
Core kompetencja:
Privacy-Preserving Smart Contracts
Technologicznie:
Trusted Execution Environments (TEE – Intel SGX)
szyfrowanie danych na poziomie kontraktu
możliwość selektywnego ujawnienia (np. regulatorowi)
Praktycznie:
DeFi z ukrytymi pozycjami
DAO z tajnym głosowaniem
NFT z prywatną metadanych
AI + dane wrażliwe
tokenizacja aktywów z poufną strukturą własności
To nie jest retail-privacy, tylko:
privacy dla instytucji, firm i compliance-heavy use cases
IV. Skąd pochodzi finansowanie?
a) Finansowanie historyczne
prywatne rundy VC (m.in. ekosystem Cosmos)
granty ekosystemowe
wczesne wsparcie community
b) Model bieżący
inflacja SCRT (staking / walidatorzy)
fundusze ekosystemowe (Secret Foundation)
granty developerskie
partnerstwa technologiczne
👉 Brak agresywnego VC-overhangu w stylu „token unlock tsunami”.
V. Jak są postrzegani na rynku?
🔹 Wśród devów:
„technicznie legit”
„trudny stack, ale unikalny”
„privacy done right”
🔹 Wśród instytucji:
niszowy, ale poważny
postrzegany jako compliance-friendly privacy
brak narracji „ciemnego darknetu”
🔹 Wśród Big Tech / Web2:
raczej eksperymentalny partner
brak otwartej wojny regulacyjnej
zero statusu „projekt toksyczny”
To ważne:
SCRT nigdy nie był celem regulatorów, w przeciwieństwie do typowych privacy coins.
VI. Czy SCRT to jedyny projekt?
Secret Network to platforma, a nie single-token bet.
W ekosystemie:
Shade Protocol (privacy DeFi)
Secret NFTs
Secret AI use-cases
cross-chain privacy (Cosmos IBC)
Instytucja aktywnie inkubuje projekty, a nie tylko „utrzymuje chain”.
VII. Postępowania, ryzyka prawne
Na dziś:
❌ brak znanych postępowań sądowych
❌ brak zarzutów regulacyjnych
❌ brak konfliktów z SEC / CFTC / ESMA
Dlaczego?
SCRT nie obiecuje anonimowości absolutnej
technologia umożliwia audyt i compliance
narracja „privacy ≠ ukrywanie przestępstw”
To świadomy positioning prawny.
VIII. Najważniejsze osoby
Najczęściej wymieniani w historii i rozwoju:
Guy Zyskind – współtwórca idei prywatnych smart kontraktów
Tor Bair – CEO SCRT Labs (strategia, komunikacja, ecosystem)
Assaf Morami – współzałożyciel (architektura)
Charakterystyczne:
brak celebrytów
brak „crypto-influencer CEOs”
technokratyczny leadership
IX. Jak to czytać instytucjonalnie?
SCRT to:
❌ nie hype coin
❌ nie meme
❌ nie retail privacy
To:
✅ infrastruktura pod tokenizację + AI + dane wrażliwe
✅ blockchain, który nie kompromituje compliance
✅ projekt, który może długo „być cicho”, a potem nagle być potrzebny
X. Ocena SCRT w portfelu obok ICP / $0G / BANK
a) Punkt wyjścia: co już masz w portfelu?
Analizuję posiadanie SCRT pod kątem tego, co mam w portfelu i co wcześniej opisywałem. Jest to bardzo spójny, „infrastrukturalny” koszyk:
ICP → compute + web3 cloud (on-chain execution, hosting, backend)
0G → data availability + AI data layer
BANK → AI-DeFi / instytucjonalna optymalizacja kapitału
To nie są L1 „do płatności”, tylko elementy przyszłego stacku finansowo-technologicznego.
Pytanie brzmi:
👉 czy SCRT wnosi nową, niepokrywającą się funkcję?
b) Rola SCRT w tym układzie
SCRT = warstwa prywatności logicznej
Nie:
prywatność transakcji (jak Monero),
nie „ukrywanie wszystkiego”.
Tylko:
prywatność danych i logiki biznesowej na poziomie smart kontraktu
To jest dokładnie ta luka, której:
ICP nie adresuje wprost (on-chain compute jest publiczny),
0G nie rozwiązuje (przechowywanie ≠ przetwarzanie),
BANK zakłada, ale sam jej nie implementuje na L1.
c) Jak SCRT realnie uzupełnia pozostałe?
🔹 SCRT + ICP
ICP → wykonuje aplikację
SCRT → ukrywa wrażliwą logikę / dane
efekt: enterprise-grade dApps, które nie spalą się na audycie
SCRT działa jak privacy-coprocessor dla świata ICP
🔹 SCRT + 0G
0G → dostępność danych (AI, modele, embeddingi)
SCRT → kontrola dostępu i poufność przetwarzania
efekt: AI/ML na blockchainie bez wycieku danych
To jest krytyczne przy:
danych finansowych,
scoringach,
danych klientów (RODO / GDPR).
🔹 SCRT + BANK
BANK → AI-DeFi, strategie, automatyzacja kapitału
SCRT → ukryte parametry strategii, pozycje, warunki
efekt: DeFi, które nie jest front-runowane
Instytucjonalnie: ogromna wartość
d) Ocena instytucjonalna (cold, bez emocji)
✅ Argumenty ZA SCRT w tym portfelu
dodaje unikalną funkcję (privacy logic)
compliance-friendly (to kluczowe!)
brak konfliktu narracyjnego z regulatorami
niski overlap technologiczny
pasuje do narracji tokenizacji + AI + instytucji
⚠️ Ryzyka
niszowość → wolna adopcja
trudna technologia (TEE, SGX = większy próg wejścia)
brak hype’u retail (czyli: cisza… czasem bardzo długa)
Ale to są dokładnie te same ryzyka, które kiedyś miał:
AWS przed boomem,
Docker,
Kubernetes.
XI. Porównanie SCRT vs DUSK stricte pod compliance
Monetą, która króluje ostatnio u wielu użytkowników oraz na rynku pod kątem wzrostu jest $DUSK . Krótkie porównanie tych dwóch tokenów.
Meta-różnica w podejściu:
SCRT = prywatność przez TEE (Intel SGX) i „confidential compute” (szybkie, ogólnego przeznaczenia). (docs.scrt.network)
DUSK = prywatność projektowana pod regulated finance, mocno eksponują selective disclosure i standardy pod tokenizację papierów wartościowych. (dusk.network)
a) „Czy regulator może legalnie zajrzeć w dane?” (selective disclosure)
DUSK
Wprost pozycjonują się jako privacy + compliance dla finansów i mówią o selective disclosure jako mechanizmie pogodzenia prywatności z wymogami audytu. (dusk.network)
Wrażenie compliance: „zrobione pod rynek regulowany”.
SCRT
Secret Network oferuje poufne smart kontrakty, gdzie stan/inputs/outputs są prywatne dzięki TEE. (docs.scrt.network)
Wrażenie compliance: „narzędzie techniczne”, a nie „ramy regulacyjne” – da się, ale częściej wymaga doprojektowania procesu ujawnień przez aplikację.
Compliance-punkt: przewaga DUSK w „narracji i konstrukcie compliance”, przewaga SCRT w „praktycznej prywatnej egzekucji logiki”.
b) KYC/AML, whitelisting, kontrola obrotu (typowe dla RWA/securities)
DUSK
Z ich materiałów wynika, że celują w tokenizację i finansowe use-case’y oraz „regulatory requirements”. (dusk.network)
W ekosystemie przewija się też koncept standardu pod security tokenization (np. XSC) – to jest „compliance by design” dla emisji/obrotu. (Uwaga: część opisów XSC krąży w opracowaniach i artykułach pobocznych, więc traktowałbym jako kierunek, nie jedyny filar.) (simpleswap.io)
SCRT
Da się robić KYC gating/whitelisting na poziomie aplikacji, ale sam łańcuch nie jest brandowany jako „securities-first”. To raczej „confidential dApps”, które mogą być fintech-friendly.
Compliance-punkt: jeżeli myślisz o RWA / obligacjach / akcjach / regulated DeFi, DUSK ma bardziej „instytucjonalną obudowę”.
c) Audytowalność i „dowód w razie sporu”
DUSK
ZK-podejście (w teorii) daje lepszą „kryptograficzną elegancję” dla audytu: udowadniasz zgodność bez ujawniania danych. (Uwaga: jak zawsze, diabeł tkwi w implementacji i standardach audytu). (dusk.network)
SCRT
W TEE masz bardzo praktyczne, szybkie „confidential compute”, ale compliance będzie pytać o założenia zaufania do hardware/attestacji i o historię mitigacji podatności. Secret wprost publikował security update dot. SGX i mechanizmów mitigacji. (scrt.network)
Ryzyka klas TEE (side-channel / podatności hardware) są szeroko omawiane w branży. (tee.fail)
Compliance-punkt: do audytora DUSK często „brzmi czyściej”; SCRT bywa „bardziej dyskutowalne”, bo TEE = dodatkowy wektor pytań.
d) Ryzyko regulacyjne „privacy stigma” (Monero-syndrom)
DUSK
Budują przekaz: „privacy spotyka compliance” i targetują rynek finansowy, więc stygma „privacy coin” jest mniejsza. (dusk.network)
SCRT
Też nie są pozycjonowani jako „anonimowa gotówka”; bardziej jako confidential contracts. Natomiast samo użycie SGX/TEE nie rozwiązuje wizerunkowo tematu prywatności – to zależy od aplikacji.
Compliance-punkt: DUSK ma wyraźniej „wyprzedany” PR/reg-narrative do instytucji.
e) Kiedy który jest lepszy „pod compliance”?
Wybierz DUSK, jeśli:
Twoje tezy inwestycyjne są o RWA / regulated finance / tokenizacji papierów wartościowych
chcesz projektu, który od początku „mówi językiem regulatora”: compliance, kontrola, selective disclosure. (dusk.network)
Wybierz SCRT, jeśli:
priorytetem jest praktyczna prywatność logiki biznesowej (np. strategie, scoring, dane klientów, AI) i szybkość egzekucji,
akceptujesz, że compliance due diligence musi uwzględnić TEE risk management (mitigacje, procedury, threat model). (docs.scrt.network)
f) Opinia „compliance only” dla koszyka posiadającego ICP / 0G / BANK
Jeśli myślisz o portfelu jako stack instytucjonalny, to pod compliance DUSK jest bardziej „plug-and-sell” do regulated finance. (dusk.network)
SCRT jest bardziej „tooling-first”: świetny do prywatnej logiki/AI danych, ale w compliance częściej pojawi się długi zestaw pytań o TEE i bezpieczeństwo hardware. (tee.fail)
