Mạng Oasis (ROSE) là một blockchain Layer 1 tập trung vào quyền riêng tư, đã tạo ra một ngách độc đáo bằng cách kết hợp khả năng mở rộng cao với "Quyền riêng tư thông minh." Tính đến tháng 1 năm 2026, dự án đã chứng kiến sự phục hồi trong sự quan tâm, phần lớn do sự bùng nổ của AI bảo vệ quyền riêng tư và điện toán bí mật phi tập trung.
Dưới đây là một phân tích ngắn về vị thế thị trường hiện tại của ROSE.
1. Đổi mới cốt lõi: Thời gian chạy song song (ParaTimes)
Oasis sử dụng kiến trúc mô-đun tách "Lớp đồng thuận" khỏi "Lớp tính toán."
Sapphire ParaTime: Đây là viên ngọc quý của Oasis - EVM bí mật đầu tiên và duy nhất (Máy ảo Ethereum). Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng dApps nơi dữ liệu (như hồ sơ y tế hoặc bỏ phiếu riêng tư) vẫn được mã hóa ngay cả khi đang được xử lý.
Lớp quyền riêng tư Oasis (OPL): Điều này cho phép dApps trên các chuỗi khác (như Ethereum hoặc Polygon) "mượn" các tính năng quyền riêng tư của Oasis mà không cần chuyển toàn bộ giao thức của họ, khiến ROSE trở thành nhà cung cấp dịch vụ quyền riêng tư liên chuỗi.
2. Hiệu suất thị trường (Tháng 1 năm 2026)
ROSE đã là một trong những người biểu diễn nổi bật trong câu chuyện "AI quyền riêng tư" của đầu năm 2026.
Tăng đột biến gần đây: Đồng token gần đây đã tăng hơn 105% từ mức thấp tháng 12 năm 2025, hiện đang giao dịch trong khoảng $0.018 – $0.022.
Triển vọng kỹ thuật: Các nhà phân tích đang theo dõi một sự bùng nổ "V wedge" trên biểu đồ hàng tuần. Một sự giữ vững quyết định trên $0.0195 được coi là một tín hiệu tăng giá lớn có thể dẫn đến việc kiểm tra các mức kháng cự cao hơn gần $0.034.
Vốn hóa thị trường & Xếp hạng: Với vốn hóa thị trường khoảng $146 triệu, nó hiện xếp hạng khoảng #179 (Coinbase) đến #343 (CoinGecko), cho thấy nó vẫn là một viên ngọc "có vốn hóa trung bình đến thấp" với nhiều tiềm năng tăng trưởng so với các L1 lớn hơn.
3. Câu chuyện năm 2026: AI & Quyền sở hữu dữ liệu
Vào năm 2026, động lực chính cho ROSE là AI có trách nhiệm.
AI bí mật: Khi các mô hình AI yêu cầu nhiều dữ liệu cá nhân hơn, Oasis cung cấp "hộp đen" nơi dữ liệu có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình mà không để cho các chủ sở hữu mô hình thực sự thấy dữ liệu thô.