Web3对隐私计算的需求是由于其重要性来自于保护用户权利和扩大加密市场，将隐私保护作为标准。在我们的日常生活中，我们总是会小心地保护自己的秘密，比如记录情绪的日记、匿名分享秘密的树洞等，这些都体现了我们对隐私保护的需要。随着互动活动的增加，我们不得不被动地提供一些关键信息，因此不传播隐私信息变得尤为重要。然而，由于越来越多的分析工具和中心化平台对用户信息的控制，隐私泄露问题变得越来越严重，连像Facebook这样的互联网巨头也多次被指控泄露隐私。
Web3主张放权于普通大众，构建去中心化的价值互联网，捍卫用户权利。在这样的背景下，隐私数据泄露和个人信息被贩卖的问题需要得到解决，扭转Web2时代用户面临的负面情况。在Web3中，隐私应该被视为机密和匿名的，包括数据隐私、身份隐私和计算隐私等方面。在过去的发展中，数据隐私和身份隐私的解决方案相对成熟，基本可以保证隐私交易的数据内容以及物理身份和数字身份的分离。而在计算隐私方面，技术水平要求较高，发展进展相对缓慢，这也是一个需要探索和深入挖掘的竞争领域。
隐私计算包括多方安全计算（MPC）、零知识证明和可信执行环境（TEE）等。可信执行环境是指CPU内部的安全区域，通过软硬件构建的独立环境可以与外部操作系统并行运行。多方安全计算是一种通过协议解决两个参与者间验证问题的密码学应用。零知识证明是一种让验证者相信某个判断是正确的，而不提供有用信息的密码学应用。联邦学习是一种确保数据隐私的AI基本技术，分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。
一些隐私计算项目包括Oasis、IronFish和Nym。Oasis致力于构建高性能、安全、保护用户隐私的区块链网络，通过可信执行环境（TEE）实现机密的安全计算。IronFish致力于保护加密货币交易信息、采矿信息和钱包信息的隐私，利用零知识证明技术保护用户隐私。Nym建立了一个混合网络，通过改变流量数据格式和使用混合网络中的混合节点来混淆数据顺序，保护互联网协议的数据泄露。
隐私计算技术正在不断发展和应用于公共链基础设施、匿名货币、数据隐私和隐私交易网络等领域，但许多基础设施和应用仍处于开发和建设阶段。隐私技术何时迎来突破性发展的下一个里程碑，只有时间能够给出答案。
