8 Tendințe Majore în Industria Crypto Previzionate de a16z pentru 2026: Ascensiunea Blockchain-urilor Private, Transformarea Platformelor de Tranzacționare etc.

Autor: a16z

Compilat de: Deep Tide TechFlow

a16z (Andreessen Horowitz) a lansat recent lista sa de „idei importante" care ar putea apărea în sectorul tehnologic în 2026. Aceste idei au fost propuse de parteneri din echipele sale de Apps, American Dynamism, Biotehnologie, Criptomonede, Creștere, Infrastructură și Speedrun.

Mai jos sunt câteva idei și perspective cheie selectate de la contributori speciali în spațiul criptomonedelor, acoperind o gamă largă de subiecte, de la agenți inteligenți și inteligență artificială (AI), stablecoins, tokenizare și finanțe, confidențialitate și securitate până la piețe de predicție și alte aplicații. Pentru mai multe informații despre perspectivele tehnologice pentru 2026, vă rugăm să citiți articolul complet.

Construirea viitorului

Platformele de tranzacționare sunt doar începutul, nu finalul.

Astăzi, în afară de stablecoins și de o parte din infrastructura de bază, aproape toate companiile de criptomonede cu performanțe bune s-au transformat sau sunt în curs de transformare în platforme de tranzacționare. Cu toate acestea, care va fi rezultatul final dacă „fiecare companie cripto devine o platformă de tranzacționare"? O cantitate mare de concurență omogenă nu numai că va distrage utilizatorii, dar poate lăsa doar câțiva câștigători. Companiile care se orientează către tranzacționare prea devreme pot rata oportunitatea de a construi modele de afaceri mai competitive și durabile.

Înțeleg pe deplin provocările cu care se confruntă fondatorii în menținerea unei poziții financiare sănătoase, dar urmărirea exclusivă a potrivirii produs-piață pe termen scurt poate avea un cost. Acest lucru este deosebit de pronunțat în industria cripto, unde dinamica unică din jurul token-urilor și speculațiilor îi conduce adesea pe fondatori pe o cale a „gratificării instantanee", asemănătoare unui „test al bezelelelor".

Nu este nimic greșit cu tranzacțiile în sine—acestea sunt într-adevăr o funcție importantă a operațiunilor de piață—dar nu sunt neapărat obiectivul final. Fondatorii care se concentrează pe produsul în sine și caută potrivirea produs-piață cu o perspectivă pe termen lung vor fi probabil câștigătorii mai mari în final.

– Arianna Simpson, Partener General, Echipa Crypto a16z

Noi gânduri despre Stablecoins, tokenizarea RWA, plăți și finanțe

Gândirea despre tokenizarea activelor din lumea reală (RWA) și Stablecoins într-un mod mai nativ cripto

Am văzut bănci, companii fintech și firme de gestionare a activelor arătând un interes mare în aducerea acțiunilor americane, mărfurilor, indicilor și altor active tradiționale pe blockchain. Cu toate acestea, pe măsură ce tot mai multe active tradiționale sunt aduse pe blockchain, tokenizarea lor este adesea „fizică"—adică, bazată pe concepte existente de active din lumea reală, fără a utiliza pe deplin caracteristicile native ale cripto.

În contrast, formele de active sintetice precum futures perpetue (perps) oferă lichiditate mai profundă și sunt mai simple de implementat. Perps oferă, de asemenea, un mecanism de levier ușor de înțeles, făcându-le potențial cel mai potrivit derivat nativ pentru piața cripto. Acțiunile din piețele emergente sunt poate una dintre cele mai interesante clase de active de explorat pentru „perpify". De exemplu, pentru unele acțiuni, lichiditatea piețelor lor de opțiuni fără dată de expirare (0DTE) este adesea mai profundă decât piața spot, făcând perpify un experiment demn de încercat.

În cele din urmă, totul se rezumă la alegerea dintre „persistență" și „tokenizare"; în orice caz, avem motive să ne așteptăm să vedem mai multă tokenizare a activelor din lumea reală nativă cripto în anul care vine.

În mod similar, în 2026, sectorul stablecoin va vedea mai multă „inovație în emitere, nu doar tokenizare". Stablecoins au devenit mainstream în 2025, iar emiterea lor continuă să crească.

Cu toate acestea, stablecoins care nu au o infrastructură de credit puternică seamănă mai mult cu „bănci înguste", deținând active specifice, foarte lichide, care sunt considerate extrem de sigure. Deși băncile înguste sunt un produs eficient, nu cred că vor deveni pilonul pe termen lung al economiei on-chain.

Am văzut mulți manageri de active emergenti, curatori și protocoale care susțin împrumuturi garantate cu active on-chain, securizate prin colateral off-chain. De obicei, aceste împrumuturi sunt generate off-chain și apoi tokenizate. Cu toate acestea, cred că această abordare de tokenizare oferă avantaje limitate, poate doar în distribuirea lor către utilizatorii deja on-chain. Prin urmare, activele de datorie ar trebui generate direct on-chain, mai degrabă decât generate off-chain și apoi tokenizate. Generarea activelor de datorie on-chain reduce costurile de servicii ale împrumuturilor, costurile infrastructurii backend și îmbunătățește accesibilitatea. Provocările constau în conformitate și standardizare, dar dezvoltatorii lucrează pentru a rezolva aceste probleme.

– Guy Wuollet, Partener General, Echipa Crypto a16z

Stablecoins determină upgrade-uri ale registrelor de bază ale băncilor, deschizând scenarii de plată complet noi.

Astăzi, majoritatea băncilor încă rulează sisteme software depășite care sunt dificil de recunoscut pentru dezvoltatorii moderni: băncile au fost adoptatori timpurii de sisteme software la scară largă încă din anii 1960 și 70. Până în anii 1980 și 90, software-ul bancar de bază de a doua generație a început să apară (cum ar fi GLOBUS de la Temenos și Finacle de la InfoSys). Cu toate acestea, acest software a devenit îmbătrânit, iar upgrade-urile au fost mult prea lente. Drept urmare, multe dintre registrele de bază critice ale industriei bancare—aceste baze de date cheie care înregistrează depozite, colateral și alte obligații—încă rulează pe computere mainframe folosind limbajul de programare COBOL, bazându-se pe interfețe de fișiere batch mai degrabă decât pe API-uri moderne.

Majoritatea activelor globale sunt încă stocate în aceste registre de bază vechi de zeci de ani. Deși aceste sisteme au fost dovedite în practică, sunt de încredere de către regulatori și sunt integrate profund în scenarii bancare complexe, au devenit, de asemenea, un obstacol pentru inovație. De exemplu, adăugarea de caracteristici cheie precum plățile în timp real poate dura luni sau chiar ani și implică gestionarea unei datorii tehnologice substanțiale și cerințe de reglementare complexe.

Aici intervin exact stablecoins. În ultimii câțiva ani, stablecoins au găsit o potrivire produs-piață și au intrat cu succes în arena financiară mainstream. Anul acesta, instituțiile financiare tradiționale (TradFi) au îmbrățișat stablecoins la un nivel fără precedent. Instrumentele financiare precum stablecoins, depozite tokenizate, obligațiuni guvernamentale tokenizate și obligațiuni on-chain permit băncilor, companiilor fintech și instituțiilor financiare să dezvolte produse noi și să servească mai mulți clienți. Mai important, aceste inovații nu forțează instituțiile să rescrie sistemele lor moștenite—deși aceste sisteme sunt îmbătrânite, ele au rulat stabil timp de decenii. Stablecoins oferă astfel instituțiilor o modalitate complet nouă de a inova.

– Sam Broner

Viitorul agenților inteligenți și AI

Utilizarea AI pentru a efectua sarcini de cercetare substanțiale

Ca economist matematic, la începutul acestui an, am găsit incredibil de dificil să fac modelele AI de consum să înțeleagă fluxul meu de lucru; cu toate acestea, până în noiembrie, le puteam da instrucțiuni abstracte ca și cum ar fi fost studenți la doctorat... și uneori returnau răspunsuri complet noi și executate corect. Mai mult, începem să vedem AI utilizat într-o gamă mai largă de domenii de cercetare—în special în raționament, unde modelele AI nu doar asistă direct în descoperire, ci rezolvă autonom problema Putnam (poate cel mai dificil examen de matematică de nivel universitar din lume).

Ceea ce rămâne neclar este în care domenii această abordare de asistare în cercetare va fi cea mai utilă și cum. Cu toate acestea, anticipez că capacitățile de cercetare ale AI vor promova și inspira un nou stil de cercetare „polimată": unul care tinde să speculeze asupra relațiilor dintre diverse idei și să extrapoleze rapid din răspunsuri mai ipotetice. Aceste răspunsuri pot să nu fie complet exacte, dar cel puțin în anumite cadre logice, pot indica direcția corectă. Ironic, această abordare este oarecum asemănătoare cu valorificarea puterii „iluziei" modelului: când aceste modele devin suficient de „inteligente", permitându-le să exploreze liber spații abstracte poate produce unele idei fără sens, dar uneori poate duce și la descoperiri revoluționare, la fel cum oamenii sunt cei mai creativi atunci când se eliberează de gândirea liniară și ies din direcții clare.

Gândirea despre probleme în acest fel necesită un flux de lucru AI complet nou—nu doar un model „proxy-la-proxy", ci un model mai complex „proxy-învelit-proxy"—în care diferite straturi de modele asistă cercetătorii în evaluarea modelelor de la început și în extragerea treptată a perspective valoroase. Am folosit această metodă pentru a scrie lucrări, în timp ce alții au folosit-o pentru căutări de brevete, inventarea de noi forme de artă și chiar (din păcate) descoperirea de noi modalități de a ataca contracte inteligente.

Cu toate acestea, pentru a rula acest model de cercetare al „agentului de raționament învelit", este nevoie de o interoperabilitate mai bună între modele și de o modalitate de a identifica și de a compensa în mod rezonabil contribuția fiecărui model—și acestea sunt problemele pe care tehnologia de criptare poate ajuta să le rezolve.

– Scott Kominers, membru al echipei de cercetare criptografică a16z, profesor la Harvard Business School

Taxe ascunse impuse de agenții AI asupra rețelelor deschise

Odată cu ascensiunea agenților AI, un fel de „taxă ascunsă" oprimă internetul deschis și perturbă fundamental fundamentul său economic. Această perturbare provine din asimetria crescândă dintre straturile contextuale și de execuție ale internetului: în prezent, agenții AI extrag date de pe site-uri web de conținut susținute de reclame (stratul contextual) pentru a oferi comoditate utilizatorilor, în timp ce ocolesc sistematic fluxurile de venituri care susțin crearea de conținut (cum ar fi publicitatea și abonamentele).

Pentru a preveni declinul în continuare al web-ului deschis (și pentru a proteja conținutul divers care alimentează AI), trebuie să implementăm soluții tehnologice și economice la scară largă. Aceasta ar putea include conținut sponsorizat de generație următoare, sisteme de micro-atribuire sau alte modele de finanțare inovatoare. Acordurile de licențiere AI existente s-au dovedit, de asemenea, măsuri provizorii miope, compensând de obicei furnizorii de conținut doar pentru o mică fracțiune din veniturile pierdute din cauza invaziei traficului AI.

Internetul are nevoie de un model tehno-economic complet nou care permite valorii să curgă automat. Cea mai critică schimbare anul viitor va fi de la un model de autorizare statică la un model de compensare bazat pe utilizare în timp real. Aceasta înseamnă testarea și scalarea sistemelor—potențial valorificând nanoplatile susținute de blockchain și criterii de atribuire sofisticate—pentru a recompensa automat fiecare entitate care contribuie cu informații la finalizarea cu succes a sarcinilor de către agenții AI.

– Liz Harkavy, Echipa de investiții Crypto a16z

Confidențialitatea este șanțul

Confidențialitatea va deveni cel mai important șanț în spațiul cripto.

Confidențialitatea este una dintre caracteristicile cheie care conduc finanțele globale pe blockchain. Cu toate acestea, este și un element crucial care lipsește în aproape toate blockchain-urile astăzi. Pentru majoritatea blockchain-urilor, confidențialitatea este adesea doar o gândire secundară, ulterioară.

Cu toate acestea, confidențialitatea în sine este acum un diferențiator cheie pentru tehnologia blockchain. Mai important, confidențialitatea poate crea, de asemenea, o „blocare a lanțului" sau un efect de rețea de confidențialitate. Acest lucru este deosebit de important într-o eră în care concurența de performanță nu mai este un avantaj suficient.

Protocoalele de punte cross-chain fac migrarea între lanțuri diferite incredibil de ușoară, atâta timp cât toate informațiile sunt publice. Cu toate acestea, această comoditate dispare odată ce este introdusă confidențialitatea: transferul de token-uri între lanțuri este ușor, dar transferul de confidențialitate între lanțuri este extrem de dificil. Utilizatorii se confruntă cu riscuri atunci când se mută în și din afara unui lanț de confidențialitate, fie că trec la un lanț public sau la un alt lanț de confidențialitate, deoarece cei care observă datele on-chain, mempool-urile sau traficul de rețea ar putea deduce potențial identitatea lor. Trecerea graniței dintre un lanț de confidențialitate și un lanț public, sau chiar între două lanțuri de confidențialitate, poate scurge diverse metadate, cum ar fi corelația dintre timpii de tranzacție și sume—informații care ar putea face urmărirea utilizatorilor mult mai ușoară.

Comparativ cu multe lanțuri noi omogene ale căror comisioane de tranzacție pot fi reduse aproape de zero din cauza concurenței, blockchain-urile cu caracteristici de confidențialitate pot genera efecte de rețea mai puternice. Realitatea este că dacă un blockchain „cu scop general" nu are un ecosistem matur, aplicații killer sau avantaje de distribuție neloiale, există puține motive pentru ca utilizatorii să aleagă să îl folosească sau să construiască pe el, darămite să dezvolte loialitate.

Pe blockchain-uri publice, utilizatorii pot tranzacționa cu ușurință cu utilizatori pe alte lanțuri—nu contează ce lanț aleg să se alăture. Cu toate acestea, pe blockchain-uri private, lanțul pe care utilizatorii aleg să se alăture devine deosebit de important, deoarece odată ce s-au alăturat, este mai puțin probabil să migreze către alte lanțuri pentru a evita riscul de expunere a confidențialității. Acest fenomen creează o dinamică „câștigătorul ia totul". Și deoarece confidențialitatea este crucială pentru majoritatea aplicațiilor din lumea reală, câteva lanțuri de confidențialitate pot domina în cele din urmă spațiul cripto.

– Ali Yahya, Partener General al echipei Crypto a16z

Alte industrii și aplicații

Piețele de predicție vor deveni mai mari, mai largi și mai inteligente.

Piețele de predicție au intrat treptat în mainstream și, în anul care vine, cu convergența lor cu criptografia și inteligența artificială (AI), vor deveni mai mari, mai utilizate pe scară largă și mai inteligente, aducând totodată provocări noi și semnificative pentru dezvoltatori.

În primul rând, mai multe contracte vor fi listate pe piețele de predicție. Aceasta înseamnă că nu vom avea acces doar la cote în timp real pentru alegeri majore sau evenimente geopolitice, ci și la predicții pentru o gamă largă de rezultate nuanțate și evenimente încrucișate complexe. Pe măsură ce aceste contracte noi descoperă mai multe informații și se integrează treptat în ecosistemul de știri (o tendință care a început deja), vor ridica întrebări sociale importante, cum ar fi cum să echilibrăm valoarea informațiilor și cum să proiectăm mai bine aceste piețe pentru a le face mai transparente și auditabile—întrebări care pot fi abordate prin criptografie.

Pentru a aborda creșterea bruscă a contractelor noi, avem nevoie de noi modalități de a ajunge la consens asupra evenimentelor din lumea reală pentru a rezolva aceste contracte. Deși soluțiile platformei centralizate (cum ar fi confirmarea dacă un eveniment s-a întâmplat efectiv) sunt importante, limitările lor au fost expuse în cazuri controversate precum piața procesului Zelenski și piața alegerilor venezuelene. Pentru a aborda aceste cazuri marginale și pentru a ajuta la extinderea piețelor de predicție în aplicații mai practice, mecanisme de guvernare descentralizate noi și oracole de modele de limbaj mare (LLM) pot ajuta la determinarea adevărului din spatele rezultatelor disputate.

Potențialul AI se extinde dincolo de oracolele conduse de LLM. De exemplu, agenții AI activi pe aceste platforme pot aduna semnale la nivel global pentru a obține avantaje de tranzacționare pe termen scurt. Acest lucru nu numai că ne ajută să vedem lumea din perspective complet noi, ci permite și predicții mai precise ale tendințelor viitoare. (Proiecte precum Prophet Arena au alimentat deja entuziasmul domeniului.) Dincolo de furnizarea de perspective ca analiști politici sofisticați, acești agenți AI pot dezvălui, de asemenea, factori predictivi fundamentali pentru evenimente sociale complexe pe măsură ce examinăm strategiile lor emergente.

Vor piețele de predicție înlocui sondajele de opinie? Nu. Dimpotrivă, ele vor îmbunătăți sondajele de opinie (și informațiile din sondajele de opinie pot fi, de asemenea, introduse în piețele de predicție). Ca profesor de economie politică, sunt cel mai entuziasmat de potențialul piețelor de predicție de a lucra în tandem cu ecosistemul divers de sondaje de opinie—dar va trebui să ne bazăm pe tehnologii noi, cum ar fi AI, care poate îmbunătăți experiența de sondaj, și criptare, care poate oferi modalități complet noi de a verifica că participanții la sondaje și chestionare sunt oameni și nu roboți.

– Andy Hall, Consultant de cercetare Crypto la a16z, Profesor de economie politică la Universitatea Stanford

Tehnologia de criptare se va extinde în aplicații complet noi dincolo de blockchain.

Ani de zile, SNARKs (dovezi non-interactive concise cu cunoștințe zero, un tip de dovadă criptografică care verifică corectitudinea unei dovezi fără a re-efectua calculul) au fost utilizate în principal în domeniul blockchain. Acest lucru se datorează faptului că cheltuielile lor de calcul sunt prohibitiv de mari: dovada unui calcul poate fi de un milion de ori mai laborioasă decât executarea directă a acelui calcul. În scenarii în care această cheltuială trebuie distribuită între zeci de mii de validatori, merită, dar în alte scenarii este impractică.

Această situație este pe punctul de a se schimba. Până în 2026, cheltuielile de calcul ale doveditorilor zkVM (mașină virtuală cu cunoștințe zero) vor fi reduse la aproximativ 10 000 de ori, în timp ce amprenta lor de memorie va fi doar câteva sute de megabytes—suficient de rapid pentru a rula pe telefoane mobile și suficient de ieftin pentru aplicare pe scară largă în diverse scenarii. Un motiv pentru care acest „10 000 de ori" ar putea fi un punct de inflexiune critic este că throughput-ul paralel al GPU-urilor de top este de aproximativ 10 000 de ori mai mare decât cel al CPU-urilor laptop. Până la sfârșitul anului 2026, un singur GPU va putea genera dovezi de calcul care altfel ar necesita execuție CPU în timp real.

Acest lucru va debloca unele dintre viziunile propuse în lucrările de cercetare anterioare: calcul cloud verificabil. Dacă rulați deja sarcini de lucru CPU în cloud (deoarece sarcinile dvs. de calcul sunt insuficiente pentru accelerare GPU, sau vă lipsește expertiza relevantă, sau din motive istorice), veți putea obține dovezi criptografice de corectitudine de calcul la un cost rezonabil. Mai mult, doveditorii sunt deja optimizați pentru GPU-uri, fără a necesita ajustări suplimentare la codul dvs.

– Justin Thaler, membru al echipei de cercetare criptografică a16z, Profesor asociat de științe informatice la Universitatea Georgetown

— Echipa de editare criptată a16z