a16z（Andreessen Horowitz）近日發(fā)布了其對 2026 年技術領域可能出現(xiàn)的“大想法”清單，這些想法由其 Apps、American Dynamism、生物科技、加密貨幣、增長、基礎設施及 Speedrun 團隊的合伙人共同提出。

以下是關于加密貨幣領域的部分精選大想法及一些特別貢獻者的洞見，涵蓋從智能代理與人工智能（AI）、穩(wěn)定幣、通證化與金融、隱私與安全到預測市場及其他應用的諸多主題。如果想了解更多關于 2026 年的科技前景，請閱讀完整文章

構建未來

交易平臺只是起點，而非終點

如今，除了穩(wěn)定幣和部分核心基礎設施之外，幾乎所有表現(xiàn)良好的加密貨幣公司都已經轉型為或正在向交易平臺方向發(fā)展。然而，如果“每一家加密公司都變成了交易平臺”，那最終會導致什么結果？大量同質化的競爭不僅會分散用戶注意力，還可能只剩下少數(shù)幾家贏家。那些過早轉向交易的公司，可能錯失了構建更具競爭力、更持久商業(yè)模式的機會。

我非常理解創(chuàng)始人們努力讓公司財務狀況良好的艱難處境，但一味追求短期內的產品市場契合度（Product-Market Fit）也會付出代價。在加密行業(yè)，這一問題尤為突出，因為圍繞通證和投機的獨特動態(tài)往往會引導創(chuàng)始人走上“即時滿足”的道路，就像是一場“棉花糖測試”一樣。

交易本身并沒有錯——它確實是市場運作的重要功能之一——但它不一定是終極目標。那些專注于產品本身、以長期視角尋找產品市場契合點的創(chuàng)始人，可能最終會成為更大的贏家。

– Arianna Simpson，a16z 加密團隊總合伙人

關于穩(wěn)定幣、RWA 通證化、支付與金融的新思考

用更貼近加密原生的方式思考現(xiàn)實世界資產（RWA）通證化與穩(wěn)定幣

我們已經看到銀行、金融科技公司和資產管理機構對將美國股票、大宗商品、指數(shù)及其他傳統(tǒng)資產鏈上化表現(xiàn)出濃厚興趣。然而，隨著越來越多的傳統(tǒng)資產被引入?yún)^(qū)塊鏈，其通證化方式往往是“擬物化”的——即基于現(xiàn)有的現(xiàn)實世界資產概念，而沒有充分利用加密原生的特性。

相比之下，像永續(xù)合約（perpetual futures，簡稱 perps）這樣的合成資產形式能夠提供更深的流動性，同時實現(xiàn)起來也更簡單。永續(xù)合約還能提供一種易于理解的杠桿機制，因此它可能是目前最契合加密市場需求的原生衍生品。新興市場股票或許是最有趣的資產類別之一，可以嘗試“永續(xù)化”（perpify）。例如，對于某些股票來說，其“零到期日”（0DTE）期權市場的流動性往往比現(xiàn)貨市場更深，這使得“永續(xù)化”成為一個值得嘗試的實驗。

歸根結底，這一切都在于“永續(xù)化 vs。 通證化”的選擇問題；無論如何，我們有理由期待在未來一年看到更多加密原生的現(xiàn)實世界資產通證化。

與此類似，2026 年，穩(wěn)定幣領域也將出現(xiàn)更多的“發(fā)行創(chuàng)新，而不僅僅是通證化”。穩(wěn)定幣在 2025 年已經成為主流，其發(fā)行量仍在持續(xù)增長。

然而，缺乏強大信用基礎設施的穩(wěn)定幣更像是“窄銀行”（narrow banks），即持有特定的高流動性、被認為極為安全的資產。盡管窄銀行是一種有效的產品，但我并不認為它會成為鏈上經濟的長期支柱。

我們已經看到許多新興的資產管理者、策展人和協(xié)議開始推動基于鏈上的資產抵押貸款，這些貸款以鏈下抵押品為擔保。通常情況下，這些貸款先是在鏈下生成，然后再被通證化。然而，我認為這種通證化方式的優(yōu)勢有限，可能僅在于將其分發(fā)給已經在鏈上的用戶。因此，債務資產應直接在鏈上生成，而不是先在鏈下生成后再通證化。在鏈上生成債務資產可以降低貸款服務成本、后臺結構成本，并提高可訪問性。挑戰(zhàn)在于合規(guī)性和標準化，但開發(fā)者們已經在努力解決這些問題。

– Guy Wuollet，a16z 加密團隊總合伙人

穩(wěn)定幣推動銀行核心賬本升級，開辟全新支付場景

如今，大多數(shù)銀行仍在運行著現(xiàn)代開發(fā)者難以辨認的老舊軟件系統(tǒng)：早在 20 世紀 60 年代和 70 年代，銀行就已經是大型軟件系統(tǒng)的早期采用者。到了 80 和 90 年代，第二代核心銀行軟件開始出現(xiàn)（例如 Temenos 的 GLOBUS 和 InfoSys 的 Finacle）。然而，這些軟件已經逐漸老化，升級速度卻過于緩慢。因此，銀行業(yè)的許多關鍵核心賬本——這些記錄存款、抵押品和其他義務的關鍵數(shù)據(jù)庫——仍然運行在使用 COBOL 編程語言的主機計算機上，依賴批處理文件接口，而非現(xiàn)代的 API。

全球大部分資產仍然存儲在這些已有數(shù)十年歷史的核心賬本中。盡管這些系統(tǒng)經過了長時間的實踐檢驗，得到了監(jiān)管機構的信任，并深度融入復雜的銀行業(yè)務場景，但它們也成為了創(chuàng)新的阻礙。例如，添加實時支付等關鍵功能可能需要數(shù)月甚至數(shù)年的時間，還需應對大量的技術債務和復雜的監(jiān)管要求。

這正是穩(wěn)定幣的用武之地。在過去幾年間，穩(wěn)定幣找到了產品市場契合點并成功進入主流金融領域。而今年，傳統(tǒng)金融（TradFi）機構更是以全新的高度接納了穩(wěn)定幣。穩(wěn)定幣、通證化存款、通證化國債以及鏈上債券等金融工具，使得銀行、金融科技公司和金融機構能夠開發(fā)新產品并服務更多客戶。更重要的是，這些創(chuàng)新無需迫使機構重寫其遺留系統(tǒng)——盡管這些系統(tǒng)已經老化，但幾十年來一直運行穩(wěn)定。穩(wěn)定幣因此為機構提供了一種全新的創(chuàng)新方式。

– Sam Broner

關于智能代理與 AI 的未來

利用 AI 執(zhí)行實質性研究任務

作為一名數(shù)學經濟學家，今年年初時，我發(fā)現(xiàn)讓消費級 AI 模型理解我的工作流程非常困難；然而，到 11 月時，我已經可以像對博士生一樣給模型下達抽象指令……而它們有時還能返回全新且正確執(zhí)行的答案。不僅如此，我們開始看到 AI 在更廣泛的研究領域中被使用——尤其是在推理領域，AI 模型現(xiàn)在不僅能夠直接輔助發(fā)現(xiàn)，還能自主解決 Putnam 問題（或許是世界上最難的大學數(shù)學考試）。

目前仍未明確的是，這種研究輔助方式將在哪些領域產生最大幫助，以及如何產生幫助。但我預計，AI 的研究能力將催生并激勵一種新的“博學家”研究風格：這種風格更傾向于在各種想法之間推測關系，并快速從更具假設性的答案中進行推演。這些答案可能并不完全準確，但至少在某些邏輯框架下，它們能夠指引正確的方向。諷刺的是，這種方法有點像利用模型“幻覺”的力量：當這些模型變得足夠“聰明”時，讓它們在抽象空間中自由探索，盡管可能會產生一些無稽之談，但有時也會帶來突破性的發(fā)現(xiàn)，就像人類在擺脫線性思維、跳出清晰的方向時最具創(chuàng)造力一樣。

以這種方式思考問題需要一種全新的 AI 工作流——不僅是“代理對代理”的模式，而是更復雜的“代理包裹代理”的模式——在這種模式中，不同層次的模型協(xié)助研究人員評估前期模型的方案，并逐步從中提煉出有價值的內容。我已經利用這種方法撰寫論文，而其他人則用它進行專利檢索、發(fā)明新形式的藝術，甚至（很遺憾地）發(fā)現(xiàn)新的智能合約攻擊方式。

然而，要運行這種“包裹式推理代理”的研究模式，需要實現(xiàn)模型之間更好的互操作性，并找到一種方法來識別并合理補償每個模型的貢獻——而這些問題，正是加密技術可以幫助解決的。

– Scott Kominers，a16z 加密研究團隊成員、哈佛商學院教授

AI 代理對開放網絡施加的隱形稅

隨著 AI 代理的崛起，一種“隱形稅”正在壓迫開放網絡，并從根本上擾亂其經濟基礎。這種干擾源于互聯(lián)網的上下文層和執(zhí)行層之間日益加劇的不對稱性：當前，AI 代理從依賴廣告支持的內容網站（上下文層）中提取數(shù)據(jù)，為用戶提供便利的同時，卻系統(tǒng)性地繞過了支撐內容創(chuàng)作的收入來源（如廣告和訂閱）。

為了防止開放網絡的進一步衰退（以及保護為 AI 提供燃料的多樣化內容），我們需要大規(guī)模部署技術和經濟解決方案。這可能包括下一代贊助內容、微歸因系統(tǒng)（micro-attribution systems）或其他創(chuàng)新的資助模式?，F(xiàn)有的 AI 授權協(xié)議也被證明只是短暫的權宜之計，通常只能為內容提供者補償一小部分因 AI 流量侵占而損失的收入。

網絡需要一種全新的技術經濟模型，讓價值能夠自動流動。明年最關鍵的轉變將是從靜態(tài)授權模式過渡到基于實時使用的補償模式。這意味著需要測試和擴展系統(tǒng)——可能利用區(qū)塊鏈支持的微支付（nanopayments）和復雜的歸因標準——以自動獎勵為 AI 代理成功完成任務貢獻信息的每個實體。

– Liz Harkavy，a16z 加密投資團隊

隱私即護城河

隱私將成為加密領域最重要的護城河

隱私是推動全球金融上鏈的關鍵特性之一。然而，這也是當今幾乎所有區(qū)塊鏈所缺乏的一個重要元素。對于大多數(shù)區(qū)塊鏈來說，隱私問題往往只是事后才被考慮的附帶問題。

但如今，隱私本身已經足夠成為區(qū)塊鏈差異化的關鍵特性。更重要的是，隱私還能帶來一種“鎖鏈效應”（chain lock-in），或者說是一種隱私網絡效應。特別是在性能競爭已經不足以成為優(yōu)勢的時代，隱私顯得尤為重要。

借助跨鏈橋協(xié)議，只要一切信息是公開的，用戶在不同鏈之間遷移變得十分簡單。但一旦引入隱私，這種便利就不復存在：跨鏈傳輸代幣很容易，但跨鏈傳遞隱私卻極其困難。用戶在從一個隱私鏈進出時，無論是切換到公鏈還是其他隱私鏈，都會面臨風險，因為觀察鏈上數(shù)據(jù)、內存池（mempool）或網絡流量的人可能會推測出用戶的身份。跨越隱私鏈與公鏈之間的邊界，甚至是兩個隱私鏈之間的邊界，都會泄露各種元數(shù)據(jù)，比如交易時間和金額的關聯(lián)性，這些信息可能使追蹤用戶變得更加容易。

與許多同質化的新鏈相比，這些鏈的交易費用可能會因競爭而被壓低至接近零，而具有隱私特性的區(qū)塊鏈則能形成更強的網絡效應?，F(xiàn)實情況是，如果一個“通用型”區(qū)塊鏈沒有已經成熟的生態(tài)系統(tǒng)、殺手級應用或不公平的分發(fā)優(yōu)勢，那么幾乎沒有理由讓用戶選擇使用或在其上構建，更別提對其產生忠誠度了。

在公共區(qū)塊鏈上，用戶可以輕松地與其他鏈上的用戶進行交易——他們加入哪個鏈并不重要。然而，在私人區(qū)塊鏈上，用戶選擇加入的鏈就顯得尤為重要，因為一旦加入，他們就不太可能轉移到其他鏈上以避免隱私暴露的風險。這種現(xiàn)象創(chuàng)造了一種“贏家通吃”的動態(tài)。而由于隱私對大多數(shù)現(xiàn)實世界的應用場景至關重要，少數(shù)幾條隱私鏈可能最終會占據(jù)加密領域的主導地位。

– Ali Yahya，a16z 加密團隊總合伙人

其他的產業(yè)和應用

預測市場將變得更大、更廣、更智能

預測市場已經逐漸進入主流，而在即將到來的一年里，隨著與加密技術和人工智能（AI）的交匯，它們將變得更大規(guī)模、更廣泛應用、更智能化，同時也將為開發(fā)者帶來新的重要挑戰(zhàn)。

首先，預測市場中將會有更多的合約被列出。這意味著我們不僅可以獲取重大選舉或地緣政治事件的實時賠率，還能對各種細致入微的結果以及復雜的交叉事件進行預測。隨著這些新合約不斷挖掘出更多信息，并逐漸融入新聞生態(tài)系統(tǒng)（這一趨勢已經開始），它們將引發(fā)重要的社會問題，例如如何平衡信息的價值，以及如何更好地設計這些市場，使其更加透明、可審計等——而這些問題通過加密技術是可以解決的。

為應對大量新增的合約，我們需要新的方式來達成對真實事件的共識，以解決這些合約。集中化的平臺解決方案（例如確認某一事件是否真實發(fā)生）固然重要，但像澤連斯基訴訟市場和委內瑞拉選舉市場這樣的爭議案例也暴露了其局限性。為了應對這些邊緣案例，并幫助預測市場擴展到更多實用的應用場景，新型的去中心化治理機制和大語言模型（LLM）預言機可以協(xié)助判定有爭議結果的真相。

AI 的潛力不僅限于 LLM 驅動的預言機。例如，活躍于這些平臺上的 AI 代理可以在全球范圍內搜集信號，從而獲得短期交易優(yōu)勢。這不僅能幫助我們以全新視角看待世界，還能更準確地預測未來的發(fā)展趨勢。（像 Prophet Arena 這樣的項目已經讓這一領域充滿了期待。）除了可以作為復雜的政治分析師，為我們提供洞見外，這些 AI 代理在我們研究其涌現(xiàn)出的策略時，還可能揭示出復雜社會事件的根本預測因素。

預測市場會取代民 意調查嗎？不會。相反，它們會讓民 意調查變得更好（而民 意調查的信息也可以被輸入到預測市場中）。作為一名政治經濟學教授，我對預測市場與豐富多彩的民 意調查生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同工作的潛力感到最為興奮——但我們需要依賴新技術，比如 AI，它可以改善問卷調查的體驗；以及加密技術，它可以提供全新的方式來驗證調查和問卷的參與者是人類而非機器人。

– Andy Hall，a16z 加密研究顧問、斯坦福大學政治經濟學教授

加密技術將拓展至區(qū)塊鏈之外的全新應用

多年來，SNARKs（零知識簡潔非交互式證明，一種無需重新執(zhí)行計算即可驗證其正確性的加密證明）主要被用于區(qū)塊鏈領域。這是因為其計算開銷過于龐大：證明一項計算的工作量可能比直接運行這項計算高出 100 萬倍。在需要分攤到成千上萬個驗證者的場景中，這種開銷是值得的，但在其他場景中則顯得不切實際。

而這一狀況即將改變。到 2026 年，zkVM（零知識虛擬機）證明器的計算開銷將降低到大約 1 萬倍，同時其內存占用僅需幾百兆字節(jié)——這已經足夠快，可以在手機上運行，也足夠便宜，可以廣泛應用于各種場景。這里有一個原因說明“1 萬倍”可能是一個關鍵的臨界點：高端 GPU 的并行吞吐能力約為筆記本電腦 CPU 的 1 萬倍。到 2026 年年底，一臺單獨的 GPU 就能夠實時生成 CPU 執(zhí)行的計算證明。

這將解鎖一些早期研究論文中提出的愿景：可驗證的云計算。如果你已經在云端運行 CPU 工作負載（因為你的計算任務不足以用 GPU 加速，或者你缺乏相關專業(yè)知識，或者因歷史原因），那么你將能夠以合理的成本開銷獲得計算正確性的加密證明。而且，證明器已經針對 GPU 進行了優(yōu)化，你的代碼無需額外調整。

– Justin Thaler，a16z 加密研究團隊成員，喬治城大學計算機科學副教授

—— a16z 加密編輯團隊

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