a16z預測2026年8大加密產業趨勢：隱私區塊鏈崛起、交易平台轉型等

作者:a16z

編譯:深潮 TechFlow

a16z(Andreessen Horowitz)最近發布了其對2026年科技領域可能出現的「重大構想」清單。這些構想由其應用程式、美國動力、生物技術、加密貨幣、成長、基礎設施和 Speedrun 團隊的合夥人提出。

以下是精選自加密貨幣領域特約貢獻者的一些關鍵構想和見解,涵蓋從智慧代理和人工智慧(AI)、穩定幣、代幣化和金融、隱私與安全到預測市場及其他應用等廣泛主題。有關2026年科技展望的更多資訊,請閱讀完整文章。

建構未來

交易平台只是起點,而非終點。

如今,除了穩定幣和一些核心基礎設施外,幾乎所有表現良好的加密貨幣公司都已轉型為或正在轉型為交易平台。然而,如果「每個加密公司都成為交易平台」,最終結果會是什麼?大量同質化競爭不僅會分散用戶注意力,還可能只留下少數贏家。過早轉向交易的公司可能會錯失建立更具競爭力和可持續商業模式的機會。

我完全理解創辦人在維持健康財務狀況方面所面臨的挑戰,但單純追求短期產品市場契合度可能會付出代價。這在加密產業中尤其明顯,圍繞代幣和投機的獨特動態往往會導致創辦人走上「即時滿足」的道路,就像「棉花糖測試」一樣。

交易本身沒有錯——它們確實是市場運作的重要功能——但它們不一定是最終目標。專注於產品本身並以長遠眼光尋求產品市場契合度的創辦人,最終可能會成為更大的贏家。

– Arianna Simpson,a16z 加密團隊普通合夥人

關於穩定幣、RWA 代幣化、支付和金融的新思考

以更具加密原生方式思考現實世界資產(RWA)代幣化和穩定幣

我們看到銀行、金融科技公司和資產管理公司對將美國股票、大宗商品、指數和其他傳統資產帶上區塊鏈表現出極大興趣。然而,隨著越來越多傳統資產被帶上區塊鏈,它們的代幣化往往是「實體」的——也就是說,基於現有現實世界資產概念,而沒有充分利用加密的原生特性。

相比之下,像永續期貨(perps)這樣的合成資產形式提供更深的流動性,且實施起來更簡單。Perps 還提供一種易於理解的槓桿機制,使其可能成為最適合加密市場的原生衍生品。新興市場股票或許是探索「永續期貨化」最有趣的資產類別之一。例如,對於某些股票,其零到期日(0DTE)選擇權市場的流動性往往比現貨市場更深,使得永續期貨化成為值得嘗試的實驗。

最終,這一切都歸結為「持續性」和「代幣化」之間的選擇;無論如何,我們有理由期待在來年看到更多加密原生的現實世界資產代幣化。

同樣,在2026年,穩定幣領域將看到更多「發行創新,而不僅僅是代幣化」。穩定幣在2025年成為主流,其發行量持續增長。

然而,缺乏強大信用基礎設施的穩定幣更像是「窄銀行」,持有被認為極其安全的特定高流動性資產。雖然窄銀行是一種有效產品,但我不認為它們會成為鏈上經濟的長期支柱。

我們看到許多新興資產管理者、策展人和協議正在推動以鏈下抵押品擔保的鏈上資產支持貸款。通常,這些貸款在鏈下生成,然後進行代幣化。然而,我認為這種代幣化方法提供的優勢有限,可能只在將它們分發給已經在鏈上的用戶時有用。因此,債務資產應該直接在鏈上生成,而不是在鏈下生成然後代幣化。在鏈上生成債務資產可以降低貸款服務成本、後端基礎設施成本,並提高可及性。挑戰在於合規性和標準化,但開發者正在努力解決這些問題。

– Guy Wuollet,a16z 加密團隊普通合夥人

穩定幣推動銀行核心帳本升級,開啟全新支付場景。

如今,大多數銀行仍在運行現代開發者難以辨識的過時軟體系統:早在1960年代和70年代,銀行就是大規模軟體系統的早期採用者。到1980年代和90年代,第二代核心銀行軟體開始出現(如 Temenos 的 GLOBUS 和 InfoSys 的 Finacle)。然而,這些軟體已經老化,升級速度遠遠過慢。因此,銀行業許多關鍵核心帳本——這些記錄存款、抵押品和其他債務的關鍵資料庫——仍在使用 COBOL 程式語言的大型主機上運行,依賴批次檔案介面而非現代 API。

全球大部分資產仍儲存在這些已有數十年歷史的核心帳本中。雖然這些系統已在實踐中得到證明,受到監管機構信任,並深度整合到複雜的銀行場景中,但它們也成為創新的障礙。例如,添加即時支付等關鍵功能可能需要數月甚至數年時間,並涉及處理大量技術債務和複雜的監管要求。

這正是穩定幣的用武之地。在過去幾年中,穩定幣已找到產品市場契合度,並成功進入主流金融領域。今年,傳統金融機構(TradFi)以前所未有的水準接納穩定幣。穩定幣、代幣化存款、代幣化政府債券和鏈上債券等金融工具使銀行、金融科技公司和金融機構能夠開發新產品並服務更多客戶。更重要的是,這些創新不會迫使機構重寫其遺留系統——儘管這些系統正在老化,但它們已經穩定運行了數十年。因此,穩定幣為機構提供了一種全新的創新方式。

– Sam Broner

智慧代理和 AI 的未來

使用 AI 執行實質性研究任務

作為一名數學經濟學家,在今年年初,我發現讓消費級 AI 模型理解我的工作流程極其困難;然而,到11月,我可以給它們抽象指令,就像給博士生一樣……而它們有時會返回全新且正確執行的答案。此外,我們開始看到 AI 被用於更廣泛的研究領域——尤其是在推理方面,AI 模型現在不僅直接協助發現,還能自主解決普特南問題(可能是世界上最困難的大學程度數學考試)。

目前尚不清楚的是,這種研究輔助方法在哪些領域最有幫助,以及如何幫助。然而,我預期 AI 的研究能力將培養和激發一種新的「博學者」研究風格:傾向於推測各種想法之間的關係,並從更多假設性答案中快速外推。這些答案可能並非完全準確,但至少在某些邏輯框架內,它們可以指向正確方向。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,允許它們自由探索抽象空間可能會產生一些無意義的想法,但有時也可能導致突破性發現,就像人類在擺脫線性思維並走出明確方向時最具創造力一樣。

以這種方式思考問題需要一種全新的 AI 工作流程——不僅僅是「代理對代理」模型,而是更複雜的「代理包裹代理」模型——其中不同層級的模型協助研究人員評估早期階段模型並逐步提取有價值的見解。我曾使用這種方法撰寫論文,而其他人則用它進行專利搜尋、發明新藝術形式,甚至(不幸的是)發現攻擊智慧合約的新方法。

然而,要運行這種「包裹推理代理」的研究模型,需要模型之間更好的互通性,以及一種識別並合理補償每個模型貢獻的方法——而這些正是加密技術可以幫助解決的問題。

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

AI 代理對開放網路徵收的隱性稅

隨著 AI 代理的興起,一種「隱性稅」正在壓迫開放網路,並從根本上破壞其經濟基礎。這種破壞源於網路情境層和執行層之間日益增長的不對稱性:目前,AI 代理從廣告支持的內容網站(情境層)提取資料以為用戶提供便利,同時系統性地繞過支持內容創作的收入來源(如廣告和訂閱)。

為了防止開放網路進一步衰落(並保護為 AI 提供燃料的多樣化內容),我們需要大規模部署技術和經濟解決方案。這可能包括次世代贊助內容、微歸因系統或其他創新資金模式。現有的 AI 授權協議也被證明是短視的權宜之計,通常只補償內容提供者因 AI 流量侵蝕而損失收入的一小部分。

網路需要一種全新的技術經濟模型,允許價值自動流動。明年最關鍵的轉變將是從靜態授權模型轉向基於即時使用的補償模型。這意味著測試和擴展系統——可能利用區塊鏈支持的奈米支付和複雜的歸因標準——自動獎勵為 AI 代理成功完成任務貢獻資訊的每個實體。

– Liz Harkavy,a16z 加密投資團隊

隱私是護城河

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,它也是當今幾乎所有區塊鏈都缺乏的關鍵元素。對於大多數區塊鏈而言,隱私往往只是次要的、事後考慮的。

然而,隱私本身現在是區塊鏈技術的關鍵差異化因素。更重要的是,隱私還可以創造「鏈鎖定」,或隱私網路效應。這在效能競爭不再是充分優勢的時代尤其重要。

只要所有資訊都是公開的,跨鏈橋接協議使在不同鏈之間遷移變得極其容易。然而,一旦引入隱私,這種便利就會消失:跨鏈轉移代幣很容易,但跨鏈轉移隱私極其困難。無論是切換到公鏈還是另一條隱私鏈,用戶在進出隱私鏈時都面臨風險,因為那些觀察鏈上資料、記憶體池或網路流量的人可能會推斷出他們的身分。跨越隱私鏈和公鏈之間的邊界,甚至兩條隱私鏈之間,都可能洩露各種元資料,例如交易時間和金額之間的相關性——這些資訊可能使追蹤用戶變得容易得多。

與許多同質化新鏈相比(其交易費用可能因競爭而降低到接近零),具有隱私功能的區塊鏈可以產生更強的網路效應。現實是,如果一個「通用」區塊鏈沒有成熟的生態系統、殺手級應用程式或不公平的分配優勢,用戶就沒有什麼理由選擇使用它或在其上建構,更不用說培養忠誠度了。

在公共區塊鏈上,用戶可以輕鬆地與其他鏈上的用戶進行交易——他們加入哪條鏈並不重要。然而,在私有區塊鏈上,用戶選擇加入的鏈變得尤為重要,因為一旦加入,他們就不太可能遷移到其他鏈以避免隱私暴露的風險。這種現象創造了一種「贏者通吃」的動態。而且由於隱私對大多數現實世界應用至關重要,少數隱私鏈最終可能會主導加密領域。

– Ali Yahya,a16z 加密團隊普通合夥人

其他產業和應用

預測市場將變得更大、更廣、更智慧。

預測市場已逐漸進入主流,在來年,隨著其與加密學和人工智慧(AI)的融合,它們將變得更大、使用更廣泛、更智慧,同時也為開發者帶來新的重大挑戰。

首先,更多合約將在預測市場上市。這意味著我們不僅能夠獲得重大選舉或地緣政治事件的即時賠率,還能獲得對各種細微結果和複雜跨事件的預測。隨著這些新合約揭示更多資訊並逐漸整合到新聞生態系統中(這一趨勢已經開始),它們將引發重要的社會問題,例如如何平衡資訊價值以及如何更好地設計這些市場使其更透明和可審計——這些問題可以透過加密學來解決。

為了應對新合約的激增,我們需要新的方法來就現實世界事件達成共識以解決這些合約。雖然中心化平台解決方案(如確認事件是否實際發生)很重要,但它們的局限性已在澤連斯基訴訟市場和委內瑞拉選舉市場等爭議案例中暴露出來。為了解決這些邊緣案例並幫助將預測市場擴展到更實際的應用中,新穎的去中心化治理機制和大型語言模型(LLM)預言機可以協助確定爭議結果背後的真相。

AI 的潛力不僅限於 LLM 驅動的預言機。例如,活躍在這些平台上的 AI 代理可以在全球範圍內收集信號以獲得短期交易優勢。這不僅幫助我們從全新角度看待世界,還允許更準確地預測未來趨勢。(像 Prophet Arena 這樣的專案已經激發了該領域的興奮。)除了作為複雜的政治分析師提供見解外,這些 AI 代理在我們檢查其新興策略時,還可能揭示複雜社會事件的基本預測因素。

預測市場會取代民意調查嗎?不會。相反,它們將改進民意調查(民意調查資訊也可以輸入預測市場)。作為政治經濟學教授,我最興奮的是預測市場與多樣化民意調查生態系統協同工作的潛力——但我們需要依賴新技術,如可以改善調查體驗的 AI,以及可以提供全新方式來驗證調查和問卷參與者是人類而非機器人的加密技術。

– Andy Hall,a16z 加密研究顧問,史丹佛大學政治經濟學教授

加密技術將擴展到區塊鏈之外的全新應用。

多年來,SNARKs(零知識簡潔非互動式證明,一種加密證明,無需重新執行計算即可驗證證明的正確性)主要用於區塊鏈領域。這是因為它們的計算開銷大得令人望而卻步:證明一個計算可能比直接運行該計算費力一百萬倍。在需要將這種開銷分散到數萬個驗證器的場景中,這是值得的,但在其他場景中則不切實際。

這種情況即將改變。到2026年,zkVM(零知識虛擬機)證明器的計算開銷將降低到大約10,000倍,而其記憶體佔用量將僅為幾百兆位元組——速度足以在手機上運行,成本足夠低,可在各種場景中廣泛應用。這個「10,000倍」可能成為關鍵轉折點的一個原因是,高階 GPU 的並行吞吐量約為筆記型電腦 CPU 的10,000倍。到2026年底,單個 GPU 將能夠生成計算證明,否則需要 CPU 即時執行。

這將解鎖早期研究論文中提出的一些願景:可驗證雲端運算。如果您已經在雲端中運行 CPU 工作負載(因為您的計算任務不足以進行 GPU 加速,或者您缺乏相關專業知識,或出於歷史原因),您將能夠以合理成本獲得計算正確性的加密證明。此外,證明器已經為 GPU 最佳化,無需對您的程式碼進行額外調整。

– Justin Thaler,a16z 加密研究團隊成員,喬治城大學電腦科學副教授

— a16z 加密編輯團隊