a16z 2026 рік: 8 основних тенденцій у криптоіндустрії — зростання приватних ланцюгів, трансформація торгових платформ тощо

Автор: a16z

Переклад: Deep潮 TechFlow

a16z (Andreessen Horowitz) нещодавно опублікували список потенційних «великих ідей» у технологічній сфері до 2026 року, які були запропоновані спільно партнерами команд Apps, American Dynamism, біотехнологій, криптовалют, зростання, інфраструктури та Speedrun.

Нижче наведено деякі виділені великі ідеї у сфері криптовалют та погляди окремих особливих учасників, що охоплюють теми від інтелектуальних агентів та штучного інтелекту (AI), стабільних монет, токенізації та фінансів, приватності та безпеки до прогнозних ринків та інших застосувань. Якщо бажаєте дізнатися більше про технологічне майбутнє 2026 року, прочитайте повну статтю

Створюючи майбутнє

Торгові платформи — лише початок, а не кінцева мета

Сьогодні, окрім стабільних монет та деякої ключової інфраструктури, майже всі успішні криптовалютні компанії вже трансформувалися або рухаються у напрямку торгових платформ. Однак, якщо «кожна криптокомпанія стане торговою платформою», до яких наслідків це призведе? Масова однорідна конкуренція не лише відволікає користувачів, а й може залишити лише кілька переможців. Ті компанії, що рано перейшли до торгівлі, можливо, втратили шанс побудувати більш конкурентоспроможну та стійку бізнес-модель.

Я дуже розумію складнощі засновників у підтримці фінансового стану компанії, але сліпе прагнення до короткострокового продуктового ринкового відповідності (Product-Market Fit) також має свої витрати. У криптовалютній галузі ця проблема особливо гостра, оскільки унікальна динаміка навколо токенів та спекуляцій часто веде засновників до «миттєвого задоволення», наче це «тест на цукерку».

Сам по собі торгівля не є помилкою — вона дійсно важлива для функціонування ринку — але не обов’язково є кінцевою метою. Засновники, що зосереджуються на продукті та шукають довгострокове відповідність, можливо, стануть більшою перемогою.

– Arianna Simpson, головний партнер команди криптовалют a16z

Нові ідеї щодо стабільних монет, токенізації RWA, платежів та фінансів

Новий погляд на токенізацію реальних активів (RWA) та стабільні монети у криптовалютній природі

Ми вже бачимо, що банки, фінтех-компанії та управителі активів проявляють великий інтерес до токенізації американських акцій, товарів, індексів та інших традиційних активів на блокчейні. Однак, із зростанням кількості традиційних активів, що вводяться у блокчейн, їхня токенізація часто базується на «імітації» — тобто, на концепціях, що походять із реального світу, без повного використання криптографічних особливостей.

Натомість, такі синтетичні активи, як perpetual futures (перпетуальні ф’ючерси, скорочено perps), здатні забезпечити глибшу ліквідність і простішу реалізацію. Вони також пропонують зрозумілий механізм кредитного плеча, тому, можливо, є найкращим нативним деривативом, що відповідає потребам криптовалютного ринку. Новий ринок акцій може бути одним із найцікавіших активів для «перпифікації» (перпетуації). Наприклад, для деяких акцій ліквідність ринку опціонів з нульовим терміном (0DTE) часто перевищує ліквідність спотового ринку, що робить «перпифікацію» перспективним експериментом.

Загалом, все зводиться до вибору між «перпифікацією» та «токенізацією»; у будь-якому разі, ми можемо очікувати у найближчому році зростання кількості крипто-орієнтованих реальних активів, що токенізуються.

Подібно до цього, у 2026 році стабільні монети також зазнають «інновацій у випуску, а не лише у токенізації». У 2025 році стабільні монети вже стали масовим явищем, і їх обсяги продовжують зростати.

Однак, стабільні монети без міцної кредитної інфраструктури більше нагадують «нarrow banks» — тобто, зберігають високоліквідні активи, вважаються надзвичайно безпечними. Хоча narrow banks — ефективний продукт, я не вважаю, що вони стануть довгостроковою основою ланцюгової економіки.

Ми вже бачимо, що багато нових управителів активів, кураторів та протоколів починають просувати іпотечні кредити на основі активів у ланцюгу, забезпечені позиками під заставу поза ланцюгом. Зазвичай ці кредити спочатку створюються поза ланцюгом, а потім токенізуються. Однак, я вважаю, що цей спосіб токенізації має обмежені переваги, здебільшого — у розповсюдженні їх серед вже існуючих користувачів у ланцюгу. Тому боргові активи слід створювати безпосередньо у ланцюгу, а не спочатку поза ланцюгом і потім токенізувати. Створення боргових активів у ланцюгу знижує витрати на кредитні послуги, операційні витрати та підвищує доступність. Водночас, виклики полягають у регуляторних нормах та стандартизації, але розробники вже працюють над цим.

– Guy Wuollet, головний партнер криптовалютної команди a16z

Стимулювання оновлення банківських основних реєстрів за допомогою стабільних монет та відкриваючи нові платіжні сценарії

Зараз більшість банків досі працюють на застарілих системах, які важко ідентифікувати сучасним розробникам: ще в 60-х і 70-х роках минулого століття банки були одними з перших користувачів великих програмних систем. У 80-х і 90-х з’явилися системи другого покоління (наприклад, Temenos GLOBUS та InfoSys Finacle). Однак, ці системи поступово застарівають, а їх оновлення відбувається дуже повільно. Тому багато ключових банківських реєстрів — ті, що зберігають інформацію про депозити, застави та інші зобов’язання — досі працюють на головних комп’ютерах із мовою COBOL, що залежить від пакетних файлів і не має сучасних API.

Більшість активів світу досі зберігається у цих системах, що мають десятки років історії. Хоча вони пройшли довгий шлях перевірки, здобули довіру регуляторів і глибоко інтегровані у складні банківські процеси, вони також стають перешкодою для інновацій. Наприклад, додавання функцій реального часу, таких як миттєві платежі, може зайняти місяці або роки, а також вимагати подолання значних технічних боргів і регуляторних бар’єрів.

Саме тут на допомогу приходять стабільні монети. За останні роки вони знайшли своє місце на ринку та успішно увійшли у традиційний фінансовий сектор. Цього року традиційні фінансові установи ще більше прийняли стабільні монети. Вони, разом із токенізованими депозитами, державними облігаціями та облігаціями у ланцюгу, дозволяють банкам, фінтех-компаніям і фінансовим інституціям створювати нові продукти та обслуговувати більше клієнтів. Що важливо, ці інновації не вимагають переписування застарілих систем — вони вже працюють стабільно протягом десятиліть. Тому стабільні монети відкривають нові можливості для інновацій у банківській сфері.

– Sam Broner

Інтелектуальні агенти та AI: майбутнє

Використання AI для виконання суттєвих дослідницьких завдань

Як математичний економіст, на початку цього року я виявив, що дуже важко змусити споживчі AI-моделі зрозуміти мій робочий процес; однак, до листопада я вже міг давати моделям абстрактні інструкції, наче докторським студентам… і вони іноді повертали нові та правильні відповіді. Більше того, ми почали бачити, що AI використовується у ширшій дослідницькій сфері — особливо у сфері логіки, де моделі тепер не лише допомагають відкривати нові ідеї, а й самостійно вирішують задачі, наприклад, Putnam (можливо, найскладніший у світі іспит з математики для університетів).

Ще неясно, у яких сферах ця допомога у дослідженнях буде найкориснішою і як саме. Однак я очікую, що здатність AI до досліджень сприятиме появі нового стилю «всезнайки»: він буде схильний до швидкого пошуку зв’язків між ідеями та швидкого виведення гіпотез із більш припустимих відповідей. Ці відповіді можуть бути не зовсім точними, але при цьому у певних логічних рамках вони допоможуть знайти правильний напрямок. Іронія полягає в тому, що цей підхід схожий на використання «галюцинацій» моделей: коли моделі стають достатньо «розумними», дозволяючи їм вільно досліджувати абстрактний простір, вони можуть давати безглузді відповіді, але іноді — проривні відкриття, подібно до того, як людина, що виходить за межі лінійного мислення, здатна до найбільшої креативності.

Такий спосіб мислення вимагає нової робочої моделі AI — не просто «агент проти агента», а більш складної «агент-обгортка агента», де різні рівні моделей допомагають досліднику оцінювати попередні рішення і поступово витягати цінну інформацію. Я вже використовував цей підхід для написання наукових статей, інші — для пошуку патентів, створення нових форм мистецтва, а іноді — (на жаль) для виявлення нових способів атак на смарт-контракти.

Однак для реалізації такої «обгорткової» дослідницької моделі потрібно покращити взаoperableність моделей і знайти спосіб ідентифікувати та справедливо компенсувати внески кожної з них — і саме цим можуть допомогти криптотехнології.

– Scott Kominers, член дослідницької команди a16z, професор Гарвардської бізнес-школи

Невидимий податок, який AI-агенти накладають на відкриту мережу

Зі зростанням популярності AI-агентів з’являється «невидимий податок», що тисне на відкриту мережу і руйнує її економічну основу. Це порушення виникає через зростаючу асиметрію між контекстним рівнем і рівнем виконання в інтернеті: наразі AI-агенти витягують дані з контентних сайтів, що підтримуються рекламою (контекстний рівень), і надають користувачам зручність, але систематично обходять джерела доходу для створення контенту (такі як реклама і підписки).

Щоб запобігти подальшому занепаду відкритої мережі (і захистити різноманітність контенту, що живить AI), потрібно масштабно впроваджувати технічні та економічні рішення. Це може включати нові моделі спонсорського контенту, системи мікроприписів (micro-attribution systems) або інші інноваційні способи фінансування. Поточні протоколи авторизації AI також виявилися тимчасовими рішеннями, здебільшого — щоб компенсувати лише невелику частину втрат доходів через AI-оточення.

Мережі потребують нової техніко-економічної моделі, що дозволить автоматично перетікати цінність. Наступного року ключовим стане перехід від статичних моделей авторизації до системи компенсацій у реальному часі. Це означає тестування та розгортання систем — можливо, з використанням блокчейн-підтримуваних мікоплат (nanopayments) і складних стандартів атрибуції — для автоматичного винагородження кожного суб’єкта, що сприяв успішному виконанню завдань AI-агентами.

– Liz Harkavy, інвестиційна команда криптовалютної групи a16z

Приватність — це наш щит

Приватність стане найважливішим захисним механізмом у криптосфері

Приватність — одна з ключових характеристик, що рухає глобальне впровадження фінансів у ланцюг. Однак, це також один із найсуттєвіших недоліків сучасних блокчейнів. Для більшості з них питання приватності — це здебільшого додатковий аспект, що розглядається вже після запуску.

Але сьогодні приватність сама по собі вже достатньо важлива, щоб стати ключовою особливістю для диференціації блокчейнів. Більше того, приватність може створити «ефект ланцюгової реакції» (chain lock-in), або ж — мережевий ефект приватності. Особливо у часи, коли конкуренція за продуктивність вже не дає переваги, приватність стає особливо важливою.

Завдяки протоколам міжланцюгових мостів, якщо вся інформація є відкритою, переміщення користувачів між ланцюгами — дуже просте. Але, як тільки вводиться приватність, ця зручність зникає: передача токенів між ланцюгами — легко, а передача приватних даних — надзвичайно складна. Користувачі, що переходять з приватного ланцюга на публічний або між приватними ланцюгами, ризикують, оскільки спостерігачі за даними, пам’яттю (mempool) або мережею можуть здогадатися про їхню особистість. Перехід через межі приватних і публічних ланцюгів, або між приватними ланцюгами, може розкривати метадані — час і суми транзакцій, що ускладнює відстеження користувачів.

У порівнянні з багатьма однорідними новими ланцюгами, ціни транзакцій у таких приватних ланцюгах можуть знижуватися до майже нуля через конкуренцію, тоді як блокчейни з приватністю здатні створити сильніший мережевий ефект. Реальність у тому, що якщо «універсальний» блокчейн не має вже сформованої екосистеми, «убивчих» застосувань або несправедливих переваг у розподілі, то навряд чи користувачі захочуть його використовувати або будуть лояльними до нього.

У публічних блокчейнах користувачі легко можуть торгувати з іншими ланцюгами — їхній вибір, у який ланцюг приєднатися, не має значення. Але у приватних ланцюгах вибір приєднання — дуже важливий, оскільки після приєднання користувачі навряд чи захочуть переходити до інших ланцюгів, щоб уникнути ризику розкриття приватних даних. Це створює «динаміку переможця», коли кілька приватних ланцюгів здатні домінувати. Оскільки приватність є критичною для більшості реальних застосувань, кілька приватних ланцюгів у підсумку можуть зайняти домінуючі позиції у криптосфері.

– Ali Yahya, головний партнер криптовалютної команди a16z

Інші галузі та застосування

Прогнозні ринки стануть більшими, ширшими та розумнішими

Прогнозні ринки вже поступово стають масовими, і у найближчому році, у поєднанні з криптотехнологіями та штучним інтелектом (AI), вони стануть масштабнішими, застосовуватимуться ширше та стануть більш розумними, що створить нові важливі виклики для розробників.

По-перше, очікується зростання кількості контрактів у прогнозних ринках. Це означає, що ми зможемо отримувати не лише ставки на вибори або геополітичні події у реальному часі, а й прогнозувати різноманітні дрібніші результати та складні перехресні події. Зі зростанням кількості таких контрактів і їхньою інтеграцією у новинну екосистему (цей тренд уже почався), виникнуть важливі суспільні питання, наприклад, як балансувати цінність інформації та як краще проектувати ці ринки для більшої прозорості та аудиту — і ці питання можна вирішити за допомогою криптотехнологій.

Щоб справлятися з великим обсягом нових контрактів, потрібні нові способи досягнення консенсусу щодо реальних подій, що стосуються цих контрактів. Централізовані платформи (наприклад, підтвердження факту реального події) мають свої обмеження, як показали спірні випадки, наприклад, судовий процес проти Зеленського або вибори у Венесуелі. Щоб подолати ці крайні випадки і допомогти прогнозним ринкам розширюватися у більш практичні сфери, потрібні нові децентралізовані механізми управління та великомовні моделі (LLM) — оракул для визначення правди у спірних випадках.

Потенціал AI не обмежується лише LLM-оркулами. Наприклад, активні AI-агенти на цих платформах можуть збирати сигнали по всьому світу, щоб отримати короткострокову торгову перевагу. Це допоможе нам дивитися на світ з нової перспективи і точніше прогнозувати майбутні тенденції. (Проекти на кшталт Prophet Arena вже викликають великий інтерес у цій галузі). Крім того, ці AI-агенти можуть виступати у ролі складних політичних аналітиків, що дають нам глибокі інсайти, або виявляти фундаментальні фактори, що визначають появу нових стратегій.

Чи замінять прогнозні ринки опитування громадської думки? Ні. Навпаки, вони зроблять опитування більш точними (а інформація з опитувань може бути використана у прогнозних ринках). Як професор політичної економії, я найбільше захоплююся потенціалом співпраці між прогнозними ринками та різноманітними опитуваннями — але для цього потрібні нові технології, наприклад, AI, що покращують дослідження, та криптотехнології, що забезпечують нові способи перевірки, що опитувальники — це люди, а не боти.

– Andy Hall, консультант з криптовалютних досліджень a16z, професор політичної економії Стенфордського університету

Криптотехнології поширюються за межі блокчейну у нові сфери застосування

Протягом років SNARKs (з нулями знань — короткі неінтерактивні криптографічні докази, що дозволяють швидко перевірити правильність обчислень без повторного їх виконання) переважно використовувалися у сфері блокчейну. Це через їхню високу обчислювальну складність: доведення виконання певного обчислення може бути у 1000000 разів дорожчим, ніж безпосереднє його виконання. У випадках, коли потрібно залучити тисячі перевіряльників, ця вартість виправдана, але у інших — ні.

Ця ситуація скоро зміниться. До 2026 року, доказовий механізм zkVM (з нулями знань — віртуальна машина) знизить обчислювальні витрати приблизно у 10 000 разів, а обсяг пам’яті — до кількох сотень мегабайтів — достатньо швидкий для роботи на смартфонах і дешевий для широкого застосування у різних сферах. Є причина, чому «10 000 разів» — це важливий поріг: високопродуктивні GPU мають паралельну пропускну здатність приблизно у 10 000 разів більшу за CPU ноутбука. До кінця 2026 року один GPU зможе у реальному часі генерувати докази виконання обчислень, що раніше вимагали CPU.

Це відкриє шлях до реалізації ідеї перевіряємого хмарного обчислення, що було описано у ранніх дослідних роботах. Якщо ви вже виконуєте обчислення у хмарі (через те, що ваші задачі не підходять для GPU або ви не маєте відповідних знань), то зможете отримати криптодоказ правильності обчислень за розумною ціною. І вже існуючі доказові механізми оптимізовані для GPU, тому ваш код не потребує додаткових змін.

– Justin Thaler, член дослідницької команди a16z, доцент кафедри комп’ютерних наук Джорджтаунського університету