Visa криптовалютний бізнес-лідер Cuy Sheffield зазначив, що криптовалюти та AI поступово переходять від «теоретичної можливості» до «практичної реалізації», у 2026 році зосереджуючись на стабільному накопиченні інфраструктури, що переосмислює потік цінностей та моделі роботи. Цей текст походить із статті Cuy Sheffield, підготовлений, перекладений та написаний Foresight News.
(Попередній огляд: Forbes аналізує ключові тенденції 2026 року у криптовалютах: п’ять основних трендів, що свідчать про зрілість галузі)
(Додатковий контекст: Bloomberg підсумовує очікування 50 інституцій Уолл-стріт на 2026 рік: AI стимулює середній глобальний ріст на 3%, високі оцінки все ще вимагають обережності)

Зміст статті

• Тема перша: криптовалюти трансформуються з спекулятивного активу у високоякісну технологію
• Тема друга: стабільні монети — чіткий результат «чистої практичності» криптовалют
• Тема третя: коли криптовалюти стають інфраструктурою, «здатність до розповсюдження» важливіша за «інноваційність технології»
• Тема четверта: AI-інтелектуальні агенти мають практичну цінність, їх вплив виходить за межі кодування
• Тема п’ята: обмеження AI змістилися з «рівня інтелекту» на «довіру»
• Тема шоста: системна інженерія визначає, чи зможе AI реалізуватися у виробничих сценаріях
• Тема сьома: суперечність між відкритими моделями та централізованим контролем викликає нерозв’язані питання управління
• Тема восьма: програмовані гроші сприяють створенню нових потоків платежів для інтелектуальних агентів
• Заключення

Зі зростанням зрілості криптовалют та AI, найважливішими змінами стають не «теоретична можливість», а «надійна реалізація на практиці». Обидві технології вже подолали ключові бар’єри, значно покращили продуктивність, але рівень їхнього поширення залишається нерівномірним. Основна динаміка 2026 року зумовлена саме цим «розривом між продуктивністю та поширеністю».

Нижче наведені мої довгострокові ключові теми та первинні роздуми щодо напрямків розвитку цих технологій, сфер цінностей, а також «чому переможець у кінцевому підсумку може суттєво відрізнятися від галузевих лідерів».

Тема перша: криптовалюти трансформуються з спекулятивного активу у високоякісну технологію

Перший десятиліття розвитку криптовалют характеризується «спекулятивною перевагою» — їхній ринок має глобальний, безперервний та високопроникний характер, а різкі коливання цін роблять торгівлю криптовалютами більш динамічною та привабливою, ніж традиційні фінансові ринки.

Разом із тим, їх базові технології ще не готові до масового застосування: на ранніх етапах блокчейн був повільним, дорогим і нестабільним. Крім сценариїв спекуляції, криптовалюти майже ніколи не перевищували традиційні системи за швидкістю, вартістю або зручністю.

Зараз ця дисбалансова ситуація починає змінюватися. Технології блокчейн стали швидшими, економічнішими та надійнішими, а найпривабливіші сценарії застосування криптовалют — вже не спекуляція, а інфраструктурні сфери, зокрема розрахунки та платежі. Зі становленням криптовалют більш зрілою технологією, роль спекуляції поступово слабшатиме: вона не зникне повністю, але вже не буде основним джерелом цінності.

Тема друга: стабільні монети — чіткий результат «чистої практичності» криптовалют

Стабільні монети відрізняються від попередніх нарративів про криптовалюти тим, що їхній успіх базується на конкретних, об’єктивних стандартах: у певних сценаріях стабільні монети швидші, дешевші, мають ширше охоплення та безшовно інтегруються у сучасні програмні системи.

Їхній застосунок не вимагає від користувачів сприймати криптовалюти як «ідеологію», оскільки вони часто «неявно» використовуються у вже існуючих продуктах та робочих процесах — це дозволяє організаціям та компаніям, які раніше вважали, що криптовалюти «занадто волатильні та непрозорі», тепер чітко усвідомлювати їхню цінність.

Можна сказати, що стабільні монети допомогли криптовалютам знову закріпитися у сфері «практичності», а не «спекуляції», і встановили чіткий орієнтир для успішної реалізації криптовалют.

Тема третя: коли криптовалюти стають інфраструктурою, «здатність до розповсюдження» важливіша за «інноваційність технології»

Раніше, коли криптовалюти виступали переважно як «спекулятивний інструмент», їхня «розповсюджуваність» була внутрішньою — нові токени просто «існували», і автоматично накопичували ліквідність та увагу.

Після переходу до ролі інфраструктури, сценарії застосування змінюються з «ринкових» на «продуктові»: вони інтегруються у платіжні системи, платформи та корпоративні системи, а кінцеві користувачі часто не усвідомлюють їхньої присутності.

Ця зміна дуже вигідна двом групам: по-перше, компаніям із вже налагодженими каналами розповсюдження та надійними клієнтськими базами; по-друге, організаціям із регуляторними дозволами, системами відповідності та інфраструктурою управління ризиками. Лише «інноваційність протоколу» вже недостатня для масштабного впровадження криптовалют.

Тема четверта: AI-інтелектуальні агенти мають практичну цінність, їхній вплив виходить за межі кодування

Практичність AI-агентів (Agents) стає все очевиднішою, але їхню роль часто неправильно розуміють: найуспішнішими є не «самостійні ухвалювачі рішень», а «інструменти для зниження витрат на координацію у робочих процесах».

З історії відомо, що це особливо проявляється у сфері розробки програмного забезпечення — інструменти-агенти прискорюють процес кодування, налагодження, рефакторингу та створення середовищ. Але в останні роки цей «ціновий ефект» значно поширюється у все більше галузей.

Наприклад, інструменти типу Claude Code, хоча й позиціонуються як «інструменти для розробників», — їхня швидка популяризація відображає глибший тренд: системи-агенти стають «інтерфейсом до знань», а не лише інструментами для програмування. Користувачі починають застосовувати «робочі процеси, керовані агентами» у дослідженнях, аналізах, написанні текстів, плануванні, обробці даних та операціях — задачах, що більше схильні до «загальної професійної роботи», ніж до традиційного програмування.

Головне тут — не «атмосфера кодування», а внутрішня модель:

· користувач передає «цільові наміри», а не «конкретні кроки»;

· системи-агенти мають доступ до «контекстної інформації» у файлах, інструментах та управлінні задачами;

· робочий процес переходить від «лінійного» до «ітеративного, діалогового».

У всіх сферах знаннєвої роботи системи-агенти добре справляються з збором контексту, виконанням обмежених задач, зменшенням кількості переходів між етапами та прискоренням ітерацій, але мають обмеження у «відкритому судженні», «відповідальності» та «виправленні помилок».

Тому більшість застосувань у виробничих сценаріях вимагає «обмеження сфери, контролю та інтеграції у системи», а не повної автономії. Реальна цінність систем-агентів полягає у «переформатуванні робочих процесів знань», а не у «заміні праці» чи «повній автономії».

Тема п’ята: обмеження AI змістилися з «рівня інтелекту» на «довіру»

Рівень інтелекту AI-моделей швидко зростає, але нині обмежуючими факторами вже не є «мовна плавність або логічне мислення», а «надійність у реальних системах».

У виробничому середовищі категорично неприпустимі три проблеми: перша — «галюцинації» AI (генерація фальшивої інформації), друга — невідповідність результатів, третя — непрозорість режимів помилок. Якщо AI залучений до обслуговування клієнтів, фінансових операцій або регуляторних процесів, «загалом правильні» результати вже недостатні.

«Довіра» будується на чотирьох основах: по-перше, можливість простежити результати, по-друге, здатність до пам’яті, по-третє, можливість перевірки, по-четверте, здатність активно виявляти «невпевненість». Поки ці можливості не досягають достатнього рівня, автономність AI має бути обмежена.

Тема шоста: системна інженерія визначає, чи зможе AI реалізуватися у виробничих сценаріях

Успішний AI-продукт розглядає «модель» як «компонент», а не «готовий продукт» — його надійність залежить від «архітектурного дизайну», а не від «оптимізації підказок».

Тут «архітектурний дизайн» включає управління станами, контроль потоку, системи оцінки та моніторингу, а також механізми обробки збоїв і відновлення. Саме тому сучасний розвиток AI дедалі більше наближається до «традиційної системної інженерії», а не до «передових теоретичних досліджень».

Довгострокова цінність орієнтована на дві групи: системних архітекторів та платформених власників, що контролюють робочі процеси та розповсюдження.

Зі зростанням застосування систем-агентів у дослідженнях, написанні, аналізі та операціях, «системна інженерія» набуде ще більшого значення: знаннєва робота зазвичай складна, залежить від станів та контексту, тому системи, здатні надійно керувати пам’яттю, інструментами та ітераціями, — мають більшу цінність, ніж просто генерація вихідних даних.

( Тема сьома: суперечність між відкритими моделями та централізованим контролем викликає нерозв’язані питання управління

З посиленням можливостей AI та глибшою інтеграцією у економіку, питання «хто володіє та контролює найпотужніші моделі AI» викликає основний конфлікт.

З одного боку, розробка передових AI залишається «капіталомісткою», залежною від «засобів обчислень, регуляторної політики та геополітичних факторів», що сприяє концентрації. З іншого — відкриті моделі та інструменти, що активно експериментуються та швидко розгортаються, постійно вдосконалюються.

Ця «суміш централізації та відкритості» породжує низку нерозв’язаних проблем: ризики залежності, можливість аудиту, прозорість, довгострокова здатність до переговорів та контроль над ключовою інфраструктурою. Найімовірніший сценарій — «гібридний режим»: передові моделі просувають технологічний прорив, а відкриті або напіввідкриті системи інтегрують ці можливості у «широко розповсюджене програмне забезпечення».

) Тема восьма: програмовані гроші сприяють створенню нових потоків платежів для інтелектуальних агентів

Коли AI-агенти починають виконувати робочі функції, зростає потреба у «економічних взаємодіях» — наприклад, оплата за послуги, виклики API, виплата винагород іншим агентам або розрахунки «залежно від обсягу використання».

Ця потреба повертає увагу до «стабільних монет»: їх розглядають як «машинно-орієнтовану валюту», що має програмованість, можливість аудиту та здатність до автоматичних трансферів без людського втручання.

Наприклад, протокол x402, орієнтований на розробників, хоча й перебуває на ранніх етапах, вже чітко вказує напрям: платіжні потоки будуть працювати у «API-форматі», а не через традиційні «сторінки оплати» — це дозволить інтелектуальним системам здійснювати «безперервні, точні транзакції».

Зараз ця сфера ще недосконала: обсяг транзакцій малий, UX грубий, безпека та системи дозволів ще розробляються. Але саме з таких «ранніх досліджень» починається інновація інфраструктури.

Важливо розуміти, що це не «для автономії заради автономії», а «коли програмне забезпечення може виконувати транзакції через код, з’являються нові економічні можливості».

Заключення

Незалежно від того, чи це криптовалюти, чи штучний інтелект, на ранніх етапах розвитку перевагу мають «яскраві концепції» та «інноваційність технологій», а в наступному — «надійність», «управлінські можливості» та «здатність до розповсюдження» стають ключовими конкурентними характеристиками.

Зараз технології вже не є головним обмеженням — важливо «впроваджувати їх у реальні системи».

На мою думку, визначальною рисою 2026 року стане не «якась проривна технологія», а «стійке накопичення інфраструктури» — ці системи, працюючи мовчки, водночас трансформують «способи обігу цінностей» та «моделі роботи».