a16z Previsões de 8 tendências para 2026: stablecoins, IA, privacidade e mais ideias revolucionárias

Autor: a16z

Compilação: Deep潮 TechFlow

a16z (Andreessen Horowitz) lançou recentemente uma lista de “Grandes Ideias” que podem surgir na área tecnológica até 2026, propostas pelos seus parceiros das equipes Apps, American Dynamism, Biotecnologia, Criptomoedas, Crescimento, Infraestrutura e Speedrun.

A seguir, algumas ideias selecionadas na área de criptomoedas e insights de contribuintes especiais, abrangendo temas desde agentes inteligentes e inteligência artificial (IA), stablecoins, tokenização e finanças, privacidade e segurança, até mercados preditivos e outras aplicações. Para saber mais sobre as perspectivas tecnológicas para 2026, leia o artigo completo.

Construindo o futuro

Plataformas de troca são apenas o começo, não o destino final

Hoje, além de stablecoins e algumas infraestruturas essenciais, quase todas as empresas de criptomoedas de sucesso já se transformaram ou estão se direcionando para plataformas de troca. Mas, se “todas as empresas de criptomoedas se tornarem plataformas de troca”, qual será o resultado final? Uma competição altamente homogênea não só dispersa a atenção dos usuários, como pode deixar poucos vencedores. Empresas que migraram cedo para o trading podem perder a oportunidade de construir modelos de negócio mais competitivos e duradouros.

Entendo bem a difícil situação dos fundadores que buscam manter as finanças da empresa saudáveis, mas focar apenas na adequação produto-mercado (Product-Market Fit) a curto prazo também tem seus custos. No setor de criptomoedas, esse problema é especialmente evidente, pois as dinâmicas únicas de tokens e especulação frequentemente levam os fundadores a buscar satisfação imediata, como numa “prova do algodão-doce”.

O trading em si não está errado — é uma função importante do mercado —, mas não precisa ser o objetivo final. Fundadores que se concentram no produto, buscando uma adequação de longo prazo, podem acabar sendo os maiores vencedores.

– Arianna Simpson, sócia-gerente da equipe de criptomoedas da a16z

Novos pensamentos sobre stablecoins, tokenização de RWA, pagamentos e finanças

Pensando de forma mais nativa de criptomoedas sobre a tokenização de ativos do mundo real (RWA) e stablecoins

Já vimos bancos, fintechs e gestores de ativos demonstrarem forte interesse em trazer ações americanas, commodities, índices e outros ativos tradicionais para a blockchain. No entanto, à medida que mais ativos tradicionais entram na blockchain, sua tokenização costuma ser “simulacrada” — baseada em conceitos de ativos do mundo real existentes, sem aproveitar totalmente as características nativas de criptomoedas.

Em contraste, ativos sintéticos como contratos perpétuos (perps) podem oferecer maior liquidez e são mais fáceis de implementar. Além disso, os contratos perpétuos oferecem uma mecânica de alavancagem fácil de entender, tornando-se uma das derivadas nativas mais alinhadas às necessidades do mercado cripto. Mercados de ações emergentes podem ser uma das categorias mais interessantes para “perpetuar” (perpify). Por exemplo, para algumas ações, a liquidez de opções de “zero a expiração” (0DTE) costuma ser maior que a do mercado à vista, tornando a “perpetuação” uma experiência promissora.

No fundo, tudo se resume à escolha entre “perpetuar vs. tokenizar”; e, de qualquer forma, podemos esperar mais tokenizações de ativos do mundo real nativos de criptomoedas no próximo ano.

De forma semelhante, em 2026, o setor de stablecoins também verá mais “inovações na emissão, além da simples tokenização”. Em 2025, as stablecoins já se tornaram mainstream, com volume de emissão em contínua expansão.

Por outro lado, stablecoins sem uma infraestrutura de crédito robusta se assemelham a “bancos estreitos” (narrow banks), que mantêm ativos altamente líquidos e considerados extremamente seguros. Embora os narrow banks sejam produtos eficazes, não acredito que se tornem o pilar de longo prazo da economia na blockchain.

Já vimos muitos gestores de ativos, curadores e protocolos emergentes impulsionando empréstimos garantidos por ativos na blockchain, com garantias de colaterais off-chain. Normalmente, esses empréstimos são criados off-chain e depois tokenizados. Mas vejo que essa abordagem tem limitações, pois seu valor real está na distribuição para usuários já na blockchain. Assim, ativos de dívida deveriam ser criados diretamente na blockchain, não primeiro off-chain e depois tokenizados. Criar ativos de dívida na cadeia reduz custos de serviços de empréstimo, custos de infraestrutura de backend e aumenta acessibilidade. Os desafios são conformidade e padronização, mas os desenvolvedores já trabalham para resolvê-los.

– Guy Wuollet, sócio-gerente da equipe de criptomoedas da a16z

Stablecoins impulsionam a atualização do livro-razão central dos bancos e abrem novos cenários de pagamento

Hoje, a maioria dos bancos ainda opera sistemas legados antigos, difíceis de reconhecer para desenvolvedores modernos: já na década de 1960 e 1970, bancos foram pioneiros na adoção de grandes sistemas de software. Nos anos 80 e 90, surgiram os softwares bancários de segunda geração (como GLOBUS da Temenos e Finacle da Infosys). Contudo, esses sistemas estão envelhecendo, e sua atualização é lenta demais. Assim, muitos bancos ainda operam seus livros-razão centrais — que registram depósitos, garantias e outras obrigações — em mainframes programados em COBOL, dependentes de interfaces de processamento em lote, e não de APIs modernas.

A maior parte dos ativos globais ainda está nesses livros-razão centrais com décadas de uso. Apesar de sua confiabilidade, regulamentação e integração profunda às operações bancárias complexas, eles também dificultam a inovação. Por exemplo, implementar pagamentos em tempo real pode levar meses ou anos, além de lidar com dívidas técnicas e requisitos regulatórios complexos.

É aqui que as stablecoins entram em cena. Nos últimos anos, elas encontraram seu mercado e conquistaram o setor financeiro tradicional. Este ano, instituições financeiras tradicionais (TradFi) passaram a adotar stablecoins de forma mais ampla. Ferramentas financeiras como stablecoins, tokenização de depósitos, títulos do governo tokenizados e bonds na blockchain permitem que bancos, fintechs e instituições financeiras criem novos produtos e atendam mais clientes. E o melhor: essas inovações não obrigam as instituições a reescrever seus sistemas legados — que, apesar de envelhecidos, operam com estabilidade há décadas. Assim, as stablecoins oferecem uma nova via de inovação para o setor.

– Sam Broner

Sobre agentes inteligentes e o futuro da IA

Utilizando IA para realizar tarefas de pesquisa substantivas

Como matemático econômico, no começo do ano percebi que era difícil fazer modelos de IA de consumo entenderem meu fluxo de trabalho; mas, em novembro, já conseguia dar comandos abstratos às IAs como se fosse um doutorando, e elas às vezes retornavam respostas novas e corretas. Além disso, começamos a ver IA sendo usada em áreas de pesquisa mais amplas — especialmente em raciocínio, onde os modelos agora ajudam a descobrir e até resolver problemas como o de Putnam (talvez a prova de matemática universitária mais difícil do mundo).

Ainda não está claro em quais áreas essa assistência de pesquisa será mais útil, ou como ela ajudará. Mas prevejo que a capacidade de pesquisa da IA vai gerar e estimular um novo estilo de “cientista erudito”: aquele que tende a inferir relações entre ideias, e a fazer deduções rápidas a partir de respostas mais hipotéticas. Essas respostas podem não ser totalmente precisas, mas, sob certos quadros lógicos, podem indicar o caminho certo. Ironicamente, essa abordagem é parecida com usar o “ilusão” do modelo: quando esses modelos se tornam suficientemente “inteligentes”, deixá-los explorar livremente o espaço abstrato — mesmo que gerem bobagens — às vezes leva a descobertas revolucionárias, como na criatividade humana ao escapar do pensamento linear e explorar novas direções.

Pensar assim exige um fluxo de trabalho de IA totalmente novo — não só uma “agência para agência”, mas uma estrutura mais complexa de “agências envoltas em agências”: diferentes camadas de modelos colaborando para avaliar propostas de modelos anteriores, e refinando o conhecimento ao longo do caminho. Já usei essa abordagem para escrever artigos, outros a usam para buscas de patentes, invenções artísticas, e até para descobrir novas formas de ataques a contratos inteligentes.

Porém, para viabilizar esse modo de pesquisa “de agências envoltas”, é preciso melhorar a interoperabilidade entre modelos e encontrar formas de reconhecer e compensar adequadamente as contribuições de cada um — problemas que a criptografia pode ajudar a resolver.

– Scott Kominers, membro da equipe de pesquisa em criptomoedas da a16z, professor na Harvard Business School

A carga invisível que os agentes de IA impõem à rede aberta

Com o crescimento dos agentes de IA, uma “carga invisível” está pressionando a rede aberta, ameaçando sua base econômica. Essa interferência decorre do aumento da assimetria entre a camada de contexto da internet e a camada de execução: atualmente, agentes de IA extraem dados de sites de conteúdo apoiados por publicidade (camada de contexto), facilitando o uso pelos usuários, mas sistematicamente contornando as fontes de receita que sustentam a criação de conteúdo (como anúncios e assinaturas).

Para evitar o declínio da rede aberta (e proteger a diversidade de conteúdo que alimenta a IA), precisamos de soluções tecnológicas e econômicas em larga escala. Isso pode incluir novas formas de patrocínio de conteúdo, sistemas de microatribuição ou outros modelos de financiamento inovadores. Protocolos de autorização de IA existentes são apenas soluções temporárias, que geralmente recompensam apenas uma pequena parte da receita perdida pelos criadores de conteúdo devido ao fluxo de tráfego gerado por IA.

A rede precisa de um novo modelo econômico-tecnológico, onde o valor possa fluir automaticamente. O próximo grande passo será migrar de um modelo de autorização estático para um sistema de compensação baseado no uso em tempo real. Isso exige testar e expandir sistemas — possivelmente usando micropagamentos suportados por blockchain e padrões avançados de atribuição — para recompensar automaticamente cada entidade que contribui com informações valiosas na conclusão de tarefas por agentes de IA.

– Liz Harkavy, equipe de investimentos em criptomoedas da a16z

Privacidade como vantagem competitiva

Privacidade será a principal vantagem competitiva na criptografia

Privacidade é uma das características-chave que impulsionam a adoção global de finanças na blockchain. Mas também é um elemento que quase todas as blockchains atuais deixam de lado. Para a maioria, a privacidade é uma questão secundária, considerada apenas após o desenvolvimento.

Hoje, a privacidade já pode ser uma característica diferenciadora de blockchains. Mais importante, ela cria um “efeito de trava de cadeia” (chain lock-in), ou seja, um efeito de rede de privacidade. Em tempos em que a competição de desempenho não é mais suficiente para garantir vantagem, a privacidade se torna ainda mais crucial.

Com protocolos de ponte entre blockchains, se todas as informações forem públicas, a migração entre redes é simples. Mas, ao introduzir privacidade, essa facilidade desaparece: transferir tokens entre blockchains é fácil, mas transferir privacidade é extremamente difícil. Quando um usuário entra ou sai de uma blockchain privada, ou troca de uma para outra, há riscos, pois observadores de dados on-chain, mempools ou tráfego de rede podem inferir sua identidade. Cruzar os limites entre blockchains privados e públicos, ou entre diferentes blockchains privadas, expõe metadados — como horários e valores de transações — que podem facilitar o rastreamento do usuário.

Em comparação com muitas novas blockchains homogêneas, as taxas de transação dessas redes podem cair perto de zero devido à competição, enquanto blockchains com privacidade podem gerar efeitos de rede mais fortes. Na prática, se uma “blockchain genérica” não tiver um ecossistema maduro, aplicativos de impacto ou vantagens de distribuição injusta, dificilmente os usuários terão motivos para usá-la ou construir nela, ou para manter fidelidade.

Em blockchains públicas, os usuários podem facilmente transacionar com outros usuários de diferentes redes — a escolha de qual rede usar não é tão importante. Mas, em blockchains privadas, a decisão de qual rede ingressar é crucial, pois uma vez nela, é difícil migrar para evitar riscos de exposição de privacidade. Essa dinâmica cria um “efeito de vencedor leva tudo”. Como a privacidade é vital para muitas aplicações do mundo real, poucas blockchains privadas podem acabar dominando o setor de criptomoedas.

– Ali Yahya, sócio-gerente da equipe de criptomoedas da a16z

Outras indústrias e aplicações

Mercados preditivos ficarão maiores, mais amplos e mais inteligentes

Os mercados preditivos estão se tornando mainstream, e, no próximo ano, com a convergência de criptografia e IA, eles crescerão em escala, aplicação e inteligência, trazendo também novos desafios para desenvolvedores.

Primeiro, veremos mais contratos listados nesses mercados. Isso significa que poderemos não só obter cotações em tempo real de eleições ou eventos geopolíticos, mas também prever resultados detalhados e eventos cruzados complexos. À medida que esses contratos gerarem mais informações e se integrarem ao ecossistema de notícias (já em andamento), eles levantarão questões sociais importantes, como o equilíbrio do valor da informação e o design de mercados mais transparentes e auditáveis — problemas que a criptografia pode ajudar a resolver.

Para lidar com o aumento de contratos, será necessário desenvolver novas formas de consenso sobre eventos reais. Plataformas centralizadas (como verificar se um evento realmente aconteceu) são importantes, mas casos controversos, como o litígio Zelensky ou as eleições na Venezuela, mostram suas limitações. Para esses casos extremos, e para expandir o uso de mercados preditivos, novas formas de governança descentralizada e oráculos baseados em grandes modelos de linguagem (LLMs) podem ajudar a determinar a veracidade de resultados contestados.

O potencial da IA não se limita a oráculos baseados em LLMs. Por exemplo, agentes de IA ativos nesses mercados podem coletar sinais globalmente para obter vantagens de curto prazo. Isso pode nos ajudar a entender o mundo sob uma nova perspectiva, além de prever tendências futuras com maior precisão (projetos como Prophet Arena já alimentam expectativas nesse campo). Além de atuar como analistas políticos complexos, esses agentes podem revelar fatores preditivos fundamentais de eventos sociais complexos.

Os mercados preditivos substituirão as pesquisas de opinião? Não. Pelo contrário, eles tornarão as pesquisas melhores (e as informações das pesquisas podem alimentar os mercados). Como professor de economia política, estou mais empolgado com o potencial de colaboração entre mercados preditivos e o ecossistema de pesquisas — mas isso depende de novas tecnologias, como IA, que podem melhorar a experiência de questionários, e de criptografia, que oferece novas formas de verificar se os participantes são humanos ou bots.

– Andy Hall, consultor de pesquisa em criptomoedas da a16z, professor de economia política na Stanford University

Criptografia se expandirá para aplicações além da blockchain

Por anos, SNARKs (provas criptográficas de conhecimento zero, que permitem verificar a correção de um cálculo sem precisar executá-lo novamente) foram usadas principalmente na blockchain. Isso porque seu custo computacional é muito alto: provar uma tarefa pode consumir até um milhão de vezes mais recursos que executá-la. Em cenários com milhares de verificadores, esse custo vale a pena, mas em outros, é inviável.

Isso está prestes a mudar. Até 2026, os proofers de zkVM (máquina virtual de conhecimento zero) terão seu custo de computação reduzido em cerca de 10 mil vezes, e seu uso de memória será de poucos gigabytes — o suficiente para rodar em smartphones e barato o bastante para diversas aplicações. Há uma razão para “10 mil vezes” ser um ponto de inflexão: a capacidade de throughput paralelo de GPUs de alta performance é aproximadamente 10 mil vezes maior que a de CPUs de laptops. Até o final de 2026, uma GPU isolada será capaz de gerar provas de cálculos executados por CPU em tempo real.

Isso desbloqueia visões de computação verificável na nuvem, como em alguns artigos de pesquisa antigos. Se você já roda cargas de trabalho na nuvem (porque seu trabalho não justifica usar GPU, ou por falta de expertise, ou por razões históricas), poderá obter provas criptográficas de correção de seus cálculos a custos razoáveis. E, como os proofers já são otimizados para GPU, seu código não precisará de ajustes adicionais.

– Justin Thaler, membro da equipe de pesquisa em criptografia da a16z, professor de ciência da computação na Georgetown University