a16z 2026 року: 8 трендів, що визначать майбутнє — стейблкоїни, ШІ, приватність та інші революційні ідеї

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 ключові 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 технологічний прогноз на 2026 рік, прочитайте повну статтю

Будуючи майбутнє

Торгові платформи — лише початок, а не кінцева мета

Сьогодні, окрім стабільних монет та деяких ключових інфраструктурних компонентів, 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 конкуренція за однаковими моделями не лише відволікає користувачів, а й може залишити лише кілька переможців. Компанії, що рано перейшли до торгівлі, можливо, втратили шанс побудувати більш конкурентоспроможну та стійку бізнес-модель.

Я дуже розумію складність ситуації для засновників, які намагаються підтримувати фінансовий стан компанії у хорошому стані, але сліпе прагнення до короткострокового продуктового ринкового відповідності (Product-Market Fit) може коштувати дорого. У криптоіндустрії ця проблема особливо гостра, оскільки унікальна динаміка навколо токенів та спекуляцій часто веде засновників до “миттєвого задоволення”, подібно до “тесту цукерки на паличці”.

Сам по собі торгівельний процес не є помилкою — він дійсно важлива функція ринку — але він 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

Більш крипто-орієнтований підхід до токенізації реальних активів (RWA) та стабільних монет

Ми вже бачимо, що банки, фінтех-компанії та управлінські компанії проявляють інтерес до токенізації американських акцій, товарів, індексів та інших традиційних активів. Однак, із зростанням кількості традиційних активів, що вводяться у блокчейн, їх токенізація часто базується на “імітації” — тобто, на концепції існуючих реальних активів, без повного використання крипто-орієнтованих особливостей.

Натомість, такі синтетичні активи, як perpetual futures (перпетуальні ф’ючерси, скорочено perps), можуть забезпечити глибшу ліквідність і простішу реалізацію. Вони також пропонують зрозумілий механізм кредитного плеча, тому, можливо, є найкращим нативним деривативом, що відповідає потребам крипторинку. Новий ринок акцій може бути одним із найцікавіших активних класів, ідеально підходить 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”; і ми маємо підстави очікувати, що у найближчий рік з’явиться ще більше крипто-орієнтованих реальних активів, що токенізуються.

Подібно до цього, у 2026 році у сфері стабільних монет з’явиться більше “інновацій у випуску”, а не лише токенізація. У 2025 році стабільні монети вже стали мейнстримом, і їх обсяг продовжує зростати.

Однак, стабільні монети без міцної кредитної інфраструктури більше нагадують “вузькі банки” (narrow banks), тобто зберігають високоліквідні активи, вважаються надзвичайно безпечними. Хоча вузькі банки — ефективний продукт, я не вважаю, що вони стануть довгостроковою основою ланцюгової економіки.

Ми вже бачимо, що багато нових управлінців активами, 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 і здебільшого дозволяє розповсюджувати 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 обслуговування кредитів, зменшує витрати на бекенд-інфраструктуру і підвищує доступність. Водночас, виклики полягають у регуляторних нормах і стандартизації, але розробники вже працюють над цим.

– Guy Wuollet, головний партнер криптовалютної команди a16z

Стабільні монети — рушій оновлення ядра банківської системи та відкриття нових сценаріїв платежів

Зараз більшість банків досі працюють на застарілих системах, які важко ідентифікувати сучасним розробникам: ще у 1960-х і 1970-х роках банки були одними з перших користувачів великих програмних систем. У 198-х і 1990-х з’явилися системи другого покоління (наприклад, Temenos GLOBUS і Finacle від InfoSys). Однак ці системи поступово застарівають, а їх оновлення відбувається дуже повільно. Тому багато ключових банківських систем — ті, що зберігають 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 десятиліття історії. Хоча вони довели свою надійність і отримали довіру регуляторів, глибоко інтегровані у складні банківські процеси, вони також стають перешкодою для інновацій. Наприклад, додавання функцій реального часу для платежів може зайняти місяці або роки, а також вимагати подолання значних боргів за технічним боргом і складних регуляторних вимог.

Саме тут стабільні монети мають свою роль. За останні кілька років вони знайшли своє місце на ринку і 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 інститутам створювати нові продукти і обслуговувати більше клієнтів. Що важливо, ці інновації не вимагають переписування застарілих систем — хоча вони й старі, але працюють стабільно вже десятиліття. Тому стабільні монети відкривають нові можливості для інновацій у цій сфері.

– Sam Broner

Про майбутнє інтелектуальних агентів та AI

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; але вже у листопаді я міг давати моделям абстрактні інструкції, подібно до викладача-докторанта… 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 складні задачі, наприклад, Putnam’s problem (можливо, найскладніший університетський математичний іспит у світі).

Що ще неясно, — у яких сферах ця допомога матиме найбільший вплив і як саме. Але я очікую, що здатність AI до досліджень сприятиме появі нового стилю роботи “знаючих людей”: вони будуть швидко встановлювати зв’язки між різними ідеями і швидко робити висновки з гіпотетичних відповідей. Ці відповіді можуть бути не зовсім точними, але при певних логічних рамках вони допоможуть знайти правильний напрямок. Іронія в тому, що цей підхід схожий на використання “галюцинацій” моделей: коли моделі стануть достатньо “розумними”, дозволяючи їм вільно досліджувати абстрактний простір, вони можуть давати безглузді відповіді, але іноді — проривні відкриття, подібно до людської творчості, що виходить за межі лінійного мислення.

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

Щоб реалізувати цю “обгорткову” модель досліджень, потрібно покращити взаoperableність моделей і знайти спосіб ідентифікувати та справедливо компенсувати внесок кожної з них — і ці питання саме те, що може допомогти зробити криптографія.

– Scott Kominers, член дослідницької команди a16z з криптографії, доцент Гарвардської бізнес-школи

Прихований податок, який накладають AI-агенти на відкриту мережу

Зі зростанням популярності AI-агентів з’являється “прихований податок”, що тисне на відкриту мережу і руйнує її економічну основу. Це викликано зростаючою асиметрією між контекстним рівнем і рівнем виконання: зараз AI-агенти витягують дані з контентних сайтів, що підтримуються рекламою (контекстний рівень), і надають користувачам зручність, але систематично обходять джерела доходу для створення контенту (рекламу, 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 мікропозначень (micro-attribution) або інші інноваційні способи фінансування. Існуючі протоколи авторизації AI також виявилися тимчасовими рішеннями, що здебільшого компенсують лише невелику частину втрат доходів через AI-трафік.

Мережі потребують нової техніко-економічної моделі, що дозволить автоматично передавати цінність. Наступного року найважливішим буде перехід від статичних моделей авторизації до систем компенсації на основі реального використання. Це означає тестування і розгортання систем — можливо, із застосуванням мікроплатежів (nanopayments) на базі блокчейну і складних стандартів атрибуції — для автоматичного винагородження кожного суб’єкта, що сприяв успішному виконанню завдання AI-агентом.

– Liz Harkavy, інвестиційна команда криптовалютної a16z

Приватність — це новий захисний вал

Приватність стане найважливішим захисним валом у криптосфері

Приватність — одна з ключових характеристик, що рухають глобальне підключення фінансів до ланцюга. Однак, це також один із важливих елементів, яких майже всі сучасні блокчейни позбавлені. Для більшості блокчейнів питання приватності — це зазвичай додатковий аспект, що розглядається вже після.

Але сьогодні приватність сама по собі вже достатньо важлива для диференціації блокчейнів. Що ще важливіше, приватність може створити “ефект ланцюгової реакції” (chain lock-in), або так званий ефект приватної мережі. Особливо в епоху, 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 через міжланцюгові мости — легко, а передача приватності — надзвичайно складна. Користувачі, що входять або виходять із приватних ланцюгів, будь то перехід на публічний ланцюг або інший приватний ланцюг, ризикують бути ідентифікованими, оскільки спостерігачі за даними, пам’яттю (mempool) або мережею можуть зробити висновки про їхню особистість. Перехід через межі приватних і публічних ланцюгів, або між двома приватними ланцюгами, може розкривати метадані, наприклад, час і суму транзакцій, що ускладнює відстеження користувачів.

У порівнянні з багатьма новими однаковими ланцюгами, ціни транзакцій у яких через конкуренцію можуть опуститися майже до нуля, блокчейни з приватністю здатні створити більш сильний 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 будувати на ньому, не кажучи вже про лояльність.

На публічних блокчейнах користувачі легко можуть взаємодіяти з іншими ланцюгами — їх вибір, на який ланцюг приєднатися, не має значення. Але у приватних ланцюгах вибір приєднання дуже важливий, оскільки після приєднання користувачі навряд чи захочуть переходити на інші ланцюги, щоб уникнути ризиків витоку приватності. Це створює динаміку “перемагає той, хто перший”. Оскільки приватність є критичною для більшості реальних застосувань, кілька приватних ланцюгів з часом можуть домінувати у криптосфері.

– Ali Yahya, головний партнер криптовалютної команди a16z

Інші галузі та застосування

Прогнозні ринки стануть більшими, ширшими і розумнішими

Прогнозні ринки вже стають частиною мейнстриму, і у найближчому році, у поєднанні з криптотехнологіями та AI, вони стануть масштабнішими, застосовуватимуться ширше і стануть більш розумними, що створить нові виклики для розробників.

По-перше, очікується, що буде більше контрактів у прогнозних ринках. Це означає, що ми зможемо отримувати реальні ставки ймовірності щодо важливих виборів або геополітичних подій, а також прогнозувати різноманітні дрібніші результати та складні перехресні події. Зі зростанням кількості таких контрактів і їх інтеграцією у новинну екосистему (цей тренд уже почався), виникнуть важливі суспільні питання, наприклад, як балансувати цінність інформації і як краще проектувати ці ринки для більшої прозорості та можливості 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 свою роль, але такі спірні випадки, як судовий процес проти Зеленського або вибори у Венесуелі, показують їхні обмеження. Щоб подолати ці крайні випадки і допомогти прогнозним ринкам розширитися у більш практичні сфери, потрібні нові децентралізовані механізми управління і великомовні моделі (LLM) — оракул для визначення правди у спірних результатах.

Потенціал AI не обмежується лише LLM-оркулами. Наприклад, активні AI-агенти на цих платформах можуть збирати сигнали по всьому світу і отримувати 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 глибокі інсайти, а також виявляти ключові фактори, що визначають появу складних соціальних явищ.

Чи замінять прогнозні ринки опитування громадської думки? Ні. Навпаки, вони зроблять опитування більш точними (а результати опитувань можна буде використовувати у прогнозних ринках). Як професор політичної економії, я найбільше захоплююся потенціалом співпраці між прогнозними ринками і різноманітними опитуваннями — але для цього потрібні нові технології, наприклад AI, що покращують досвід опитувань, і криптотехнології, що дозволяють перевірити, що учасники — люди, а не боти.

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

Криптотехнології виходять за межі блокчейну у нові сфери застосування

Протягом багатьох років SNARKs (з нульовим знанням, короткі неінтерактивні докази — криптографічні докази, що дозволяють швидко підтвердити правильність обчислень без повторного їх виконання) переважно використовувалися у сфері блокчейну. Це пов’язано з високими обчислювальними витратами: доведення однієї задачі може бути у 1000000 разів дорожчим, ніж її безпосереднє виконання. У випадках, коли потрібно розподілити навантаження між тисячами перевіряючих, ці витрати виправдані, але у інших ситуаціях — ні.

Але ця ситуація скоро зміниться. До 2026 року, доказовий механізм zkVM (з нульовим знанням віртуальної машини) знизить обчислювальні витрати приблизно у 10 000 разів, а обсяг пам’яті — до кількох сотень мегабайтів — достатньо швидкий для роботи на смартфонах і досить дешевий для широкого застосування у різних сферах. Є причина, чому “10 000 разів” — це критична межа: паралельна пропускна здатність висококласних GPU приблизно у 10 000 разів перевищує CPU ноутбука. До кінця 2026 року один GPU зможе у реальному часі генерувати докази обчислень, що виконуються на CPU.

Це відкриє можливості для реалізації ідеї перевіряємого хмарного обчислення, що було описано у ранніх дослідних роботах: якщо ви вже виконуєте CPU-обчислення у хмарі (через те, що ваші задачі не підходять для GPU або ви не маєте відповідних знань, або через історичні причини), то зможете отримати криптографічне підтвердження правильності обчислень за розумною ціною. І при цьому, доказовий механізм вже оптимізований для GPU, і ваш код не потребує додаткових змін.

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