8 grandes ideas para 2026

a16z ha publicado recientemente su lista de “grandes ideas” que los desarrolladores tecnológicos podrían abordar en el próximo año, según los socios de los equipos de Apps, American Dynamism, Bio, Crypto, Growth, Infra y Speedrun.

A continuación, presentamos una selección de algunas de las grandes ideas aportadas por miembros del equipo de crypto (junto con algunos colaboradores invitados) sobre lo que está por venir: desde agentes e IA; stablecoins, tokenización y finanzas; privacidad y seguridad; hasta mercados de predicción y otras aplicaciones. Si quieres saber más sobre lo que nos entusiasma para 2026, consulta la publicación completa.

Sobre la construcción

1. El trading como estación de paso, no como destino final, para los negocios crypto

Parece que todas las empresas de crypto que actualmente prosperan, salvo las de stablecoins y ciertas infraestructuras básicas, han pivotado o están pivotando hacia el trading. Pero si “todas las empresas de crypto se convierten en plataformas de trading”, ¿qué queda para el resto? Demasiados actores haciendo lo mismo canibalizan la atención y solo unos pocos logran destacar. Esto implica que quienes pivotaron demasiado rápido hacia el trading perdieron la oportunidad de construir negocios más defensivos y duraderos.

Aunque comprendo el esfuerzo de los fundadores que intentan cuadrar las cuentas de sus empresas, perseguir el ajuste inmediato producto-mercado también tiene costes. Este problema es especialmente notorio en crypto, donde la dinámica única de los tokens y la especulación pueden llevar a los fundadores por el camino de la gratificación instantánea en su búsqueda del ajuste producto-mercado. Es una especie de prueba del malvavisco.

No hay nada de malo en el trading, cumple una función clave en el mercado, pero no tiene por qué ser el destino final. Los fundadores que se centran en el “producto” del ajuste producto-mercado pueden ser los grandes ganadores.

– Arianna Simpson, socia general de a16z crypto

Sobre stablecoins, tokenización de RWA, pagos y finanzas

2. Repensar la tokenización de activos reales y stablecoins desde una óptica más crypto-nativa

Bancos, fintechs y gestores de activos muestran gran interés en llevar acciones estadounidenses, materias primas, índices y otros activos tradicionales onchain. Cuando estos activos llegan a la cadena, la tokenización suele ser esceumórfica, basada en el concepto actual de activos reales y sin aprovechar las ventajas crypto-nativas.

En cambio, las representaciones sintéticas como los futuros perpetuos (perps) permiten mayor liquidez y suelen ser más sencillos de implementar. Los perps también ofrecen apalancamiento fácil de entender, por lo que pueden ser el derivado crypto-nativo con mayor ajuste producto-mercado. Las acciones de mercados emergentes pueden ser una de las clases de activos más interesantes para “perpificar”. (El mercado de opciones 0DTE —zero-days-to-expiration— de algunas acciones suele tener mayor liquidez que el mercado spot, lo que sería un experimento fascinante para la perpificación).

Todo se reduce a la cuestión de “perpificación vs. tokenización”; pero en cualquier caso, veremos más tokenización crypto-nativa de RWA el próximo año.

En la misma línea, en 2026 veremos más “originación, no solo tokenización” en stablecoins, que se popularizaron en 2025; la emisión de stablecoins sigue creciendo.

Pero las stablecoins sin una infraestructura crediticia robusta se parecen a bancos estrechos, que mantienen activos líquidos especialmente seguros. Aunque la banca estrecha es una solución válida, no creo que vaya a ser el pilar de la economía onchain a largo plazo.

Hemos visto a nuevos gestores de activos, curadores y protocolos facilitar préstamos respaldados por activos onchain contra colateral offchain. Muchas veces estos préstamos se originan fuera de la cadena y luego se tokenizan. Pienso que la tokenización aporta pocos beneficios aquí, salvo distribuirlos entre usuarios ya onchain. Por eso los activos de deuda deberían originarse onchain, no fuera de la cadena y luego tokenizarse. Originar onchain reduce los costes de gestión y estructuración administrativa, además de aumentar la accesibilidad. El reto será la conformidad y estandarización, pero los desarrolladores ya están trabajando en ello.

– Guy Wuollet, socio general de a16z crypto

3. Las stablecoins impulsan el ciclo de actualización de los libros contables bancarios y nuevos escenarios de pago

La mayoría de bancos opera con software que resulta irreconocible para los desarrolladores actuales. En los años 60 y 70, los bancos fueron pioneros en adoptar grandes sistemas informáticos. La segunda generación de software bancario central llegó en los 80 y 90 (por ejemplo, GLOBUS de Temenos y Finacle de InfoSys). Pero todo ese software envejece y se actualiza muy lentamente. Por ello, el sector bancario —especialmente los libros contables centrales, las bases de datos que registran depósitos, colaterales y obligaciones— sigue funcionando en mainframes programados en COBOL y con interfaces de archivos por lotes en vez de APIs.

La mayoría de los activos globales están en esos mismos libros contables centrales, también con décadas de antigüedad. Aunque estos sistemas son robustos, confiables para los reguladores y están profundamente integrados en escenarios bancarios complejos, también frenan la innovación. Añadir funciones clave como pagos en tiempo real puede tardar meses o años, y requiere navegar entre capas de deuda técnica y complejidad regulatoria.

Ahí entran las stablecoins. No solo los últimos años han sido cuando las stablecoins encontraron el ajuste producto-mercado y alcanzaron la adopción masiva, sino que este año las instituciones TradFi las han adoptado a otro nivel. Stablecoins, depósitos tokenizados, bonos tokenizados y bonos onchain permiten a bancos, fintechs e instituciones financieras crear nuevos productos y atender nuevos clientes. Lo más relevante es que pueden hacerlo sin reescribir sus sistemas heredados, que aunque antiguos, han funcionado de forma fiable durante décadas. Las stablecoins ofrecen una nueva vía para innovar.

– Sam Broner

Sobre agentes e IA

4. Usaremos IA para tareas de investigación sustantivas

Como economista matemático, en enero era difícil que los modelos de IA de consumo entendieran mi proceso de trabajo; pero en noviembre ya podía darles instrucciones abstractas como a un doctorando… y a veces devolvían respuestas novedosas y correctas. Más allá de mi experiencia, vemos que las IA se usan cada vez más en investigación, sobre todo en dominios de razonamiento, donde los modelos ya ayudan en descubrimientos y resuelven problemas Putnam de forma autónoma (quizá el examen universitario de matemáticas más difícil del mundo).

Sigue sin estar claro qué campos se beneficiarán más de este tipo de asistencia y cómo. Pero espero que la investigación con IA fomente y premie un estilo polímata: uno que favorezca la capacidad de conjeturar relaciones y extrapolar rápidamente a partir de respuestas aún más hipotéticas. Esas respuestas pueden no ser precisas, pero pueden orientar en la dirección correcta (al menos en cierta topología). Irónicamente, es como aprovechar las alucinaciones de los modelos: Cuando son lo bastante “inteligentes”, darles espacio para divagar puede generar disparates, pero a veces puede abrir vías de descubrimiento, igual que las personas son más creativas cuando no siguen una dirección lineal y explícita.

Razonar así requerirá un nuevo flujo de trabajo de IA, no solo agente a agente, sino agente envolviendo agente, donde capas de modelos ayudan al investigador a evaluar los enfoques anteriores y sintetizar sucesivamente lo valioso. He usado este método para escribir artículos, mientras otros hacen búsquedas de patentes, crean nuevas formas de arte o (lamentablemente) encuentran nuevos ataques a smart contracts.

Sin embargo, operar conjuntos de agentes de razonamiento envueltos para investigación requerirá mejor interoperabilidad entre modelos, junto a una forma de reconocer y compensar cada contribución, dos retos que crypto puede ayudar a resolver.

– Scott Kominers, equipo de investigación de a16z crypto y profesor en Harvard Business School

5. El impuesto invisible en la web abierta

El auge de los agentes de IA impone un impuesto invisible en la web abierta, alterando su base económica. Esta disrupción surge de la creciente desalineación entre las capas de contexto y ejecución de internet: Los agentes de IA extraen datos de sitios sostenidos por publicidad (la capa de contexto), ofrecen comodidad a los usuarios y eluden los flujos de ingresos (anuncios y suscripciones) que financian el contenido.

Para evitar la erosión de la web abierta (y preservar el contenido diverso que alimenta a la propia IA), necesitamos soluciones técnicas y económicas a gran escala. Esto puede incluir modelos como contenido patrocinado de nueva generación, sistemas de microatribución u otros mecanismos innovadores de financiación. Los acuerdos de licencias de IA actuales también resultan económicamente insostenibles, ya que suelen compensar a los creadores con una fracción de los ingresos perdidos por el tráfico canibalizado por IA.

La web necesita un nuevo modelo tecnoeconómico donde el valor fluya automáticamente. El gran cambio para el próximo año será pasar de licencias estáticas a compensación en tiempo real basada en uso. Esto implica probar y escalar sistemas —aprovechando nanopagos habilitados por blockchain y estándares avanzados de atribución— para recompensar automáticamente a cada entidad que aporte información a la tarea exitosa de un agente.

– Liz Harkavy, equipo de inversión de a16z crypto

Sobre privacidad y seguridad

6. La privacidad será el mayor factor diferencial en crypto

La privacidad es la característica esencial para que las finanzas globales se trasladen onchain. También es lo que casi todas las blockchains actuales no ofrecen. Para la mayoría, la privacidad ha sido una idea secundaria.

Ahora, la privacidad es suficientemente atractiva para diferenciar una cadena del resto. Además, genera fidelidad a la cadena, un efecto de red de privacidad. En un entorno donde competir solo en rendimiento ya no basta.

Gracias a los protocolos de bridging, es fácil moverse entre cadenas mientras todo sea público. Pero en cuanto hay privacidad, eso cambia: Bridging de tokens es sencillo, bridging de secretos es complejo. Existe el riesgo de que, al moverse entre zonas privadas y públicas, quienes observan la cadena, el mempool o el tráfico puedan identificarte. Cruzar la frontera entre una cadena privada y una pública —o entre dos privadas— filtra metadatos como hora y tamaño de transacciones, facilitando el seguimiento.

Frente a las muchas cadenas indiferenciadas donde las comisiones tenderán a cero por la competencia (el blockspace se ha vuelto homogéneo), las blockchains con privacidad pueden lograr efectos de red mucho más fuertes. Si una cadena de “propósito general” no tiene ya un ecosistema próspero, una killer app o una ventaja de distribución, hay poco motivo para usarla o construir sobre ella, y menos para serle leal.

En blockchains públicas, los usuarios pueden transaccionar fácilmente con usuarios de otras cadenas, sin importar cuál elijan. En blockchains privadas, la elección importa mucho más, porque una vez dentro, es menos probable que cambien y se expongan. Esto crea una dinámica de “el ganador se lleva casi todo”. Y como la privacidad es clave en la mayoría de casos de uso reales, unas pocas cadenas privadas pueden dominar gran parte del sector crypto.

– Ali Yahya, socio general de a16z crypto

Sobre otras industrias y aplicaciones

7. Los mercados de predicción serán más grandes, diversos e inteligentes

Los mercados de predicción ya son mainstream y, en el próximo año, serán más grandes, diversos e inteligentes con la convergencia de crypto y IA, aunque plantearán nuevos retos para los desarrolladores.

Se listarán muchos más contratos. Esto permitirá acceder a probabilidades en tiempo real no solo para grandes elecciones o eventos geopolíticos, sino para todo tipo de resultados complejos y eventos interrelacionados. Estos nuevos contratos aportarán más información y se integrarán en el ecosistema de noticias (ya ocurre), lo que plantea cuestiones sociales sobre cómo valorar esa información y diseñar mercados más transparentes y auditables, algo posible gracias a crypto.

Para gestionar el mayor volumen de contratos, harán falta nuevas formas de determinar la verdad. La resolución centralizada (¿ocurrió el evento? ¿cómo lo verificamos?) es importante, pero casos disputados como el mercado del traje de Zelensky y el mercado electoral venezolano muestran los límites. Para resolver estos casos y escalar los mercados de predicción, nuevas formas de gobernanza descentralizada y oráculos LLM pueden ayudar a determinar la verdad en resultados disputados.

La IA abre aún más posibilidades para los oráculos. Por ejemplo, agentes de IA que operan en estas plataformas pueden rastrear el mundo en busca de señales que permitan obtener ventajas de trading a corto plazo, descubriendo nuevas formas de entender el mundo y anticipar lo que ocurrirá. (Proyectos como Prophet Arena ya muestran el potencial del sector). Además de servir como analistas políticos avanzados, estos agentes pueden revelar factores clave de eventos sociales complejos al analizar sus estrategias emergentes.

¿Reemplazan los mercados de predicción a las encuestas? No, las mejoran (y la información de encuestas puede alimentar los mercados de predicción). Como politólogo, me entusiasma cómo los mercados de predicción pueden funcionar junto a un ecosistema de encuestas dinámico, aunque será necesario apoyarse en tecnologías como IA, que mejoran la experiencia de encuesta, y crypto, que puede demostrar que los encuestados son humanos y no bots, entre otras cosas.

– Andy Hall, asesor de investigación de a16z crypto y profesor de economía política en Stanford University

8. Crypto aporta un nuevo primitivo para usos más allá de blockchain

Durante años, los SNARKs —pruebas criptográficas para verificar cálculos sin reejecutarlos— han sido una tecnología exclusiva de blockchain. El coste era demasiado alto: Probar un cálculo podía requerir 1 000 000 veces más trabajo que ejecutarlo. Merece la pena si se reparte entre miles de validadores, pero es inviable fuera de blockchain.

Eso está a punto de cambiar. En 2026, los zkVM provers alcanzarán unas 10 000 veces de sobrecarga con huellas de memoria de cientos de megabytes, rápidos para móviles y asequibles para cualquier entorno. ¿Por qué 10 000 veces puede ser clave? Las GPU de gama alta tienen ~10 000 veces más rendimiento paralelo que una CPU de portátil. Para finales de 2026, una sola GPU podrá generar pruebas de ejecución de CPU en tiempo real.

Esto puede hacer realidad una visión de antiguos papers: cloud computing verificable. Si ejecutas cargas de trabajo de CPU en la nube —porque tu cálculo no requiere GPU, te falta experiencia o por motivos legacy— podrás obtener pruebas criptográficas de corrección con un coste razonable. El prover ya está optimizado para GPU; tu código no necesita estarlo.

– Justin Thaler, equipo de investigación de a16z crypto y profesor asociado de informática en Georgetown University

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