A16Z 8 توقعات الاتجاهات الرئيسية في صناعة العملات الرقمية لعام 2026: صعود سلاسل الخصوصية، تحول منصات التداول، وغيرها

المؤلف: a16z

الترجمة: DeepChao TechFlow

أصدرت شركة a16z (Andreessen Horowitz) مؤخرًا قائمة بأفكار “الأفكار الكبيرة” التي قد تظهر في مجال التكنولوجيا بحلول عام 2026، والتي اقترحها شركاؤها من فرق التطبيقات، والديناميكيات الأمريكية، والتكنولوجيا الحيوية، والعملات المشفرة، والنمو، والبنية التحتية، وSpeedrun.

فيما يلي بعض الأفكار المختارة في مجال العملات المشفرة وبعض رؤى المساهمين الخاصين، والتي تغطي مواضيع متعددة من الوكلاء الذكيين والذكاء الاصطناعي (AI)، والعملات المستقرة، والتوكنية والمالية، والخصوصية والأمان، إلى أسواق التنبؤ وغيرها من التطبيقات. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن مستقبل التكنولوجيا في 2026، يرجى قراءة المقال الكامل

بناء المستقبل

منصات التداول ليست النهاية، بل البداية

اليوم، باستثناء العملات المستقرة وبعض البنية التحتية الأساسية، فإن معظم شركات العملات المشفرة التي تؤدي بشكل جيد قد تحولت إلى أو تتجه نحو منصات التداول. ومع ذلك، إذا تحولت “كل شركة تشفير إلى منصة تداول”، فما هو الناتج النهائي المحتمل؟ المنافسة المتماثلة بشكل كبير لن تشتت انتباه المستخدمين فحسب، بل قد تترك فقط عدد قليل من الفائزين. الشركات التي تتسرع في التحول إلى التداول قد تفوت فرصة بناء نماذج أعمال أكثر تنافسية واستدامة.

أنا أتفهم تمامًا الصعوبة التي يواجهها المؤسسون في الحفاظ على وضع مالي جيد لشركاتهم، لكن السعي وراء التوافق مع السوق (Product-Market Fit) على المدى القصير قد يأتي بثمن. في صناعة التشفير، تكون هذه المشكلة أكثر وضوحًا، حيث أن الديناميكيات الفريدة حول التوكن والمضاربة غالبًا ما توجه المؤسسين نحو “الإشباع الفوري”، كما لو كانت اختبار “حلوى القطن”.

التداول نفسه ليس خطأً — فهو وظيفة مهمة من وظائف السوق — لكنه ليس الهدف النهائي بالضرورة. المؤسسون الذين يركزون على المنتج نفسه، ويبحثون عن التوافق مع السوق من منظور طويل الأمد، قد يكونون في النهاية الفائزين الأكبر.

– أريانا سيمبسون، الشريك العام في فريق التشفير في a16z

حول العملات المستقرة، وتوكنات RWA، والمدفوعات والمالية الجديدة

التفكير بشكل أكثر قربًا من التشفير في توكنات الأصول الواقعية (RWA) والعملات المستقرة

لقد رأينا أن البنوك، وشركات التكنولوجيا المالية، ووكالات إدارة الأصول تظهر اهتمامًا كبيرًا بتحويل الأسهم الأمريكية، والسلع، والمؤشرات، وغيرها من الأصول التقليدية إلى سلسلة الكتل. ومع تزايد إدخال الأصول التقليدية إلى البلوكتشين، غالبًا ما تكون طرق توكنيتها “تجسيدية” — أي تعتمد على مفاهيم الأصول الواقعية الحالية، دون الاستفادة الكاملة من خصائص التشفير الأصلية.

بالمقابل، فإن أشكال الأصول التركيبية مثل العقود الآجلة الدائمة (perps) يمكن أن توفر سيولة أعمق وأسهل في التنفيذ. كما أن العقود الدائمة توفر آلية رفع مرفقة سهلة الفهم، لذلك قد تكون من أكثر المنتجات المشتقة الأصلية التي تلبي احتياجات سوق التشفير حاليًا. قد يكون سوق الأسهم الناشئ أحد أكثر فئات الأصول إثارة للاهتمام، ويمكن محاولة “دائمته” (perpify). على سبيل المثال، في بعض الأسهم، تكون سيولة خيارات “الزمن إلى الانتهاء صفر” (0DTE) غالبًا أعمق من السوق الفوري، مما يجعل “الدائم” تجربة تستحق التجربة.

في النهاية، الأمر يتعلق باختيار “الدائم مقابل التوكنيّة”؛ ونحن نتوقع أن نرى المزيد من توكنات الأصول الواقعية الأصلية على التشفير خلال العام القادم.

وبالمثل، في عام 2026، ستشهد مجال العملات المستقرة المزيد من “الابتكارات في الإصدار، وليس فقط التوكنية”. لقد أصبحت العملات المستقرة بالفعل ظاهرة سائدة في 2025، ويستمر حجم إصدارها في النمو.

ومع ذلك، فإن العملات المستقرة التي تفتقر إلى بنية ائتمانية قوية تشبه “البنوك الضيقة” (narrow banks)، أي تلك التي تحتفظ بأصول عالية السيولة وتعتبر آمنة للغاية. على الرغم من أن البنوك الضيقة تعتبر منتجًا فعالًا، إلا أنني لا أعتقد أنها ستصبح الدعامة الأساسية للاقتصاد على السلسلة.

لقد رأينا العديد من مديري الأصول الناشئين، والمنسقين، والبروتوكولات يبدؤون في دفع قروض بضمانات على السلسلة، حيث تكون القروض مضمونة بضمانات خارج السلسلة. عادةً، يتم إنشاء هذه القروض أولاً خارج السلسلة ثم توكنتها. ومع ذلك، أعتقد أن فوائد هذه الطريقة محدودة، وربما تكون فقط في توزيعها على المستخدمين الموجودين بالفعل على السلسلة. لذلك، يجب أن يتم إنشاء أصول الدين مباشرة على السلسلة، بدلاً من إنشائها خارج السلسلة ثم توكنتها. يمكن أن يقلل إنشاء أصول الدين على السلسلة من تكاليف خدمات القروض، وتكاليف البنية التحتية الخلفية، ويزيد من الوصول. التحدي يكمن في الامتثال والمعايير، لكن المطورين يعملون على حل هذه المشكلات.

– جاي ووليت، الشريك العام في فريق التشفير في a16z

العملات المستقرة تدفع تحديث سجل البنك الأساسي، وتفتح آفاقًا جديدة للمدفوعات

اليوم، لا تزال معظم البنوك تعمل بأنظمة برمجية قديمة يصعب على المطورين الحديثين التعرف عليها: منذ عشرينيات وثمانينيات القرن الماضي، كانت البنوك من أوائل من تبنوا أنظمة برمجية كبيرة. في الثمانينيات والتسعينيات، ظهرت أنظمة البنوك الأساسية من الجيل الثاني (مثل GLOBUS من Temenos وFinacle من InfoSys). ومع ذلك، فإن هذه الأنظمة تتدهور تدريجيًا، وتحديثها بطيء جدًا. لذلك، لا تزال العديد من قواعد البيانات الأساسية التي تسجل الودائع، والضمانات، والالتزامات الأخرى تعمل على حواسيب رئيسية تعتمد على لغة البرمجة COBOL، وتستخدم واجهات ملفات الدُفعات، بدلاً من واجهات برمجة التطبيقات الحديثة.

لا تزال معظم الأصول العالمية مخزنة في هذه السجلات الأساسية التي تعود لعقود. على الرغم من أن هذه الأنظمة أثبتت فعاليتها، وحصلت على ثقة الجهات التنظيمية، ودمجت بشكل عميق في سيناريوهات الأعمال المصرفية المعقدة، إلا أنها أصبحت عائقًا أمام الابتكار. على سبيل المثال، قد يستغرق إضافة وظائف الدفع الفوري شهورًا أو سنوات، مع مواجهة ديون تقنية هائلة ومتطلبات تنظيمية معقدة.

وهنا يأتي دور العملات المستقرة. خلال السنوات القليلة الماضية، وجدت العملات المستقرة نقطة التوافق مع السوق ونجحت في دخول القطاع المالي الرئيسي. وفي هذا العام، تبنت المؤسسات المالية التقليدية (TradFi) العملات المستقرة بمستوى جديد تمامًا. أدوات مالية مثل العملات المستقرة، والتوكنات للودائع، والتوكنات للسندات الحكومية، والسندات على السلسلة، تتيح للبنوك، وشركات التكنولوجيا المالية، والمؤسسات المالية تطوير منتجات جديدة وخدمة المزيد من العملاء. والأهم من ذلك، أن هذه الابتكارات لا تتطلب من المؤسسات إعادة كتابة أنظمتها القديمة — على الرغم من أنها قديمة، إلا أنها تعمل بشكل مستقر منذ عقود. لذلك، توفر العملات المستقرة وسيلة جديدة للابتكار للمؤسسات.

– سام برونر

حول الوكلاء الذكيين وAI للمستقبل

استخدام AI لتنفيذ مهام بحثية جوهرية

بصفتي اقتصاديًا رياضيًا، في بداية هذا العام، وجدت أن جعل نماذج AI الاستهلاكية تفهم سير عملي أمر صعب للغاية؛ لكن بحلول نوفمبر، استطعت أن أعطي النموذج أوامر مجردة كطالب دكتوراه… وأحيانًا يعيد تقديم إجابات جديدة وصحيحة تمامًا. والأكثر من ذلك، بدأنا نرى استخدام AI في مجالات أبحاث أوسع — خاصة في مجال الاستنتاج، حيث أن نماذج AI الآن لا تساعد فقط في الاكتشاف المباشر، بل يمكنها حل مسائل Putnam (ربما أصعب امتحان رياضيات جامعي في العالم) بشكل مستقل.

ما زال غير واضح بعد، في أي المجالات ستساعد هذه الطرق البحثية بشكل أكبر، وكيف ستفعل ذلك. لكني أتوقع أن قدرة AI على البحث ستؤدي إلى نوع جديد من أساليب الباحثين “الموسوعيين”: يميل هذا الأسلوب إلى استنتاج العلاقات بين الأفكار المختلفة، والتخمين بسرعة حول العلاقات، والتوصل إلى استنتاجات من إجابات أكثر فرضية. قد لا تكون هذه الإجابات دائمًا دقيقة تمامًا، لكنها على الأقل يمكن أن توجهنا في الاتجاه الصحيح ضمن بعض الأطر المنطقية. من المفارقات أن هذه الطريقة تشبه إلى حد كبير استخدام “هلوسة” النماذج: عندما تصبح النماذج ذكية بما يكفي، يمكنها استكشاف الفضاء المجرد بحرية، رغم أن ذلك قد يؤدي أحيانًا إلى نتائج غير منطقية، لكنه قد يقود إلى اكتشافات ثورية، تمامًا كما يبدع الإنسان عندما يتجاوز التفكير الخطي ويخرج من المسارات الواضحة.

التفكير بهذه الطريقة يتطلب تدفق عمل جديد تمامًا مع AI — ليس فقط “وكيل يوجه وكيلًا”، بل نمط أكثر تعقيدًا من “وكيل يحيط بوكيل” — حيث تساعد نماذج متعددة المستويات الباحثين على تقييم الحلول المقترحة من قبل النماذج السابقة، وتستخلص في النهاية محتوى ذا قيمة. لقد استخدمت هذا النهج في كتابة أوراق بحثية، وأشخاص آخرون يستخدمونه في استكشاف براءات الاختراع، وابتكار أشكال جديدة من الفن، وحتى (للأسف) اكتشاف طرق جديدة للهجمات على العقود الذكية.

لكن، لتشغيل هذا النمط من البحث “الوكيل المغلف”، نحتاج إلى تحسين التفاعل بين النماذج، وإيجاد طرق لتحديد ومكافأة مساهمات كل نموذج بشكل مناسب — وهذه المشاكل يمكن أن تساعد في حلها التقنيات المشفرة.

– سكوت كومينرز، عضو فريق أبحاث التشفير في a16z، وأستاذ في كلية هارفارد للأعمال

الضرائب الخفية التي تفرضها وكالات AI على الشبكة المفتوحة

مع صعود وكلاء AI، تظهر “ضريبة خفية” تضغط على الشبكة المفتوحة وتزعزع بنيتها الاقتصادية الأساسية. هذه التدخلات ناتجة عن تزايد عدم التوازن بين طبقة السياق (المحتوى) وطبقة التنفيذ في الإنترنت: حاليًا، تعتمد وكلاء AI على مواقع المحتوى المدعومة بالإعلانات (طبقة السياق) في جمع البيانات، وتقديم الراحة للمستخدمين، لكنها تتجاوز بشكل منهجي مصادر الدخل التي تدعم إنشاء المحتوى (مثل الإعلانات والاشتراكات).

لمنع تدهور الشبكة المفتوحة بشكل أكبر (وحماية تنوع المحتوى الذي يغذي AI)، نحتاج إلى نشر حلول تقنية واقتصادية واسعة النطاق. قد يشمل ذلك أنظمة رعاية المحتوى من الجيل التالي، أو أنظمة نسب صغيرة (micro-attribution systems)، أو نماذج تمويل مبتكرة أخرى. كما أن بروتوكولات تفويض AI الحالية ثبت أنها حلول مؤقتة، وغالبًا ما تقتصر على تعويض جزء صغير من الإيرادات التي تتعرض للسرقة بسبب تدفق حركة المرور AI.

يحتاج الإنترنت إلى نموذج اقتصادي تقني جديد يتيح تدفق القيمة تلقائيًا. سيكون التحول الأهم العام المقبل هو الانتقال من أنظمة التفويض الثابتة إلى أنظمة تعويض تعتمد على الاستخدام في الوقت الحقيقي. هذا يتطلب اختبار وتوسيع أنظمة — ربما باستخدام المدفوعات الصغيرة المدعومة بالبلوكتشين (nanopayments) ومعايير نسب معقدة — لمكافأة كل كيان يساهم في نجاح مهمة وكيل AI.

– ليز هاركاڤي، فريق استثمار التشفير في a16z

التشفير كحماية للخصوصية

الخصوصية ستصبح الحصن المنيع الأهم في مجال التشفير

الخصوصية هي واحدة من الخصائص الأساسية التي تدفع نحو ربط التمويل عالميًا على السلسلة. ومع ذلك، فهي عنصر مهم يفتقر إليه تقريبًا جميع سلاسل الكتل الحالية. بالنسبة لمعظم سلاسل الكتل، غالبًا ما يُنظر إلى مشكلة الخصوصية على أنها مشكلة ثانوية تُعالج بعد ذلك.

لكن اليوم، أصبحت الخصوصية بحد ذاتها كافية لتكون ميزة تميز السلسلة. والأهم من ذلك، أن الخصوصية يمكن أن تخلق “تأثير قيد السلسلة” (chain lock-in)، أو تأثير شبكة الخصوصية. خاصة في زمن لم تعد فيه المنافسة في الأداء كافية لتكون ميزة، تصبح الخصوصية أكثر أهمية.

بفضل بروتوكولات الجسور بين السلاسل، طالما أن كل المعلومات عامة، يصبح انتقال المستخدمين بين السلاسل سهلاً جدًا. لكن بمجرد إدخال الخصوصية، يتغير الأمر تمامًا: نقل الرموز عبر السلاسل سهل، لكن نقل الخصوصية عبر السلاسل أمر شديد الصعوبة. عند انتقال المستخدم من سلسلة خصوصية إلى أخرى، سواء كانت سلسلة عامة أو سلسلة خصوصية أخرى، يواجه مخاطر، لأن من يراقب البيانات على السلسلة، أو ذاكرة التخزين المؤقت (mempool)، أو حركة الشبكة قد يخمن هوية المستخدم. عبور حدود السلاسل الخصوصية والعامة، أو بين سلاسل الخصوصية، يكشف عن بيانات وصفية متنوعة، مثل توقيت المعاملات وقيمتها، مما يسهل تتبع المستخدمين.

مقارنةً بسلاسل جديدة متشابهة، فإن رسوم المعاملات على هذه السلاسل قد تنخفض بسبب المنافسة إلى ما يقرب من الصفر، بينما يمكن أن تشكل سلاسل الكتل ذات الخصوصية تأثيرات شبكة أقوى. الواقع أن، إذا لم تكن هناك منظومة بيئية ناضجة، وتطبيقات قاتلة، أو توزيع غير عادل، فليس هناك سبب كبير لاستخدام أو بناء على تلك السلاسل، ناهيك عن ولاء المستخدمين لها.

على السلسلة العامة، يمكن للمستخدمين أن يتبادلوا بسهولة مع مستخدمين على سلاسل أخرى — اختيارهم للسلسلة لا يهم. لكن على السلاسل الخاصة، اختيار المستخدمين للسلسلة التي ينضمون إليها هو أمر حاسم، لأنه بمجرد انضمامهم، من غير المرجح أن ينتقلوا إلى سلاسل أخرى لتجنب كشف الخصوصية. هذا يخلق ديناميكية “الفائز يأخذ كل شيء”. وبما أن الخصوصية مهمة جدًا لمعظم التطبيقات الواقعية، فإن عدد قليل من سلاسل الخصوصية قد يسيطر في النهاية على مجال التشفير.

– علي يحيى، الشريك العام في فريق التشفير في a16z

أخرى في الصناعة والتطبيقات

أسواق التنبؤ ستصبح أكبر، أوسع، وأكثر ذكاءً

لقد أصبحت أسواق التنبؤ تدريجيًا جزءًا من التيار الرئيسي، وخلال العام القادم، مع تداخلها مع تقنيات التشفير والذكاء الاصطناعي (AI)، ستصبح أكبر حجمًا، وأشمل تطبيقًا، وأكثر ذكاءً، وستجلب تحديات جديدة للمطورين.

أولًا، ستظهر المزيد من العقود في أسواق التنبؤ. هذا يعني أننا لن نحصل فقط على احتمالات فورية لانتخابات أو أحداث جيوسياسية، بل يمكننا أيضًا التنبؤ بنتائج دقيقة وتداخلات معقدة. مع استكشاف هذه العقود لمزيد من المعلومات، ودمجها تدريجيًا في النظام الإخباري (وهو اتجاه بدأ بالفعل)، ستثير قضايا اجتماعية مهمة، مثل كيفية موازنة قيمة المعلومات، وكيفية تصميم هذه الأسواق بشكل أكثر شفافية وقابلية للمراجعة — وهذه المشاكل يمكن حلها باستخدام تقنيات التشفير.

لمواجهة العدد الكبير من العقود الجديدة، نحتاج إلى طرق جديدة لتحقيق توافق على الحقائق حول الأحداث الحقيقية، لحل هذه العقود. الحلول المركزية (مثل التحقق من وقوع حدث معين) مهمة، لكن حالات النزاع مثل سوق دعوى زيلينسكي أو سوق الانتخابات في فنزويلا أظهرت حدودها. لمواجهة هذه الحالات الحدية، ولمساعدة توسع أسواق التنبؤ إلى تطبيقات أكثر عملية، يمكن أن تساعد آليات حوكمة لامركزية جديدة ونماذج تنبؤ باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في تحديد صحة النتائج المثيرة للجدل.

إمكانات AI لا تقتصر على نماذج LLM كموصلات تنبؤ. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء AI النشطين على هذه المنصات جمع إشارات من جميع أنحاء العالم، للحصول على ميزة قصيرة الأجل في التداول. هذا لا يساعدنا فقط على رؤية العالم من منظور جديد، بل يمكن أن يتنبأ بشكل أكثر دقة باتجاهات المستقبل. (مشاريع مثل Prophet Arena أضفت حماسًا على هذا المجال). بالإضافة إلى أن هذه الوكلاء يمكن أن يكونوا محللين سياسيين معقدين، يقدمون رؤى، وأيضًا، عند دراسة استراتيجياتهم الناشئة، قد يكشفون عن عوامل التنبؤ الأساسية للأحداث الاجتماعية المعقدة.

هل ستستبدل أسواق التنبؤ استطلاعات الرأي؟ لا. بل ستجعل استطلاعات الرأي أكثر دقة (ويمكن إدخال معلوماتها أيضًا في أسواق التنبؤ). كأستاذ في الاقتصاد السياسي، أجد أن التعاون بين أسواق التنبؤ والنظام الواسع للاستطلاعات هو الأكثر إثارة — لكننا نعتمد على تقنيات جديدة، مثل AI، لتحسين تجربة الاستبيانات، وتقنيات التشفير، التي توفر طرقًا جديدة للتحقق من أن المشاركين في الاستطلاع والاستبيان بشر، وليسوا روبوتات.

– آندي هول، مستشار أبحاث التشفير في a16z، وأستاذ في جامعة ستانفورد في الاقتصاد السياسي

التشفير سيتوسع ليشمل تطبيقات جديدة خارج البلوكتشين

على مدى سنوات، كانت تقنية SNARKs (إثباتات المعرفة الصفرية المختصرة غير التفاعلية، وهي إثباتات مشفرة تتيح التحقق من صحة الحساب دون إعادة تنفيذه) تُستخدم بشكل رئيسي في مجال البلوكتشين. وذلك لأنها تتطلب تكلفة حسابية عالية جدًا: إثبات عمل حساب معين قد يكون أعلى بمقدار 1000000 مرة من تنفيذ الحساب مباشرة. في الحالات التي تتطلب توزيع العمل على آلاف المدققين، يكون هذا التكلفة مبررة، لكن في حالات أخرى، غير عملية.

لكن هذا الوضع على وشك التغير. بحلول عام 2026، ستنخفض تكلفة إثباتات zkVM (الآلة الافتراضية ذات المعرفة الصفرية) إلى حوالي 1/10000، مع استهلاك ذاكرة لا يتجاوز مئات الميغابايت — وهو ما يكفي ليعمل على الهاتف، ويكفي ليكون اقتصاديًا على نطاق واسع. هناك سبب يجعل “عشرة آلاف مرة” قد تكون نقطة حرجة: قدرة المعالجة المتوازية لوحدة معالجة الرسومات (GPU) عالية الأداء تعادل تقريبًا 1/10000 من وحدة المعالجة المركزية (CPU) في اللابتوب. بحلول نهاية 2026، ستتمكن بطاقة GPU واحدة من توليد إثباتات حسابية في الوقت الحقيقي، تنفذها وحدة المعالجة المركزية.

هذا سيفتح آفاقًا كانت موجودة في أوراق بحثية مبكرة: الحوسبة السحابية القابلة للتحقق. إذا كنت بالفعل تشغل عبء عمل على السحابة باستخدام وحدة المعالجة المركزية (لأن حسابك لا يستحق تسريع GPU، أو تفتقر إلى الخبرة، أو لأسباب تاريخية)، فستتمكن من الحصول على إثباتات تشفير لصحة الحساب بتكلفة معقولة. والأمر المثير هو أن إثباتات zkVM قد تم تحسينها خصيصًا لوحدات GPU، بحيث لا يتطلب الأمر تعديلًا إضافيًا في الكود الخاص بك.

– جاستن ثالر، عضو فريق أبحاث التشفير في a16z، وأستاذ علوم الحاسوب في جامعة جورجتاون