a16z Previsões das 8 principais tendências do setor de criptomoedas para 2026: ascensão das cadeias de privacidade, transformação das plataformas de negociação e mais

Autor: a16z

Tradução: Deep潮 TechFlow

a16z (Andreessen Horowitz) lançou recentemente uma lista de “Grandes Ideias” que podem surgir no setor tecnológico até 2026, propostas pelos seus parceiros das equipes Apps, American Dynamism, Biotecnologia, Criptomoedas, Crescimento, Infraestrutura e Speedrun.

A seguir, algumas ideias selecionadas no setor 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 o setor de 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 também pode deixar poucos vencedores. Empresas que migraram cedo demais para o setor de troca podem perder a oportunidade de construir modelos de negócio mais competitivos e duradouros.

Compreendo bem a difícil situação dos fundadores que lutam para manter as finanças da empresa saudáveis, mas buscar apenas o ajuste produto-mercado (Product-Market Fit) a curto prazo também tem seu custo. 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 uma espécie de “teste de algodão-doce”.

A própria troca não está errada — ela é uma função importante do mercado —, mas não necessariamente o objetivo final. Fundadores que focam no produto em si, com uma visão de longo prazo para encontrar o ajuste produto-mercado, podem acabar sendo os maiores vencedores.

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

Novas reflexões sobre stablecoins, tokenização de RWA, pagamentos e finanças

Pensando de forma mais nativa de criptomoedas sobre 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 são trazidos para a blockchain, sua tokenização costuma ser “imitação” — ou seja, baseada em conceitos existentes de ativos do mundo real, sem aproveitar totalmente as características nativas de criptografia.

Em contrapartida, ativos sintéticos como contratos perpétuos (perps) podem oferecer maior liquidez e são mais fáceis de implementar. Além disso, os contratos perpétuos oferecem um mecanismo de alavancagem fácil de entender, tornando-se uma das derivadas nativas mais alinhadas às necessidades do mercado de criptomoedas atualmente. Ações de mercados emergentes podem ser uma das categorias de ativos mais interessantes, podendo ser “perpify” — por exemplo, para alguns papéis, a liquidez do mercado de opções de “zero até a expiração” (0DTE) costuma ser maior do que a do mercado à vista, tornando a “perpificação” uma experiência experimental promissora.

No final, tudo se resume à escolha entre “perpify vs. tokenizar”; de qualquer forma, podemos esperar mais tokenizações de ativos do mundo real nativos de criptomoedas nos próximos anos.

De forma semelhante, em 2026, veremos mais inovações na emissão de stablecoins, além da simples tokenização. Em 2025, as stablecoins já se tornaram mainstream, com volumes de emissão em contínua expansão.

Por outro lado, stablecoins sem uma infraestrutura de crédito sólida 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 a base duradoura 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 acredito que essa abordagem tem limitações, servindo principalmente para distribuir esses ativos a usuários já na blockchain. Portanto, os 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 estão na conformidade e padronização, mas os desenvolvedores já estão trabalhando para resolver essas questões.

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

Stablecoins impulsionam a atualização do núcleo de registros bancários e abrem novos cenários de pagamento

Hoje, a maioria dos bancos ainda opera com sistemas legados antigos, difíceis de serem reconhecidos por desenvolvedores modernos: já na década de 1960 e 1970, os 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 suas atualizações são lentas. Assim, muitos bancos ainda operam seus registros centrais — que armazenam 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 armazenada nesses registros centrais com décadas de uso. Apesar de sua longa história, confiança regulatória e integração profunda em operações bancárias complexas, eles também representam um obstáculo à inovação. Por exemplo, implementar pagamentos em tempo real pode levar meses ou anos, além de lidar com uma enorme dívida técnica e requisitos regulatórios complexos.

É aqui que as stablecoins entram em cena. Nos últimos anos, elas encontraram seu ajuste produto-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. Ainda mais importante, essas inovações não obrigam as instituições a reescrever seus sistemas legados — embora esses sistemas estejam envelhecendo, eles continuam operando de forma estável há décadas. Assim, as stablecoins oferecem uma nova via de inovação para o setor.

– Sam Broner

Sobre agentes inteligentes e o futuro da IA

Usando IA para realizar tarefas de pesquisa substantivas

Como economista matemático, no início deste 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 retornam 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 não só auxiliam na descoberta, mas também resolvem autonomamente 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, nem como ela funcionará melhor. Mas espero que a capacidade de pesquisa da IA gere e incentive um novo estilo de “cientista erudito”: mais propenso a inferir relações entre ideias diversas 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 algumas bobagens — às vezes leva a descobertas revolucionárias, assim como a criatividade humana ao escapar do pensamento linear e explorar novas direções.

Pensar dessa forma exige um fluxo de trabalho de IA totalmente novo — não apenas 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 extrair conteúdos valiosos. Já usei essa abordagem para escrever artigos, enquanto outros a empregam em buscas de patentes, invenções artísticas e até (infelizmente) na descoberta de novas formas de ataques a contratos inteligentes.

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

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

Imposto invisível que agentes de IA impõem à rede aberta

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

Para evitar o declínio adicional da rede aberta (e proteger a diversidade de conteúdos que alimentam a IA), é necessário implementar soluções tecnológicas e econômicas em larga escala. Isso pode incluir a próxima geração de patrocínio de conteúdo, sistemas de microatribuição ou outros modelos inovadores de financiamento. Protocolos de autorização de IA existentes também se mostraram apenas soluções temporárias, geralmente capazes de compensar 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 que permita o fluxo automático de valor. O próximo grande passo será a transição de um modelo de autorização estático para um sistema de compensação baseado no uso em tempo real. Isso exige testar e expandir sistemas — potencialmente usando micropagamentos suportados por blockchain e padrões complexos de atribuição — para recompensar automaticamente cada entidade que contribui com informações ao AI por seu sucesso na realização de tarefas.

– Liz Harkavy, equipe de investimentos em criptografia da a16z

Privacidade como vantagem competitiva

Privacidade se tornará a principal vantagem competitiva no setor de criptomoedas

Privacidade é uma das características-chave que impulsionam a adoção global de ativos na blockchain. Mas também é um elemento que quase todas as blockchains atuais carecem. Para a maioria delas, a questão da privacidade costuma ser uma consideração secundária, pensada apenas após o desenvolvimento.

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

Com protocolos de ponte entre blockchains (cross-chain bridges), se todas as informações forem públicas, a migração de usuários entre diferentes cadeias é bastante simples. Mas, ao introduzir privacidade, essa conveniência desaparece: transferir tokens entre blockchains é fácil, mas transferir privacidade é extremamente difícil. Quando os usuários entram ou saem de uma cadeia privada, seja mudando para uma cadeia pública ou outra privada, correm riscos, pois observadores de dados on-chain, mempools ou tráfego de rede podem inferir a identidade do usuário. Transitar entre uma cadeia privada e uma pública, ou entre duas cadeias privadas, também revela metadados — como horários e valores de transações — que podem facilitar o rastreamento de usuários.

Em comparação com muitas novas blockchains homogêneas, essas cadeias podem ter taxas de transação muito baixas devido à competição, chegando perto de zero, enquanto blockchains com privacidade podem criar efeitos de rede mais fortes. A realidade é que, se uma “blockchain genérica” não tiver um ecossistema maduro, aplicativos de destaque ou vantagens de distribuição injustas, dificilmente os usuários terão motivos para usá-la ou construir nela, muito menos para permanecer fiéis.

Na blockchain pública, os usuários podem facilmente transacionar com outros usuários de diferentes cadeias — a escolha de qual cadeia usar não é tão importante. Mas, em blockchains privadas, a cadeia na qual o usuário entra é fundamental, pois uma vez ingressando, é pouco provável que migre para evitar riscos de privacidade. Essa dinâmica cria um efeito de “ganhador leva tudo”. Como a privacidade é essencial para muitas aplicações do mundo real, algumas 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 inteligência artificial (IA), eles crescerão em escala, aplicação e inteligência, trazendo também novos desafios para desenvolvedores.

Primeiro, veremos mais contratos listados nesses mercados. Isso significa que não apenas odds de eleições ou eventos geopolíticos em tempo real estarão disponíveis, mas também previsões de resultados detalhados e eventos cruzados complexos. À medida que esses contratos gerarem mais informações e se integrarem ao ecossistema de notícias (uma tendência 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 podem ser resolvidos com tecnologia de criptografia.

Para lidar com o aumento de contratos, será necessário desenvolver novas formas de alcançar consenso sobre eventos reais. Plataformas centralizadas (como verificar se um evento realmente aconteceu) são importantes, mas casos controversos, como o processo judicial Zelensky ou as eleições na Venezuela, também revelam suas limitações. Para lidar com esses casos marginais e expandir o uso de mercados preditivos para aplicações mais práticas, 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 alimentados por LLMs. Por exemplo, agentes de IA ativos nesses mercados podem coletar sinais globalmente para obter vantagens de curto prazo nas negociações. Isso pode nos ajudar a entender o mundo sob uma nova perspectiva e a prever tendências futuras com maior precisão (projetos como Prophet Arena já despertam grande expectativa). Além de atuar como analistas políticos complexos, esses agentes podem revelar fatores preditivos fundamentais para eventos sociais complexos ao estudarem estratégias emergentes.

Os mercados preditivos substituirão as pesquisas de opinião? Não. Pelo contrário, eles tornarão as pesquisas mais precisas (e as informações das pesquisas podem ser incorporadas aos mercados). Como professor de economia política, estou mais empolgado com a potencial sinergia entre mercados preditivos e o ecossistema vibrante de pesquisas de opinião — 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 das pesquisas são humanos, não bots.

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

Criptografia se expandirá para aplicações totalmente novas 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 1 milhão de vezes mais recursos do que executá-la diretamente. Em cenários com milhares de verificadores, esse custo vale a pena, mas em outros, é inviável.

Essa situação 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, com uso de memória de apenas alguns centenas de megabytes — 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 ponta é aproximadamente 10 mil vezes maior que a de CPUs de laptops. Até o final de 2026, uma única GPU será capaz de gerar provas de cálculos executados por CPU em tempo real.

Isso desbloqueia visões de computação verificável na nuvem, como previsto em pesquisas iniciais: se você já roda cargas de trabalho na nuvem usando CPU (porque sua tarefa não justifica usar GPU ou você não tem expertise), poderá obter provas criptográficas de correção de cálculo a custos razoáveis. Além disso, os proofers já estão otimizados para GPUs, sem necessidade de ajustes no seu código.

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

—— Equipe de edição de criptografia da a16z