8 ключових ідей для 2026 року

a16z нещодавно оприлюднив перелік «великих ідей», які технологічні розробники можуть реалізувати у наступному році, згідно з баченням партнерів команд Apps, American Dynamism, Bio, Crypto, Growth, Infra та Speedrun.

Нижче подано вибірку ключових ідей від учасників різних криптовалютних команд (та кількох запрошених експертів) щодо майбутнього — теми охоплюють агентів і AI, стейблкоїни, токенізацію та фінанси, приватність і безпеку, а також prediction markets і інші застосування. Детальніше про те, що нас цікавить у 2026 році, читайте у повному матеріалі.

Про створення

1. Торгівля як транзитний пункт — не фінальна мета — для криптокомпаній

Зараз майже кожна криптокомпанія, яка демонструє успіх (за винятком стейблкоїнів і окремих інфраструктурних рішень), вже перейшла або переходить до торгівлі. Але якщо «кожна криптокомпанія стає торговою платформою», що це означає для ринку? Велика кількість гравців у одному сегменті призводить до конкуренції за увагу та залишає лише кілька лідерів. Ті, хто поспішив із переходом до торгівлі, втратили можливість створити більш захищений, стійкий бізнес.

Я розумію засновників, які прагнуть зробити бізнес фінансово життєздатним, але орієнтація на миттєву відповідність продукту ринку також має свою ціну. Це особливо актуально у криптосекторі, де особливості токенів і спекуляцій можуть спонукати засновників до швидких рішень у пошуках product-market fit. Це своєрідний «marshmallow test» (експеримент на відкладене задоволення).

Торгівля — важлива функція ринку, але вона не повинна бути кінцевою метою. Засновники, які зосередяться на «продукті» у відповідності продукту ринку, можуть здобути перевагу.

– Arianna Simpson, генеральний партнер a16z crypto

Про стейблкоїни, токенізацію RWA, платежі та фінанси

2. Токенізація реальних активів і стейблкоїнів у більш криптонативному форматі

Банки, фінтех-компанії та керуючі активами активно цікавляться перенесенням американських акцій, товарів, індексів та інших традиційних активів в ончейн. Коли більше традиційних активів переходять в ончейн, токенізація часто залишається скевоморфною — тобто базується на класичному розумінні реальних активів і не використовує криптонативні переваги.

Синтетичні інструменти, як perpetual futures (perps), забезпечують глибшу ліквідність і часто простіше реалізуються. Perps також дають зрозуміле плече, тому вони можуть бути криптонативним деривативом із найкращим product-market fit. Акції ринків, що розвиваються, — одна з найбільш цікавих категорій для perpification. (Ринок опціонів з нульовим терміном до експірації — 0DTE — для окремих акцій часто має глибшу ліквідність, ніж спотовий, і міг би стати цікавим експериментом для perpification.)

Все зводиться до питання «perpification vs. tokenization»; але у будь-якому разі у наступному році ми побачимо більше криптонативної токенізації RWA.

У 2026 році ми також побачимо більше «оригінації, а не лише токенізації» щодо стейблкоїнів, які стали масовими у 2025; обсяг випуску стейблкоїнів і надалі зростає.

Стейблкоїни без потужної кредитної інфраструктури нагадують вузькі банки, які тримають лише певні ліквідні активи, що вважаються надзвичайно безпечними. Хоча вузький банкінг — це легітимний продукт, він не стане основою ончейн-економіки у довгостроковій перспективі.

З’являються нові керуючі активами, куратори і протоколи, які організовують ончейн-кредитування під забезпечення офчейн-активами. Часто ці кредити виникають офчейн і потім токенізуються. Токенізація тут дає мало переваг, окрім, можливо, розподілу користувачам, які вже ончейн. Тому боргові активи мають виникати в ончейн, а не виникати офчейн і токенізуватися. Оригінація в ончейн знижує витрати на обслуговування кредитів, витрати бек-офісу та підвищує доступність. Найскладніше — це комплаєнс і стандартизація, але розробники вже працюють над цими питаннями.

– Guy Wuollet, генеральний партнер a16z crypto

3. Стейблкоїни запускають цикл оновлення банківських реєстрів — і нові платіжні сценарії

Більшість банків працює на програмному забезпеченні, яке сучасним розробникам здається зовсім незнайомим: у 1960-х і 1970-х роках банки першими впроваджували великі програмні системи. Друга генерація core banking software стартувала у 1980-х і 1990-х (наприклад, Temenos GLOBUS та InfoSys Finacle). Але ці системи старіють і оновлюються надто повільно. Тому банківська галузь — особливо критичні core ledgers, основні бази даних для обліку депозитів, застав і зобов’язань — часто працює на мейнфреймах, програмується на COBOL, має пакетні інтерфейси замість API.

Переважна більшість світових активів зберігається на тих самих core ledgers, які десятиліттями не оновлювались. Ці системи перевірені часом, довірені регуляторами, інтегровані у складні банківські сценарії, але стримують інновації. Додавання такої функціональності, як реальні платежі, може займати місяці або роки, і вимагає проходження через технічний борг і регуляторні складнощі.

Саме тут з’являються стейблкоїни. Не лише останні роки стали періодом, коли стейблкоїни знайшли product-market fit і стали мейнстрімом, а й цього року TradFi-інституції прийняли їх на новому рівні. Стейблкоїни, токенізовані депозити, токенізовані казначейські облігації та ончейн-бонди дають банкам, фінтех-компаніям і фінансовим інституціям змогу створювати нові продукти й обслуговувати нових клієнтів. Головне — вони можуть це робити, не переписуючи свої legacy-системи, які хоч і старі, але працюють надійно десятки років. Стейблкоїни відкривають новий шлях для інституційної інновації.

– Sam Broner

Про агентів і AI

4. Використання AI для змістовних дослідницьких завдань

Як математичний економіст, я мав труднощі із тим, щоб споживчі AI-моделі розуміли мій робочий процес у січні; вже у листопаді я міг давати моделям абстрактні інструкції як докторанту — і вони іноді повертали нові, коректно виконані відповіді. Окрім мого досвіду, ми бачимо ширше використання AI для досліджень — особливо у reasoning domains, де моделі допомагають відкриттям і автономно розв’язують Putnam problems (один із найскладніших університетських іспитів з математики).

Залишається відкритим питання, у яких сферах така допомога буде найкориснішою. Я очікую, що AI-дослідження дадуть змогу новому стилю досліджень-поліматів: здатність припускати зв’язки між ідеями і швидко екстраполювати навіть із гіпотетичних відповідей. Відповіді можуть бути неточними, але все одно вказувати правильний напрям (у певній топології). Це схоже на використання сили «галюцинацій» моделей: коли моделі стають достатньо «розумними», надання їм абстрактного простору для пошуку може породжувати нісенітницю — але іноді відкриває нові відкриття, як і у людей.

Такий стиль мислення потребує нового AI-воркфлоу — не просто agent-to-agent, а agent-wrapping-agent — де моделі допомагають досліднику оцінити підходи попередніх моделей і послідовно синтезувати корисне з зайвого. Я використовую цей підхід для написання статей, інші — для патентних пошуків, створення нових форм мистецтва чи (на жаль) пошуку нових атак на смарт-контракти.

Однак, для роботи ансамблів reasoning agents у дослідженнях потрібна краща взаємодія між моделями, а також спосіб компенсації внеску кожної моделі — обидва ці питання може вирішити крипто.

– Scott Kominers, дослідницька команда a16z crypto, професор Гарвардської бізнес-школи

5. Невидимий податок на відкритий веб

Зростання AI-агентів накладає невидимий податок на відкритий веб, фундаментально змінюючи його економічну основу. Причина — зростаюча невідповідність між контекстним і виконавчим рівнями інтернету: AI-агенти витягують дані з сайтів, що фінансуються рекламою (контекстний рівень), надаючи користувачам зручність, але обходячи джерела доходу (реклама, підписки), які фінансують контент.

Щоб зберегти відкритий веб (і різноманітний контент, який живить AI), потрібне масове впровадження технічних та економічних рішень. Це можуть бути моделі нового покоління спонсорованого контенту, micro-attribution systems чи інші фінансові моделі. Існуючі AI-ліцензійні угоди — це фінансово нежиттєздатна «Band-Aid» (тимчасова латка), яка часто компенсує контент-провайдерам лише частину доходу, втраченої через AI-трафік.

Вебу потрібна нова техно-економічна модель, де цінність автоматично розподіляється. Ключовий перехід наступного року — це перехід від статичних ліцензій до компенсації у реальному часі, залежно від використання. Це означає тестування і масштабування систем — потенційно з використанням blockchain-enabled nanopayments і складних стандартів атрибуції — для автоматичного винагородження кожної сутності, яка сприяє успішному виконанню завдання агентом.

– Liz Harkavy, інвестиційна команда a16z crypto

Про приватність і безпеку

6. Приватність стане ключовим захистом у крипто

Приватність — критична функція для переходу світових фінансів в ончейн. Це також та функція, якої майже всі сучасні блокчейни позбавлені. Для більшості мереж приватність була другорядною темою.

Тепер приватність сама по собі достатньо приваблива, щоб відрізнити мережу від інших. Вона створює ефект lock-in для мережі; приватний network effect. Особливо у світі, де конкуренція за продуктивність більше не є достатньою.

Завдяки bridging protocols легко переходити з однієї мережі в іншу, якщо все публічно. Але як тільки дані стають приватними, це вже не так: bridging tokens — легко, bridging secrets — складно. Завжди є ризик, що при переході у приватну зону чи з неї користувачі мережі, мемпулу чи трафіку можуть ідентифікувати вас. Перетин межі між приватною і публічною мережею — або навіть між двома приватними мережами — призводить до витоку метаданих, таких як час і розмір транзакцій, що спрощує трекінг.

Порівняно з багатьма новими мережами, де комісії, ймовірно, будуть знижені до нуля через конкуренцію (blockspace фактично став однаковим скрізь), блокчейни з приватністю можуть мати набагато сильніші network effects. Якщо «універсальна» мережа не має вже розвиненої екосистеми, killer-додатку чи переваги розподілу, немає великої причини її використовувати чи будувати на її основі — не кажучи вже про лояльність.

На публічних блокчейнах користувачам легко взаємодіяти з іншими мережами — неважливо, яку вони обирають. На приватних блокчейнах вибір мережі набагато важливіший, бо, приєднавшись, користувачі менш схильні переходити і ризикувати розкриттям. Це створює winner-take-most dynamic. Оскільки приватність критична для більшості реальних сценаріїв, кілька приватних мереж можуть володіти більшою частиною крипто.

– Ali Yahya, генеральний партнер a16z crypto

Про інші індустрії та застосування

7. Prediction markets стануть більшими, ширшими і розумнішими

Prediction markets вже стали мейнстрімом, а у наступному році вони стануть ще більшими, ширшими і розумнішими, інтегруючись із крипто та AI — і водночас створюючи нові виклики для розробників.

Буде створено набагато більше контрактів. Ми зможемо отримувати реальні коефіцієнти не лише для великих виборів чи геополітичних подій, а й для різноманітних складних і перехресних результатів. Коли ці контракти стають частиною новинної екосистеми (це вже відбувається), вони піднімають важливі питання про баланс цінності цієї інформації і про те, як краще їх проєктувати для прозорості, аудиту та іншого — що можливо завдяки крипто.

Щоб обробити більший обсяг контрактів, потрібні нові способи узгодження істини для їх вирішення. Централізоване вирішення на платформі (чи відбулася подія? як це підтвердити?) важливе, але спірні випадки, як ринок костюма Зеленського та ринок виборів у Венесуелі, показують його межі. Для масштабування prediction markets потрібні нові типи decentralized governance та LLM oracles для визначення істини у спірних випадках.

AI відкриває додаткові можливості для oracles, що виходять за межі LLM. Наприклад, AI-агенти, які торгують на платформах, можуть шукати сигнали по всьому світу, щоб отримати торгову перевагу, відкриваючи нові підходи до розуміння світу і прогнозування майбутнього. (Проекти, як Prophet Arena, вже натякають на перспективи цього напрямку.) Окрім того, що вони можуть бути складними політичними аналітиками для інсайтів, ці агенти можуть також розкривати нові речі про root predictors складних суспільних подій, якщо аналізувати їх стратегії.

Чи замінять prediction markets polling? Ні; вони покращують polling (а інформація з опитувань може бути використана у prediction markets). Як політолог, я найбільше захоплений тим, як prediction markets можуть працювати разом із багатою екосистемою polling — але нам потрібно спиратися на AI, який покращує досвід проходження опитувань; і крипто, яке може забезпечити нові способи доведення того, що респонденти — не боти, а люди.

– Andy Hall, дослідницький радник a16z crypto, професор політичної економії Стенфордського університету

8. Крипто — новий примітив для використання поза блокчейнами

SNARKs — криптографічні докази, які дозволяють перевіряти обчислення без повторного виконання — роками залишалися технологією лише для блокчейнів. Витрати були надто високими: доказ обчислення міг вимагати у 1 000 000 разів більше роботи, ніж саме виконання. Це виправдано, коли витрати розподіляються між тисячами валідаторів, але неприйнятно поза блокчейнами.

У 2026 році zkVM provers досягнуть приблизно 10 000-кратних витрат з обсягом пам’яті у сотні мегабайтів — достатньо швидко для роботи на телефонах, достатньо дешево для повсюдного використання. Ось чому 10 000 може бути магічним числом: топові GPU мають ~10 000-кратну паралельну продуктивність порівняно з CPU ноутбука. До кінця 2026 року один GPU зможе генерувати докази виконання CPU у реальному часі.

Це може реалізувати давню ідею з наукових статей: verifiable cloud computing. Якщо ви запускаєте CPU-навантаження у хмарі — бо обчислення не досить складні для GPU, або бракує експертизи, або через спадок — ви зможете отримати криптографічні докази коректності за розумною ціною. prover вже оптимізований для GPU; ваш код не потребує змін.

– Justin Thaler, дослідницька команда a16z crypto, доцент кафедри комп’ютерних наук Джорджтаунського університету

Застереження:

1. Стаття повторно опублікована з [a16zcrypto]. Всі авторські права належать оригінальному автору [a16zcrypto]. Якщо у вас є заперечення до цієї публікації, зверніться до команди Gate Learn — вони оперативно вирішать питання.
2. Відмова від відповідальності: Погляди і думки, викладені у статті, належать виключно автору і не є інвестиційною порадою.
3. Переклади статті іншими мовами здійснює команда Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених матеріалів заборонено.