原文标题：17 things we’re excited about for crypto in 2026

编译：佳欢，Chaincatcher

编辑注： a16z 本周发布了各团队（Apps, American Dynamism, Bio, Crypto, Growth, Infra, Speedrun）合作伙伴的年度“重大想法”。以下是 a16z crypto 各位合作伙伴及客座贡献者对未来的观察——主题涵盖代理和 AI；稳定币、代币化和金融；隐私和安全；预测市场、SNARKs 和其他应用，以及我们将如何构建。

1. 更优质、更智能的稳定币入金/出金通道

去年，稳定币的交易量估计达到了 46 万亿美元，不断创下历史新高。为了让这个数字更直观：这是 PayPal 交易量的 20 倍以上；接近 Visa（世界上最大的支付网络之一）的 3 倍；并且正在迅速逼近 ACH（美国用于直接存款等金融交易的电子网络）的交易量。

如今，你可以以不到一美分的成本、在不到一秒钟内发送稳定币。然而，尚未解决的问题是如何将这些“数字美元”连接到人们日常使用的金融轨道——换句话说，就是稳定币的入金/出金通道。

新一代初创公司正在填补这一空白，将稳定币与更熟悉的支付系统和本地货币连接起来。有些公司使用加密证明，让人们私密地将本地余额兑换为数字美元。有些公司集成区域网络，利用二维码、实时支付轨道和其他功能来实现银行间支付；而其他公司则在构建真正互操作的全球钱包层和发卡平台，让用户在日常商家处消费稳定币。这些方法共同扩展了数字美元经济的参与者，并可能加速稳定币作为主流支付手段的直接使用。

随着这些入金/出金通道的成熟，以及数字美元直接接入本地支付系统和商家工具，新行为将随之涌现。工人可以实时跨国接收工资；商家无需银行账户即可接收全球美元；应用可以即时与全球任何用户结算价值。稳定币将从利基金融工具根本性地转变为互联网的基础结算层。

—— Jeremy Zhang, a16z crypto 工程团队

2. 以更加“加密原生”的方式思考 RWA 代币化和稳定币

我们看到银行、金融科技公司和资产管理公司对将美国股票、大宗商品、指数和其他传统资产上链表现出强烈兴趣。随着更多传统资产上链，目前的代币化往往是“拟物化”的（skeuomorphic）——即根植于当前真实世界资产的概念，而没有利用加密原生的功能。

但是，像永续期货（Perps）这样的合成表现形式允许更深的流动性，并且往往更容易实现。Perps 还提供了易于理解的杠杆，因此我相信它们是加密原生衍生品中产品市场契合度（PMF）最强的。我还认为，新兴市场股票是最有趣的“永续化”（perpification）资产类别之一。（某些股票的“零日到期”或 0DTE 期权市场的流动性往往比现货市场更深，这将是永续化的一个迷人实验。）

这一切归结为“永续化与代币化”的问题；但无论如何，我们应该在来年看到更多加密原生的 RWA 代币化。

沿着类似思路，在 2026 年，随着稳定币在 2025 年进入主流，我们将看到更多“原生发行（Origination），而不仅仅是代币化”；未偿还的稳定币发行量将继续增长。

但是，没有强大信贷基础设施的稳定币看起来像“狭义银行”，它们持有被视为特别安全的特定流动资产。虽然狭义银行是一个有效的产品，但我认为它不会成为链上经济长期的支柱。

我们已经看到许多新的资产管理公司、策展人和协议开始促进基于链下抵押品的链上资产支持借贷。这些贷款往往在链下发行然后代币化。我认为代币化在这里提供的益处很少，除了或许分发给已经上链的用户。这就是为什么债务资产应该在链上原生发行，而不是在链下发行然后代币化。在链上原生发行降低了贷款服务成本、后台结构成本，并提高了可访问性。这里具有挑战性的部分将是合规和标准化，但构建者们已经在努力解决这些问题。

—— Guy Wuollet, a16z crypto 普通合伙人

3. 稳定币解锁银行账本升级周期——以及新支付场景

普通银行运行的软件对现代开发者来说是不可识别的：在 1960 年代和 1970 年代，银行是大型软件系统的早期采用者。第二代核心银行软件始于 1980 年代和 1990 年代（例如通过 Temenos 的 GLOBUS 和 Infosys 的 Finacle）。但所有这些软件都在老化，且升级太慢。因此，银行业——尤其是关键的核心账本（跟踪存款、抵押品和其他义务的关键数据库）——仍然经常运行在大型机上，用 COBOL 编程，并使用批处理文件接口而不是 API。

全球大部分资产都存在于这些同样有几十年历史的核心账本上。虽然这些系统经过实战考验、受监管者信任，并深度集成到复杂的银行场景中，但它们也阻碍了创新。添加像实时支付 (RTP) 这样的关键功能可能需要几个月，或者更可能几年，并需要应对层层技术债务和监管复杂性。

这就是稳定币的作用所在。不仅仅是过去几年稳定币找到了产品市场契合度并进入主流，而且今年，传统金融（TradFi）机构以前所未有的水平拥抱了它们。稳定币、代币化存款、代币化国债和链上债券允许银行、金融科技公司和金融机构构建新产品并服务新客户。更重要的是，它们可以做到这一点，而无需迫使这些组织重写他们的遗留系统——这些系统虽然老化，但已经可靠运行了几十年。稳定币因此为机构提供了创新的新方式。

—— Sam Broner, 投资合伙人

4. 互联网即银行

随着代理（Agents）大规模到来，以及更多商务在后台自动发生而不是通过用户点击，那么金钱（即价值！）的移动方式需要改变。

在一个系统根据“意图”而非分步指令行动的世界里——因为 AI 代理识别需求、履行义务或触发结果而转移资金——价值必须像今天的信息一样快速、自由地流动。这就是区块链、智能合约和新协议的作用。

智能合约已经可以在几秒钟内全球结算一美元支付。但是，在 2026 年，像 x402 这样的新兴原语将使该结算变得可编程和响应式：代理即时、无许可地为数据、GPU 时间或 API 调用相互支付——无需发票、对账或批量处理。开发者发布捆绑了内置支付规则、限额和审计追踪的软件更新——无需法币集成、商家入驻或银行。预测市场随着事件展开实时自我结算——赔率更新、代理交易、全球几秒钟内清算……无需托管人或交易所。

一旦价值可以这样移动，“支付流”就不再是单独的操作层，而是成为网络行为：银行成为互联网基本管道的一部分，资产成为基础设施。如果金钱成为互联网可以路由的数据包，那么互联网就不只是支持金融系统……它本身就成为了金融系统。

—— Christian Crowley 和 Pyrs Carvolth, a16z crypto 上市团队

5. 人人可享的财富管理

个性化财富管理服务传统上仅限于银行的高净值客户：跨资产类别提供定制建议和个性化投资组合代价高昂且操作复杂。但随着更多资产类别被代币化，加密轨道启用的策略——使用 AI 推荐和副驾驶（Co-pilots）进行个性化——能够以极低的成本即时执行和再平衡。

这不仅仅是机器人顾问；每个人都可以获得主动的投资组合管理，而不仅仅是被动管理。在 2025 年，传统金融增加了其投资组合对加密货币的配置（直接或通过 ETPs），但这只是开始；在 2026 年，我们将看到为“财富积累”而构建的平台——不仅仅是“财富保值”——因为金融科技公司（如 Revolut 和 Robinhood）和中心化交易所（如 Coinbase）将利用他们的技术栈优势来占领更多市场。

同时，像 Morpho Vaults 这样的 DeFi 工具自动将资产分配到具有最佳风险调整收益率的借贷市场——为投资组合提供核心收益分配。将剩余流动余额持有为稳定币而不是法币，并持有为代币化货币市场基金而不是传统货币市场基金，进一步扩展了收益的可能性。

最后，零售投资者现在更容易接触到更多非流动性私人市场资产，如私人信贷、IPO 前公司和私募股权，因为代币化有助于解锁这些市场，同时仍维持合规和报告要求。随着平衡投资组合的各种组件被代币化（沿着风险谱系从债券到股票，再到私人资产和另类投资），它们可以自动再平衡，而无需进行繁琐的电汇操作。

—— Maggie Hsu, a16z crypto 上市团队

6. 从“了解你的客户”（KYC）到“了解你的代理”（KYA）

AI 代理经济的瓶颈正从智能转向身份。

在金融服务中，“非人类身份”如今的数量已以 96 比 1 超过了人类员工——然而这些身份仍是未开户的“幽灵”。这里缺失的关键原语是 KYA：了解你的代理 (Know Your Agent)。

正如人类需要信用分数来获得贷款一样，代理将需要加密签名的凭证来交易——将代理链接到其委托人、其约束及其责任。直到这一点存在之前，商家将继续在防火墙处阻挡代理。那个花了几十年构建 KYC 基础设施的行业，现在只有几个月的时间来搞清楚 KYA。

—— Sean Neville，Circle 联合创始人兼 USDC 架构师；Catena Labs CEO

7. 我们将使用 AI 进行实质性研究任务

作为一名数学经济学家，今年一月份时，让消费级 AI 模型理解我的工作流程都很难；但到十一月，我可以像对博士生那样给模型下达抽象指令……而且它们有时会返回新颖且正确执行的答案。除了我的经历，我们开始看到 AI 被更广泛地用于研究——特别是在推理领域，模型现在直接辅助发现，甚至自主解决 Putnam 问题（或许是世界上最难的大学级数学考试）。

这仍然是一个开放问题：这种研究辅助将最有助于哪些领域，以及如何辅助。但我预计 AI 研究将启用并奖励一种新的博学多才 (polymath) 研究风格：一种青睐推测想法之间关系的能力，并从甚至更推测性的答案中快速推断。那些答案可能不准确，但仍能指向正确的方向（至少在某种拓扑下）。讽刺的是，这有点像利用模型幻觉的力量：当模型“足够聪明”时，给它们抽象空间来碰撞仍可能产生胡言乱语——但有时能敲开发现的大门，就像人们在不按线性、明确方向工作时往往最具创造力一样。

以这种方式推理将需要一种新的 AI 工作流程风格——不仅仅是代理对代理，而是更多代理-包装-代理 (agent-wrapping-agent)——其中模型层帮助研究人员评估早期模型的方法，并逐步去伪存真。我一直使用这种方法来写论文，而其他人则进行专利搜索、发明新的艺术形式，或者（不幸地）发现新型智能合约攻击。

然而：操作这种研究用的包装推理代理集合将需要更好的模型间互操作性，以及一种识别并适当补偿每个模型贡献的方式——两者都是加密货币可以帮助解决的问题。

—— Scott Kominers, a16z crypto 研究团队及哈佛商学院教授

8. 开放网络的“无形税”

AI 代理的兴起正在对开放网络施加一种无形税，从根本上破坏其经济基础。这种破坏源于互联网的上下文层和执行层之间日益增长的不匹配：目前，AI 代理从广告支持的网站（上下文层）提取数据，为用户提供便利，同时系统性地绕过资助内容的收入流（如广告和订阅）。

为了防止开放网络的侵蚀（并保留为 AI 本身提供动力的多样化内容），我们需要大规模部署技术和经济解决方案。这可能包括下一代赞助内容模型、微归属系统或其他新型融资模型。现有的 AI 许可协议也被证明是财务上不可持续的“创可贴”，通常只是以内容提供商因 AI 吞噬流量而损失收入的一小部分来补偿它们。

网络需要一种新的技术经济模型，其中价值可以自动流动。来年的关键转变将是从静态许可转向实时、基于使用量的补偿。这意味着测试和扩展系统——可能利用区块链启用纳米支付和复杂的归属标准——以自动奖励每个为代理成功任务贡献信息的实体。

—— Elizabeth Harkavy, a16z crypto 投资团队

9. 隐私将是加密货币中最重要的一道护城河

隐私是世界金融转向链上的一个关键特性。它也是几乎所有现有区块链都缺少的一个特性。对于大多数链来说，隐私不过是个事后的想法。

但现在，隐私本身就足够引人注目，能将一条链与其他所有链区分开来。隐私还做了更重要的事：它创造了链的锁定效应；如果你愿意这么说，即一种隐私网络效应。特别是在一个仅靠性能竞争已不再足够的世界里。

多亏了跨链桥协议，只要一切都是公开的，从一条链移动到另一条链就很琐碎。但一旦你让事情变得私有，就不再是这样了：桥接代币容易，桥接秘密难。 当从私有区域进出时，总有风险，那些监视链、内存池或网络流量的人可能搞清楚你是谁。从私有链到公有链的边界——甚至两条私有链之间——都会泄露各种元数据，如交易时间和大小的相关性，这使得跟踪某人变得更容易。

与许多无差异的新链相比（其中费用可能因竞争而降至零——区块空间已变得处处相同），具有隐私的区块链可以拥有更强的网络效应。现实是，如果一条“通用”链还没有蓬勃发展的生态系统、杀手级应用或不公平的分发优势，那么几乎没有理由让任何人使用它或在其上构建——更不用说忠诚于它了。

当用户在公有区块链上时，他们很容易与其他链上的用户交易——他们加入哪条链并不重要。当用户在私有区块链上时，另一方面，他们选择的链就更重要了，因为一旦加入，他们就不太可能离开并冒被暴露的风险。这创造了一个赢家通吃的动态。而且因为隐私对大多数现实世界用例都是必需的，一小部分隐私链可能将占据大部分加密货币市场。

—— Ali Yahya, a16z crypto 普通合伙人

10. 消息传递的（近）未来不仅仅是抗量子，它是去中心化的

随着世界为量子计算做准备，许多基于加密的消息应用（Apple, Signal, WhatsApp）已领先一步，都做了出色的工作。问题是，每个主要消息应用都依赖于我们信任由单一组织运行的私有服务器。这些服务器是政府关闭、后门或胁迫交出私有数据的容易目标。

量子加密有什么用，如果一个国家能关闭你的服务器；如果一家公司有私有服务器的钥匙；或者甚至如果一家公司拥有一个私有服务器？私有服务器需要“相信我”——但没有私有服务器意味着“你不必相信我”。通信不需要中间有单一公司。消息传递需要开放协议，我们不必信任任何人。

实现它的方式是通过去中心化网络：没有私有服务器。没有单一应用。所有开源代码。一流的加密——包括针对量子威胁的。有了开放网络，就没有单一的人、公司、非营利组织或国家能剥夺我们沟通的能力。即使一个国家或公司关闭了一个应用，第二天就会弹出 500 个新版本。关闭一个节点，区块链等多重经济激励会立即让一个新节点取而代之。

当人们像拥有他们的钱一样拥有他们的消息——即拥有私钥——一切都会改变。应用可能来来去去，但人们将始终保持对他们的消息和身份的控制；终端用户现在可以拥有他们的消息，即使不是拥有应用。

这不仅仅是抗量子和加密；这是所有权和去中心化。如果缺了这两者，我们所做的只是构建不可破坏的加密，但它仍能被关闭。

—— Shane Mac, XMTP Labs 联合创始人兼 CEO

11. 秘密即服务

在每个模型、代理和自动化背后，都隐藏着一个简单的依赖：数据。但今天大多数数据管道——输入或输出模型的数据——都是不透明的、可变的且不可审计的。这对某些消费应用来说没问题，但许多行业和用户（如金融和医疗）要求公司保持敏感数据私有。这也是目前阻碍机构代币化真实世界资产的主要障碍。

那么，我们如何在保持隐私的同时启用安全、合规、自治且全球互操作的创新？有许多方法，但我将关注数据访问控制：谁控制敏感数据？它如何移动？谁（或什么）能访问它？

没有数据访问控制，目前任何想保持数据机密的人都必须使用集中式服务或构建自定义设置——这不仅耗时且昂贵，还阻碍了传统金融机构等完全解锁链上数据管理的特性和益处。而且随着代理系统开始自主浏览、交易和决策，各行业用户和机构都需要加密保证，而不是“尽力信任”。

这就是为什么我相信我们需要**“秘密即服务”**：这是一种新技术，能提供可编程的、本地数据访问规则；客户端加密；以及去中心化密钥管理，强制执行谁能在何种条件下解密什么，以及持续多长时间……全部在链上强制执行。结合可验证数据系统，“秘密”然后可以成为互联网基本公共基础设施的一部分——而不是应用级的补丁（其中隐私往往是事后附加的）——从而使隐私成为核心基础设施。

—— Adeniyi Abiodun, Mysten Labs 首席产品官兼联合创始人

12. 从“代码即法律”到“规范即法律”

最近的 DeFi 黑客攻击打击了经过实战考验的协议，这些协议拥有强大的团队、勤勉的审计和多年的生产经验。这些事件突显了一个令人不安的现实：今天的标准安全实践仍然主要是启发式的和逐案处理的。

要走向成熟，DeFi 安全需要从 Bug 模式转向设计级属性，并从“尽力而为”转向“原则性”方法：

• 在静态/部署前方面（测试、审计、形式化验证），这意味着系统地证明全局不变量，而不是验证手动挑选的局部不变量。几支团队正在构建的 AI 辅助证明工具现在可以帮助编写规范、提出不变量，并分担过去因极其昂贵而无法实施的大部分手动证明工程。

• 在动态/部署后方面（运行时监控、运行时强制执行等），那些不变量可以变成实时“护栏”：最后一道防线。这些护栏将直接编码为运行时断言，每笔交易都必须满足。

所以现在，我们不再假设每个 Bug 都被捕获，而是强制执行代码本身的关键安全属性，自动回滚任何违反它们的交易。

这不仅仅是理论。在实践中，迄今为止几乎每一次攻击利用都会在执行期间触发这些检查之一，从而可能阻止黑客。所以曾经流行的“代码即法律” (code is law) 演变为**“规范即法律” (spec is law)**：即使是新型攻击也必须满足保持系统完整的相同安全属性，因此剩下的攻击要么微不足道，要么极难执行。

—— Daejun Park, a16z crypto 工程团队

13. 预测市场变得更大、更广、更智能

预测市场已经进入主流，而在来年，随着它们与加密货币和 AI 的交汇，它们只会变得更大、更广、更智能——同时也给构建者提出了新的重要挑战。

首先，将列出更多合约。这意味着我们将能够访问实时赔率，不仅针对主要选举或地缘政治事件，还针对各种细枝末节的结果和复杂、交叉的事件。随着这些新合约浮出更多信息并成为新闻生态系统的一部分，它们将引发重要的社会问题：关于我们如何平衡这种信息的价值，以及如何更好地设计它们，使其更透明、可审计——这利用加密货币是可能的。

为了处理更大的合约量，我们需要新方法来对真相达成一致，以解决合约。中心化平台决议很重要，但像“泽连斯基西装市场”和“委内瑞拉选举市场”这样的争议案例显示了其局限性。为了解决这些边缘案例并帮助预测市场扩展到更有用的应用，新型去中心化治理和 LLM 预言机可以帮助确定争议结果的真相。

AI 开启了预测市场的新可能性——包括代理根据实时数据自动下注、合成新合约，以及基于代理行为动态调整市场的机制。这将使预测市场更智能、更响应式，并可能解锁新用例，如实时风险评估、自动化对冲和 AI 驱动的预测。

然而，随着规模增长，构建者将面临新挑战：确保市场抗操纵能力、处理争议解决的复杂性，以及平衡信息透明与隐私。这些挑战将推动创新，如先进的加密证明和去中心化仲裁系统。

—— Andy Hall, a16z crypto 研究顾问及斯坦福大学政治经济学教授

14. “质押媒体” (Staked Media) 的兴起

传统媒体模式的裂痕——及其所谓的客观性——已经显现了一段时间。互联网给了每个人发言权，更多的运营商、从业者和建设者现在直接向公众发声。他们的观点反映了他们在世界中的利益（Stakes），而且反直觉的是，受众往往尊重他们，不是尽管有这些利益，而是正因为有这些利益。

这里的新事物不是社交媒体的兴起，而是允许人们做出公开可验证承诺的加密工具的到来。当 AI 使得生成无限内容（无论是真实的还是虚构的，且可以声称任何观点或人设）变得廉价和容易时，仅仅依靠人们（或机器人）所说的话感觉已不足够。

代币化资产、可编程锁定、预测市场和链上历史记录提供了更坚实的信任基础：评论员可以发表论点，并证明他们言行一致（putting their money where their mouth is）。播客主可以锁定代币以证明他们不会投机取巧或“拉高出货”。分析师可以将预测与公开结算的市场挂钩，创建可审计的记录。

这就是我所想的“质押媒体” (Staked Media) 的早期形态：一种不仅拥抱“利益相关”（skin in the game）理念，而且提供证明的媒体形式。在这个模型中，可信度既不来自假装超然，也不来自毫无根据的主张；相反，它来自拥有你可以对其做出透明和可验证承诺的利益。质押媒体不会取代其他形式的媒体，它补充了我们已有的东西。它提供了一个新信号：不仅仅是“相信我，我是中立的”，而是“这是我愿意承担的风险，以及你可以如何检查我是否在说真话”。

—— Robert Hackett, a16z crypto 编辑团队

15. 加密技术提供了一种超越区块链的新原语

多年来，SNARKs——允许你在不重新执行的情况下验证计算的加密证明——主要只是一种区块链技术。其开销实在太高了：证明一个计算可能比仅仅运行它多花 1,000,000 倍的工作量。当你在成千上万个验证者之间分摊时这是值得的，但在其他任何地方都不切实际。

这即将改变。在 2026 年，zkVM 证明器的开销将降至约 10,000 倍，且内存占用在几百兆字节——快到可以在手机上运行，便宜到可以无处不在。这里有一个原因说明为什么 10,000 倍可能是一个神奇的数字：高端 GPU 的并行吞吐量比笔记本电脑 CPU 高约 10,000 倍。到 2026 年底，单个 GPU 将能够实时生成 CPU 执行的证明。

这可以解锁旧研究论文中的一个愿景：可验证云计算 (Verifiable Cloud Computing)。如果你无论如何都要在云端运行 CPU 工作负载——因为你的计算不够重不需要 GPU 化，或者你缺乏专业知识，或者遗留原因——你将能够以合理的价格开销获得正确性的加密证明。证明器已经是 GPU 优化的；你的代码不需要是。

—— Justin Thaler, a16z crypto 研究团队，乔治城大学计算机科学副教授

16. 交易只是中转站，而非加密业务的终点

似乎今天每家经营良好的加密公司（除了稳定币和一些核心基础设施）都已经转型或正在转型做交易。但是，如果“每家加密公司都成为交易平台”，那么这把每个人置于何地？这么多参与者都在做同样的事情会蚕食大众的心智份额，只留下少数大赢家。这意味着那些过快转型做交易的公司错过了建立更具防御性、更持久业务的机会。

虽然我非常同情所有那些试图让财务状况好转的创始人，但追逐即时的产品市场契合度（PMF）也是有代价的。这个问题在加密领域尤为突出，因为围绕代币和投机的独特动态可能会引导创始人在寻找 PMF 的旅程中走上即时满足的道路……如果你愿意的话，这是一种“棉花糖测试”（延迟满足测试）。

交易本身没有错——这是一项重要的市场功能——但它不必是最终目的地。那些专注于产品市场契合度中**“产品”**部分的创始人，最终可能会成为更大的赢家。

—— Arianna Simpson, a16z crypto 普通合伙人

17. 释放区块链的全部潜力

过去十年，在美国构建区块链网络的最大障碍之一一直是法律的不确定性。证券法被过度延伸和选择性执行，迫使创始人进入一个为“公司”而非“网络”构建的监管框架。多年来，减轻法律风险取代了产品战略；工程师被迫给律师让位。

这种动态导致了许多奇怪的扭曲：创始人被告知要避免透明度；代币分发在法律上变得随意；治理变成了作秀；组织结构也是为了法律掩护而优化的。代币被设计成避免经济价值/没有商业模式。更糟糕的是，无视规则的加密项目往往跑赢了那些真诚的建设者。

但是，加密市场结构监管——政府通过该法案的可能性比以往任何时候都大——有潜力在明年消除所有这些扭曲。如果通过，这项立法将激励透明度，建立明确标准，并以更清晰、结构化的融资、代币发行和去中心化路径取代“执法轮盘赌”。继 GENIUS 法案之后，稳定币的扩散已经爆炸式增长；围绕加密市场结构的立法将是一个更重大的转变，但这次是针对网络。

换句话说，这样的监管将使区块链网络能够像网络一样运作——开放、自治、可组合、可信中立和去中心化。

—— Miles Jennings, a16z crypto 政策团队及总法律顾问