As 8 Principais Tendências da Indústria Cripto Previstas pela a16z para 2026: A Ascensão das Blockchains de Privacidade, Transformação de Plataformas de Transação, etc.

Autor: a16z

Compilado por: Deep Tide TechFlow

A a16z (Andreessen Horowitz) lançou recentemente a sua lista de "grandes ideias" que podem surgir no setor tecnológico em 2026. Estas ideias foram propostas por parceiros das suas equipas de Apps, American Dynamism, Biotecnologia, Criptomoeda, Growth, Infraestrutura e Speedrun.

Abaixo estão algumas ideias e insights selecionados de colaboradores especiais no espaço das criptomoedas, abrangendo uma ampla gama de tópicos desde agentes inteligentes e inteligência artificial (IA), stablecoins, tokenização e finanças, privacidade e segurança até mercados de previsão e outras aplicações. Para mais informações sobre as perspetivas tecnológicas para 2026, leia o artigo completo.

Construir o Futuro

As plataformas de negociação são apenas o início, não o fim.

Hoje, além das stablecoins e de alguma infraestrutura central, quase todas as empresas de criptomoedas com bom desempenho transformaram-se ou estão em processo de transformação em plataformas de negociação. No entanto, qual será o resultado final se "todas as empresas cripto se tornarem plataformas de negociação"? Uma grande quantidade de competição homogénea não só distrairá os utilizadores, como também poderá deixar apenas alguns vencedores. As empresas que mudam para negociação demasiado cedo podem perder a oportunidade de construir modelos de negócio mais competitivos e sustentáveis.

Compreendo perfeitamente os desafios que os fundadores enfrentam na manutenção de uma posição financeira saudável, mas a busca exclusiva de adequação produto-mercado a curto prazo pode ter um custo. Isto é particularmente pronunciado na indústria cripto, onde a dinâmica única em torno de tokens e especulação frequentemente leva os fundadores por um caminho de "gratificação instantânea", muito semelhante a um "teste do marshmallow".

Não há nada de errado com as transações em si—são de facto uma função importante das operações de mercado—mas não são necessariamente o objetivo final. Os fundadores que se concentram no produto em si e procuram adequação produto-mercado com uma perspetiva de longo prazo provavelmente serão os maiores vencedores no final.

– Arianna Simpson, Parceira Geral, Equipa Cripto a16z

Novos Pensamentos sobre Stablecoins, Tokenização de Ativos Reais, Pagamentos e Finanças

Pensar sobre a Tokenização de Ativos Reais e Stablecoins de uma Forma Mais Nativa da Cripto

Vimos bancos, empresas fintech e gestoras de ativos demonstrando grande interesse em trazer ações dos EUA, commodities, índices e outros ativos tradicionais para a blockchain. No entanto, à medida que cada vez mais ativos tradicionais são trazidos para a blockchain, a sua tokenização é frequentemente "física"—ou seja, baseada em conceitos de ativos do mundo real existentes, sem utilizar completamente as características nativas da cripto.

Em contraste, formas de ativos sintéticos como futuros perpétuos (perps) oferecem liquidez mais profunda e são mais simples de implementar. Os perps também fornecem um mecanismo de alavancagem facilmente compreendido, tornando-os potencialmente o derivativo nativo mais adequado para o mercado cripto. As ações de mercados emergentes são talvez uma das classes de ativos mais interessantes para explorar o "perpify". Por exemplo, para algumas ações, a liquidez dos seus mercados de opções com data de expiração zero (0DTE) é frequentemente mais profunda do que o mercado spot, tornando o perpify uma experiência válida.

Em última análise, tudo se resume à escolha entre "persistência" e "tokenização"; em qualquer caso, temos razões para esperar ver mais tokenização de ativos do mundo real nativa da cripto no próximo ano.

Da mesma forma, em 2026, o setor das stablecoins verá mais "inovação de emissão, não apenas tokenização". As stablecoins tornaram-se mainstream em 2025, e a sua emissão continua a crescer.

No entanto, as stablecoins que carecem de uma infraestrutura de crédito forte são mais como "bancos estreitos", detendo ativos específicos altamente líquidos que são considerados extremamente seguros. Embora os bancos estreitos sejam um produto eficaz, não acredito que se tornem o pilar de longo prazo da economia on-chain.

Vimos muitos gestores de ativos emergentes, curadores e protocolos a promover empréstimos garantidos por ativos on-chain assegurados por garantia off-chain. Normalmente, estes empréstimos são gerados off-chain e depois tokenizados. No entanto, acredito que esta abordagem de tokenização oferece vantagens limitadas, talvez apenas na sua distribuição para utilizadores já on-chain. Portanto, os ativos de dívida devem ser gerados diretamente on-chain, em vez de serem gerados off-chain e depois tokenizados. Gerar ativos de dívida on-chain reduz os custos de serviço de empréstimos, custos de infraestrutura de back-end e melhora a acessibilidade. Os desafios residem na conformidade e na padronização, mas os programadores estão a trabalhar para abordar estas questões.

– Guy Wuollet, Parceiro Geral, Equipa Cripto a16z

As stablecoins impulsionam atualizações nos ledgers centrais dos bancos, abrindo cenários de pagamento totalmente novos.

Hoje, a maioria dos bancos ainda executa sistemas de software desatualizados que são difíceis para os programadores modernos reconhecerem: os bancos foram adotantes precoces de sistemas de software em grande escala já nas décadas de 1960 e 70. Nas décadas de 1980 e 90, começou a surgir software bancário central de segunda geração (como o GLOBUS da Temenos e o Finacle da InfoSys). No entanto, este software tornou-se obsoleto, e as atualizações têm sido demasiado lentas. Como resultado, muitos dos ledgers centrais críticos da indústria bancária—estas bases de dados chave que registam depósitos, garantias e outras obrigações—ainda funcionam em mainframes usando a linguagem de programação COBOL, dependendo de interfaces de ficheiros batch em vez de APIs modernas.

A maioria dos ativos globais ainda está armazenada nestes ledgers centrais com décadas de idade. Embora estes sistemas tenham sido comprovados na prática, sejam confiados pelos reguladores e profundamente integrados em cenários bancários complexos, também se tornaram um obstáculo à inovação. Por exemplo, adicionar características-chave como pagamentos em tempo real pode levar meses ou até anos, e envolve lidar com dívida tecnológica substancial e requisitos regulatórios complexos.

É precisamente aqui que as stablecoins entram. Nos últimos anos, as stablecoins encontraram uma adequação produto-mercado e entraram com sucesso na arena financeira mainstream. Este ano, as instituições financeiras tradicionais (TradFi) abraçaram as stablecoins a um nível sem precedentes. Instrumentos financeiros como stablecoins, depósitos tokenizados, obrigações governamentais tokenizadas e obrigações on-chain permitem que bancos, empresas fintech e instituições financeiras desenvolvam novos produtos e sirvam mais clientes. Mais importante ainda, estas inovações não forçam as instituições a reescrever os seus sistemas legados—embora estes sistemas estejam envelhecidos, têm funcionado de forma estável durante décadas. As stablecoins proporcionam assim às instituições uma forma completamente nova de inovar.

– Sam Broner

O Futuro dos Agentes Inteligentes e IA

Usar IA para realizar tarefas de investigação substantivas

Como economista matemático, no início deste ano, achei incrivelmente difícil fazer com que modelos de IA de nível consumidor compreendessem o meu fluxo de trabalho; no entanto, em novembro, consegui dar-lhes instruções abstratas como se fossem estudantes de doutoramento… e às vezes retornavam respostas inteiramente novas e corretamente executadas. Além disso, estamos a começar a ver a IA usada numa gama mais ampla de áreas de investigação—especialmente no raciocínio, onde os modelos de IA não só estão agora a auxiliar diretamente na descoberta, mas também a resolver autonomamente o problema de Putnam (talvez o exame de matemática de nível universitário mais difícil do mundo).

O que permanece pouco claro é em que áreas esta abordagem de auxílio à investigação será mais útil, e como. No entanto, antecipo que as capacidades de investigação da IA promoverão e inspirarão um novo estilo de investigação "polímata": um que tende a especular sobre relações entre várias ideias e a extrapolar rapidamente a partir de respostas mais hipotéticas. Estas respostas podem não ser totalmente precisas, mas pelo menos dentro de certos quadros lógicos, podem apontar na direção certa. Ironicamente, esta abordagem é de certa forma como aproveitar o poder da "ilusão" do modelo: quando estes modelos se tornam "inteligentes" o suficiente, permitir que explorem livremente espaços abstratos pode produzir algumas ideias sem sentido, mas às vezes também pode levar a descobertas revolucionárias, muito parecido com a forma como os humanos são mais criativos quando se libertam do pensamento linear e saem de direções claras.

Pensar sobre problemas desta forma requer um fluxo de trabalho de IA completamente novo—não apenas um modelo "agente-para-agente", mas um modelo mais complexo "agente-envolvido-em-agente"—no qual diferentes camadas de modelos auxiliam os investigadores a avaliar modelos em fase inicial e a extrair gradualmente insights valiosos. Usei este método para escrever artigos, enquanto outros o usaram para pesquisas de patentes, inventar novas formas de arte e até (infelizmente) descobrir novas formas de atacar contratos inteligentes.

No entanto, para executar este modelo de investigação de "agente de raciocínio envolvido", é necessária melhor interoperabilidade entre modelos, e uma forma de identificar e compensar razoavelmente a contribuição de cada modelo—e estes são os problemas que a tecnologia de encriptação pode ajudar a resolver.

– Scott Kominers, membro da equipa de investigação cripto da a16z, professor na Harvard Business School

Impostos ocultos impostos em redes abertas por agentes de IA

Com o surgimento dos Agentes de IA, um tipo de "imposto oculto" está a oprimir a internet aberta e a perturbar fundamentalmente a sua base económica. Esta perturbação decorre da crescente assimetria entre as camadas contextuais e de execução da internet: atualmente, os Agentes de IA extraem dados de sites de conteúdo suportados por publicidade (a camada contextual) para fornecer conveniência aos utilizadores, ao mesmo tempo que contornam sistematicamente os fluxos de receita que suportam a criação de conteúdo (como publicidade e subscrições).

Para prevenir um maior declínio da web aberta (e proteger o conteúdo diversificado que alimenta a IA), precisamos de implementar soluções tecnológicas e económicas em grande escala. Isto pode incluir conteúdo patrocinado de próxima geração, sistemas de microatribuição ou outros modelos de financiamento inovadores. Os acordos de licenciamento de IA existentes também se revelaram medidas paliativas de curto prazo, tipicamente compensando apenas os fornecedores de conteúdo por uma pequena fração da receita perdida devido à invasão do tráfego de IA.

A internet precisa de um modelo tecno-económico completamente novo que permita que o valor flua automaticamente. A mudança mais crítica no próximo ano será de um modelo de autorização estática para um modelo de compensação baseado no uso em tempo real. Isto significa testar e dimensionar sistemas—potencialmente aproveitando nanopagamentos apoiados por blockchain e critérios de atribuição sofisticados—para recompensar automaticamente cada entidade que contribui com informações para a conclusão bem-sucedida de tarefas por Agentes de IA.

– Liz Harkavy, Equipa de Investimento Cripto a16z

A privacidade é o fosso

A privacidade tornar-se-á o fosso mais importante no espaço cripto.

A privacidade é uma das características-chave que impulsionam as finanças globais para a blockchain. No entanto, também é um elemento crucial que falta em quase todas as blockchains hoje. Para a maioria das blockchains, a privacidade é frequentemente apenas algo secundário, uma reflexão tardia.

No entanto, a privacidade em si é agora um diferenciador-chave para a tecnologia blockchain. Mais importante ainda, a privacidade também pode criar um "bloqueio de chain", ou um efeito de rede de privacidade. Isto é especialmente importante numa era em que a competição de desempenho já não é uma vantagem suficiente.

Os protocolos de cadeia cross-chain tornam a migração entre diferentes chains incrivelmente fácil, desde que toda a informação seja pública. No entanto, esta conveniência desaparece assim que a privacidade é introduzida: transferir tokens através de chains é fácil, mas transferir privacidade através de chains é extremamente difícil. Os utilizadores enfrentam riscos ao entrar e sair de uma chain de privacidade, seja ao mudar para uma chain pública ou outra chain de privacidade, porque aqueles que observam dados on-chain, mempools ou tráfego de rede poderiam potencialmente deduzir a sua identidade. Cruzar a fronteira entre uma chain de privacidade e uma chain pública, ou mesmo entre duas chains de privacidade, pode vazar vários metadados, como a correlação entre tempos de transação e montantes—informação que poderia tornar o rastreamento de utilizadores muito mais fácil.

Comparadas com muitas novas chains homogéneas cujas taxas de transação podem ser reduzidas a perto de zero devido à competição, as blockchains com características de privacidade podem gerar efeitos de rede mais fortes. A realidade é que se uma blockchain de "uso geral" não tiver um ecossistema maduro, aplicações killer ou vantagens de distribuição injustas, há pouca razão para os utilizadores escolherem usá-la ou construir sobre ela, muito menos desenvolver lealdade.

Em blockchains públicas, os utilizadores podem facilmente transacionar com utilizadores noutras chains—não importa a qual chain se juntam. No entanto, em blockchains privadas, a chain que os utilizadores escolhem juntar-se torna-se particularmente importante, porque uma vez que se juntam, é menos provável que migrem para outras chains para evitar o risco de exposição de privacidade. Este fenómeno cria uma dinâmica de "o vencedor leva tudo". E porque a privacidade é crucial para a maioria das aplicações do mundo real, algumas chains de privacidade podem acabar por dominar o espaço cripto.

– Ali Yahya, Parceiro Geral da Equipa Cripto a16z

Outras indústrias e aplicações

Os mercados de previsão tornar-se-ão maiores, mais amplos e mais inteligentes.

Os mercados de previsão entraram gradualmente no mainstream, e no próximo ano, com a sua convergência com criptografia e inteligência artificial (IA), tornar-se-ão maiores, mais amplamente utilizados e mais inteligentes, ao mesmo tempo que trazem novos e significativos desafios aos programadores.

Primeiro, mais contratos serão listados em mercados de previsão. Isto significa que não teremos apenas acesso a cotações em tempo real sobre eleições importantes ou eventos geopolíticos, mas também previsões para uma ampla gama de resultados nuançados e eventos cruzados complexos. À medida que estes novos contratos descobrem mais informação e gradualmente se integram no ecossistema de notícias (uma tendência que já começou), levantarão questões sociais importantes, como equilibrar o valor da informação e como melhor desenhar estes mercados para os tornar mais transparentes e auditáveis—questões que podem ser abordadas através da criptografia.

Para abordar o aumento de novos contratos, precisamos de novas formas de alcançar consenso sobre eventos do mundo real para resolver estes contratos. Embora as soluções de plataforma centralizadas (como confirmar se um evento realmente ocorreu) sejam importantes, as suas limitações foram expostas em casos controversos como o mercado de processos judiciais de Zelensky e o mercado de eleições venezuelanas. Para abordar estes casos marginais e ajudar a expandir os mercados de previsão para aplicações mais práticas, novos mecanismos de governança descentralizada e oráculos de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) podem auxiliar na determinação da verdade por trás de resultados disputados.

O potencial da IA estende-se para além dos oráculos impulsionados por LLM. Por exemplo, Agentes de IA ativos nestas plataformas podem reunir sinais globalmente para obter vantagens comerciais de curto prazo. Isto não só nos ajuda a ver o mundo de perspetivas inteiramente novas, mas também permite previsões mais precisas de tendências futuras. (Projetos como Prophet Arena já alimentaram o entusiasmo do campo.) Para além de fornecer insights como analistas políticos sofisticados, estes Agentes de IA também podem revelar fatores preditivos fundamentais para eventos sociais complexos à medida que examinamos as suas estratégias emergentes.

Os mercados de previsão substituirão as sondagens de opinião? Não. Pelo contrário, melhorarão as sondagens de opinião (e a informação das sondagens de opinião também pode ser alimentada nos mercados de previsão). Como professor de economia política, estou mais entusiasmado com o potencial dos mercados de previsão para trabalharem em conjunto com o ecossistema diversificado de sondagens de opinião—mas precisaremos de confiar em novas tecnologias, como a IA, que pode melhorar a experiência de inquérito, e a encriptação, que pode fornecer formas inteiramente novas de verificar que os participantes de inquéritos e questionários são humanos e não robôs.

– Andy Hall, Conselheiro de Investigação Cripto na a16z, Professor de Economia Política na Universidade de Stanford

A tecnologia de encriptação expandir-se-á para aplicações inteiramente novas para além da blockchain.

Durante anos, os SNARKs (provas não interativas concisas de conhecimento zero, um tipo de prova criptográfica que verifica a correção de uma prova sem reexecutar o cálculo) têm sido principalmente usados no campo blockchain. Isto acontece porque a sua sobrecarga computacional é proibitivamente grande: provar um cálculo pode ser um milhão de vezes mais trabalhoso do que executar diretamente esse cálculo. Em cenários onde esta sobrecarga precisa de ser distribuída entre dezenas de milhares de validadores, vale a pena, mas noutros cenários é impraticável.

Esta situação está prestes a mudar. Até 2026, a sobrecarga computacional dos provers de zkVM (máquina virtual de conhecimento zero) será reduzida para aproximadamente 10 000 vezes, enquanto a sua pegada de memória será de apenas algumas centenas de megabytes—rápido o suficiente para funcionar em telemóveis e barato o suficiente para aplicação generalizada em vários cenários. Uma razão pela qual estas "10 000 vezes" podem ser um ponto de viragem crítico é que o throughput paralelo de GPUs de ponta é aproximadamente 10 000 vezes o de CPUs de portáteis. Até ao final de 2026, uma única GPU será capaz de gerar provas computacionais que de outra forma exigiriam execução de CPU em tempo real.

Isto desbloqueará algumas das visões propostas em artigos de investigação anteriores: computação na nuvem verificável. Se já está a executar cargas de trabalho de CPU na nuvem (porque as suas tarefas computacionais são insuficientes para aceleração de GPU, ou carece da experiência relevante, ou por razões históricas), será capaz de obter provas criptográficas de correção computacional a um custo razoável. Além disso, o prover já está otimizado para GPUs, não exigindo ajustes adicionais ao seu código.

– Justin Thaler, membro da equipa de investigação cripto da a16z, Professor Associado de Ciência da Computação na Universidade de Georgetown

— Equipa de Edição Encriptada a16z