a16z की 2026 के लिए क्रिप्टो उद्योग की 8 प्रमुख भविष्यवाणी: प्राइवेसी ब्लॉकचेन का उदय, लेनदेन प्लेटफॉर्म परिवर्तन, आदि

लेखक: a16z

संकलित: Deep Tide TechFlow

a16z (Andreessen Horowitz) ने हाल ही में 2026 में प्रौद्योगिकी क्षेत्र में उभर सकने वाले "बड़े विचारों" की अपनी सूची जारी की है। ये विचार इसकी Apps, American Dynamism, Biotechnology, Cryptocurrency, Growth, Infrastructure और Speedrun टीमों के भागीदारों द्वारा प्रस्तावित किए गए थे।

नीचे क्रिप्टोकरेंसी क्षेत्र के विशेष योगदानकर्ताओं से चुने गए कुछ प्रमुख विचार और अंतर्दृष्टि दी गई हैं, जो स्मार्ट एजेंट और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), स्टेबलकॉइन, टोकनाइजेशन और वित्त, गोपनीयता और सुरक्षा से लेकर भविष्यवाणी बाजार और अन्य अनुप्रयोगों तक विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करते हैं। 2026 के लिए प्रौद्योगिकी दृष्टिकोण पर अधिक जानकारी के लिए, कृपया पूरा लेख पढ़ें।

भविष्य का निर्माण

ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म केवल शुरुआत हैं, अंत नहीं।

आज, स्टेबलकॉइन और कुछ मुख्य बुनियादी ढांचे के अलावा, लगभग सभी अच्छा प्रदर्शन करने वाली क्रिप्टोकरेंसी कंपनियां ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म में बदल गई हैं या बदलने की प्रक्रिया में हैं। हालांकि, यदि "हर क्रिप्टो कंपनी एक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म बन जाती है" तो अंतिम परिणाम क्या होगा? बड़ी मात्रा में समरूप प्रतिस्पर्धा न केवल उपयोगकर्ताओं को विचलित करेगी बल्कि केवल कुछ विजेता भी छोड़ सकती है। जो कंपनियां बहुत जल्दी ट्रेडिंग में शिफ्ट हो जाती हैं, वे अधिक प्रतिस्पर्धी और टिकाऊ व्यवसाय मॉडल बनाने का अवसर खो सकती हैं।

मैं पूरी तरह से समझता हूं कि संस्थापकों को स्वस्थ वित्तीय स्थिति बनाए रखने में किन चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, लेकिन केवल अल्पकालिक उत्पाद-बाजार फिट का पीछा करने की कीमत हो सकती है। यह क्रिप्टो उद्योग में विशेष रूप से स्पष्ट है, जहां टोकन और अटकलों के आसपास की अनूठी गतिशीलता अक्सर संस्थापकों को "तत्काल संतुष्टि" के मार्ग पर ले जाती है, बिल्कुल "मार्शमैलो टेस्ट" की तरह।

लेनदेन में कुछ भी गलत नहीं है—वे वास्तव में बाजार संचालन का एक महत्वपूर्ण कार्य हैं—लेकिन वे जरूरी नहीं कि अंतिम लक्ष्य हों। जो संस्थापक उत्पाद पर ध्यान केंद्रित करते हैं और दीर्घकालिक दृष्टिकोण के साथ उत्पाद-बाजार फिट की तलाश करते हैं, वे अंत में बड़े विजेता होने की संभावना रखते हैं।

– एरियाना सिम्पसन, जनरल पार्टनर, a16z क्रिप्टो टीम

स्टेबलकॉइन, RWA टोकनाइजेशन, भुगतान और वित्त पर नए विचार

वास्तविक-विश्व परिसंपत्ति (RWA) टोकनाइजेशन और स्टेबलकॉइन के बारे में अधिक क्रिप्टो-मूल तरीके से सोचना

हमने बैंकों, फिनटेक कंपनियों और परिसंपत्ति प्रबंधन फर्मों को अमेरिकी स्टॉक, कमोडिटीज, सूचकांक और अन्य पारंपरिक परिसंपत्तियों को ब्लॉकचेन पर लाने में बहुत रुचि दिखाते हुए देखा है। हालांकि, जैसे-जैसे अधिक से अधिक पारंपरिक परिसंपत्तियों को ब्लॉकचेन पर लाया जा रहा है, उनका टोकनाइजेशन अक्सर "भौतिक" होता है—अर्थात, मौजूदा वास्तविक-विश्व परिसंपत्ति अवधारणाओं पर आधारित, क्रिप्टो की मूल विशेषताओं का पूरी तरह से उपयोग किए बिना।

इसके विपरीत, सिंथेटिक परिसंपत्ति रूप जैसे परपेचुअल फ्यूचर्स (perps) गहरी तरलता प्रदान करते हैं और लागू करने में सरल हैं। Perps एक आसानी से समझा जाने वाला लीवरेज तंत्र भी प्रदान करते हैं, जो उन्हें संभावित रूप से क्रिप्टो बाजार के लिए सबसे उपयुक्त मूल डेरिवेटिव बनाता है। उभरते बाजार की इक्विटी शायद "perpify" के लिए खोज करने के लिए सबसे दिलचस्प परिसंपत्ति वर्गों में से एक है। उदाहरण के लिए, कुछ स्टॉक के लिए, उनके शून्य-समाप्ति-तिथि (0DTE) विकल्प बाजारों की तरलता अक्सर स्पॉट बाजार से अधिक गहरी होती है, जो perpify को एक सार्थक प्रयोग बनाती है।

अंततः, यह सब "दृढ़ता" और "टोकनाइजेशन" के बीच विकल्प पर निर्भर करता है; किसी भी मामले में, हमारे पास आने वाले वर्ष में अधिक क्रिप्टो-मूल वास्तविक-विश्व परिसंपत्ति टोकनाइजेशन देखने का कारण है।

इसी तरह, 2026 में, स्टेबलकॉइन क्षेत्र में अधिक "जारी करने का नवाचार, न केवल टोकनाइजेशन" देखा जाएगा। स्टेबलकॉइन 2025 में मुख्यधारा बन गए, और उनकी जारी करने की प्रक्रिया बढ़ती जा रही है।

हालांकि, मजबूत क्रेडिट बुनियादी ढांचे की कमी वाले स्टेबलकॉइन "संकीर्ण बैंकों" की तरह अधिक हैं, जो विशिष्ट, अत्यधिक तरल परिसंपत्तियों को रखते हैं जिन्हें अत्यंत सुरक्षित माना जाता है। जबकि संकीर्ण बैंक एक प्रभावी उत्पाद हैं, मुझे विश्वास नहीं है कि वे ऑन-चेन अर्थव्यवस्था का दीर्घकालिक स्तंभ बन जाएंगे।

हमने कई उभरते परिसंपत्ति प्रबंधकों, क्यूरेटरों और प्रोटोकॉल को ऑफ-चेन संपार्श्विक द्वारा सुरक्षित ऑन-चेन परिसंपत्ति-समर्थित ऋणों को आगे बढ़ाते हुए देखा है। आमतौर पर, ये ऋण ऑफ-चेन उत्पन्न होते हैं और फिर टोकनाइज किए जाते हैं। हालांकि, मुझे विश्वास है कि यह टोकनाइजेशन दृष्टिकोण सीमित लाभ प्रदान करता है, शायद केवल उन्हें पहले से ऑन-चेन उपयोगकर्ताओं को वितरित करने में। इसलिए, ऋण परिसंपत्तियों को सीधे ऑन-चेन उत्पन्न किया जाना चाहिए, बजाय ऑफ-चेन उत्पन्न करने और फिर टोकनाइज करने के। ऑन-चेन ऋण परिसंपत्तियां उत्पन्न करना ऋण सेवा लागत, बैक-एंड बुनियादी ढांचे की लागत को कम करता है और पहुंच में सुधार करता है। चुनौतियां अनुपालन और मानकीकरण में हैं, लेकिन डेवलपर्स इन मुद्दों को हल करने के लिए काम कर रहे हैं।

– गाय वुओलेट, जनरल पार्टनर, a16z क्रिप्टो टीम

स्टेबलकॉइन बैंकों के मुख्य लेजर के अपग्रेड को बढ़ावा देते हैं, पूरी तरह से नए भुगतान परिदृश्य खोलते हैं।

आज, अधिकांश बैंक अभी भी पुराने सॉफ्टवेयर सिस्टम चलाते हैं जो आधुनिक डेवलपर्स के लिए पहचानना मुश्किल है: बैंक 1960 और 70 के दशक की शुरुआत में बड़े पैमाने पर सॉफ्टवेयर सिस्टम के शुरुआती अपनाने वाले थे। 1980 और 90 के दशक तक, दूसरी पीढ़ी के कोर बैंकिंग सॉफ्टवेयर उभरने लगे (जैसे Temenos का GLOBUS और InfoSys का Finacle)। हालांकि, यह सॉफ्टवेयर पुराना हो गया है, और अपग्रेड बहुत धीमा रहा है। परिणामस्वरूप, बैंकिंग उद्योग के कई महत्वपूर्ण मुख्य लेजर—ये प्रमुख डेटाबेस जो जमा, संपार्श्विक और अन्य दायित्वों को रिकॉर्ड करते हैं—अभी भी मेनफ्रेम कंप्यूटरों पर COBOL प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करते हुए चलते हैं, आधुनिक APIs के बजाय बैच फ़ाइल इंटरफेस पर निर्भर करते हैं।

वैश्विक परिसंपत्तियों का अधिकांश भाग अभी भी इन दशकों पुराने मुख्य लेजरों में संग्रहीत है। जबकि इन सिस्टम को व्यवहार में सिद्ध किया गया है, नियामकों द्वारा भरोसा किया गया है, और जटिल बैंकिंग परिदृश्यों में गहराई से एकीकृत किया गया है, वे नवाचार में भी बाधा बन गए हैं। उदाहरण के लिए, वास्तविक समय भुगतान जैसी प्रमुख सुविधाओं को जोड़ने में महीनों या वर्षों तक का समय लग सकता है, और इसमें पर्याप्त प्रौद्योगिकी ऋण और जटिल नियामक आवश्यकताओं से निपटना शामिल है।

यह वह जगह है जहां स्टेबलकॉइन आते हैं। पिछले कुछ वर्षों में, स्टेबलकॉइन ने एक उत्पाद-बाजार फिट पाया है और मुख्यधारा के वित्तीय क्षेत्र में सफलतापूर्वक प्रवेश किया है। इस वर्ष, पारंपरिक वित्तीय संस्थानों (TradFi) ने अभूतपूर्व स्तर पर स्टेबलकॉइन को अपनाया है। स्टेबलकॉइन, टोकनाइज्ड जमा, टोकनाइज्ड सरकारी बॉन्ड और ऑन-चेन बॉन्ड जैसे वित्तीय साधन बैंकों, फिनटेक कंपनियों और वित्तीय संस्थानों को नए उत्पाद विकसित करने और अधिक ग्राहकों की सेवा करने में सक्षम बनाते हैं। अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि ये नवाचार संस्थानों को उनकी विरासत प्रणालियों को फिर से लिखने के लिए मजबूर नहीं करते हैं—हालांकि ये सिस्टम पुराने हो रहे हैं, वे दशकों से स्थिर रूप से चल रहे हैं। स्टेबलकॉइन इस प्रकार संस्थानों को नवाचार करने का एक पूरी तरह से नया तरीका प्रदान करते हैं।

– सैम ब्रोनर

बुद्धिमान एजेंटों और AI का भविष्य

वास्तविक शोध कार्य करने के लिए AI का उपयोग करना

एक गणितीय अर्थशास्त्री के रूप में, इस वर्ष की शुरुआत में, मैंने पाया कि उपभोक्ता-ग्रेड AI मॉडल को मेरे वर्कफ़्लो को समझाना अविश्वसनीय रूप से कठिन था; हालांकि, नवंबर तक, मैं उन्हें अमूर्त निर्देश दे सकता था जैसे कि वे PhD छात्र थे... और वे कभी-कभी पूरी तरह से नए और सही ढंग से निष्पादित उत्तर लौटाते थे। इसके अलावा, हम AI को अनुसंधान के व्यापक क्षेत्रों में उपयोग होते हुए देखना शुरू कर रहे हैं—विशेष रूप से तर्क में, जहां AI मॉडल अब न केवल खोज में सीधे सहायता कर रहे हैं बल्कि स्वायत्त रूप से Putnam समस्या को हल कर रहे हैं (शायद दुनिया की सबसे कठिन कॉलेज-स्तरीय गणित परीक्षा)।

जो अस्पष्ट रहता है वह यह है कि यह शोध-सहायक दृष्टिकोण किन क्षेत्रों में सबसे अधिक सहायक होगा, और कैसे। हालांकि, मुझे उम्मीद है कि AI की शोध क्षमताएं एक नई "बहुज्ञ" शोध शैली को बढ़ावा देंगी और प्रेरित करेंगी: एक जो विभिन्न विचारों के बीच संबंधों पर अनुमान लगाने और अधिक काल्पनिक उत्तरों से जल्दी से अनुमान लगाने की प्रवृत्ति रखती है। ये उत्तर पूरी तरह से सटीक नहीं हो सकते हैं, लेकिन कम से कम कुछ तार्किक ढांचे के भीतर, वे सही दिशा में इशारा कर सकते हैं। विडंबना यह है कि यह दृष्टिकोण कुछ हद तक मॉडल "भ्रम" की शक्ति का उपयोग करने जैसा है: जब ये मॉडल "स्मार्ट" हो जाते हैं, तो उन्हें अमूर्त स्थानों में स्वतंत्र रूप से खोज करने की अनुमति देना कुछ बेतुके विचार उत्पन्न कर सकता है, लेकिन कभी-कभी यह अभूतपूर्व खोजों की ओर भी ले जा सकता है, बिल्कुल वैसे ही जैसे मनुष्य सबसे अधिक रचनात्मक होते हैं जब वे रैखिक सोच से मुक्त होते हैं और स्पष्ट दिशाओं के बाहर कदम रखते हैं।

इस तरह से समस्याओं के बारे में सोचने के लिए एक पूरी तरह से नए AI वर्कफ़्लो की आवश्यकता होती है—न केवल एक "प्रॉक्सी-टू-प्रॉक्सी" मॉडल, बल्कि एक अधिक जटिल "प्रॉक्सी-रैप्ड-प्रॉक्सी" मॉडल—जिसमें मॉडल की विभिन्न परतें शोधकर्ताओं को प्रारंभिक चरण के मॉडल का मूल्यांकन करने में सहायता करती हैं और धीरे-धीरे मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालती हैं। मैंने इस विधि का उपयोग पेपर लिखने के लिए किया है, जबकि अन्य ने इसका उपयोग पेटेंट खोजों, कला के नए रूपों का आविष्कार करने और यहां तक कि (दुर्भाग्य से) स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट पर हमला करने के नए तरीके खोजने के लिए किया है।

हालांकि, "रैप्ड रीज़निंग एजेंट" के इस शोध मॉडल को चलाने के लिए, मॉडलों के बीच बेहतर इंटरऑपरेबिलिटी की आवश्यकता है, और प्रत्येक मॉडल के योगदान की पहचान करने और उचित रूप से मुआवजा देने का एक तरीका आवश्यक है—और ये वे समस्याएं हैं जिन्हें एन्क्रिप्शन प्रौद्योगिकी हल करने में मदद कर सकती है।

– स्कॉट कोमिनर्स, a16z क्रिप्टोग्राफी अनुसंधान टीम के सदस्य, हार्वर्ड बिजनेस स्कूल में प्रोफेसर

AI एजेंटों द्वारा ओपन नेटवर्क पर लगाए गए छिपे हुए कर

AI एजेंटों के उदय के साथ, एक प्रकार का "छिपा हुआ कर" खुले इंटरनेट को दबा रहा है और मौलिक रूप से इसकी आर्थिक नींव को बाधित कर रहा है। यह व्यवधान इंटरनेट की संदर्भात्मक और निष्पादन परतों के बीच बढ़ती असमानता से उत्पन्न होता है: वर्तमान में, AI एजेंट विज्ञापन-समर्थित सामग्री वेबसाइटों (संदर्भात्मक परत) से डेटा निकालते हैं ताकि उपयोगकर्ताओं को सुविधा प्रदान की जा सके, जबकि व्यवस्थित रूप से उन राजस्व धाराओं को दरकिनार करते हैं जो सामग्री निर्माण का समर्थन करती हैं (जैसे विज्ञापन और सदस्यता)।

खुले वेब के आगे गिरावट को रोकने के लिए (और AI को बढ़ावा देने वाली विविध सामग्री की रक्षा करने के लिए), हमें बड़े पैमाने पर तकनीकी और आर्थिक समाधान तैनात करने की आवश्यकता है। इसमें अगली पीढ़ी की प्रायोजित सामग्री, माइक्रो-एट्रिब्यूशन सिस्टम, या अन्य नवीन फंडिंग मॉडल शामिल हो सकते हैं। मौजूदा AI लाइसेंसिंग समझौते भी अदूरदर्शी अंतरिम उपाय साबित हुए हैं, आमतौर पर केवल सामग्री प्रदाताओं को AI ट्रैफिक अतिक्रमण के कारण खोए गए राजस्व के एक छोटे से अंश के लिए मुआवजा देते हैं।

इंटरनेट को एक पूरी तरह से नए तकनीकी-आर्थिक मॉडल की आवश्यकता है जो मूल्य को स्वचालित रूप से प्रवाहित करने की अनुमति देता है। अगले वर्ष सबसे महत्वपूर्ण बदलाव एक स्थिर प्राधिकरण मॉडल से वास्तविक समय उपयोग पर आधारित मुआवजा मॉडल में होगा। इसका मतलब है परीक्षण और स्केलिंग सिस्टम—संभावित रूप से ब्लॉकचेन-समर्थित नैनोपेमेंट और परिष्कृत एट्रिब्यूशन मानदंडों का लाभ उठाते हुए—AI एजेंटों द्वारा कार्यों को सफलतापूर्वक पूरा करने में जानकारी योगदान करने वाली प्रत्येक इकाई को स्वचालित रूप से पुरस्कृत करने के लिए।

– लिज़ हर्कवी, a16z क्रिप्टो निवेश टीम

गोपनीयता खाई है

गोपनीयता क्रिप्टो क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण खाई बन जाएगी।

गोपनीयता उन प्रमुख विशेषताओं में से एक है जो वैश्विक वित्त को ब्लॉकचेन पर ले जा रही है। हालांकि, यह आज लगभग सभी ब्लॉकचेन में कमी वाला एक महत्वपूर्ण तत्व भी है। अधिकांश ब्लॉकचेन के लिए, गोपनीयता अक्सर केवल एक द्वितीयक, बाद में सोचा गया विचार है।

हालांकि, गोपनीयता अब ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी के लिए एक प्रमुख अंतरक है। अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि गोपनीयता एक "चेन लॉक-इन" या गोपनीयता नेटवर्क प्रभाव भी बना सकती है। यह विशेष रूप से एक ऐसे युग में महत्वपूर्ण है जहां प्रदर्शन प्रतिस्पर्धा अब पर्याप्त लाभ नहीं है।

क्रॉस-चेन ब्रिज प्रोटोकॉल विभिन्न चेन के बीच माइग्रेट करना अविश्वसनीय रूप से आसान बनाते हैं, जब तक कि सभी जानकारी सार्वजनिक हो। हालांकि, यह सुविधा गायब हो जाती है जब गोपनीयता पेश की जाती है: चेन के पार टोकन स्थानांतरित करना आसान है, लेकिन चेन के पार गोपनीयता स्थानांतरित करना अत्यंत कठिन है। उपयोगकर्ता एक गोपनीयता चेन में और बाहर जाते समय जोखिमों का सामना करते हैं, चाहे वे एक सार्वजनिक चेन या किसी अन्य गोपनीयता चेन पर स्विच कर रहे हों, क्योंकि जो ऑन-चेन डेटा, मेमपूल या नेटवर्क ट्रैफिक का अवलोकन कर रहे हैं वे संभावित रूप से उनकी पहचान का अनुमान लगा सकते हैं। एक गोपनीयता चेन और एक सार्वजनिक चेन के बीच, या यहां तक कि दो गोपनीयता चेन के बीच सीमा को पार करना विभिन्न मेटाडेटा लीक कर सकता है, जैसे कि लेनदेन के समय और मात्रा के बीच संबंध—जानकारी जो उपयोगकर्ताओं को ट्रैक करना बहुत आसान बना सकती है।

कई समरूप नई चेन की तुलना में जिनकी लेनदेन शुल्क प्रतिस्पर्धा के कारण शून्य के करीब नीचे की ओर जा सकती है, गोपनीयता सुविधाओं वाले ब्लॉकचेन मजबूत नेटवर्क प्रभाव उत्पन्न कर सकते हैं। वास्तविकता यह है कि यदि एक "सामान्य-उद्देश्य" ब्लॉकचेन में एक परिपक्व पारिस्थितिकी तंत्र, किलर एप्लिकेशन, या अनुचित वितरण लाभ नहीं है, तो उपयोगकर्ताओं के लिए इसे चुनने या इस पर निर्माण करने का बहुत कम कारण है, वफादारी विकसित करने की बात तो दूर।

सार्वजनिक ब्लॉकचेन पर, उपयोगकर्ता आसानी से अन्य चेन पर उपयोगकर्ताओं के साथ लेनदेन कर सकते हैं—यह मायने नहीं रखता कि वे किस चेन में शामिल होते हैं। हालांकि, निजी ब्लॉकचेन पर, उपयोगकर्ता जिस चेन में शामिल होते हैं वह विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है, क्योंकि एक बार शामिल होने के बाद, वे गोपनीयता प्रकटीकरण के जोखिम से बचने के लिए अन्य चेन में माइग्रेट करने की संभावना कम रखते हैं। यह घटना एक "विजेता-सब-कुछ-लेता-है" गतिशील बनाती है। और क्योंकि गोपनीयता अधिकांश वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है, कुछ गोपनीयता चेन अंततः क्रिप्टो क्षेत्र पर हावी हो सकती हैं।

– अली याह्या, a16z क्रिप्टो टीम के जनरल पार्टनर

अन्य उद्योग और अनुप्रयोग

भविष्यवाणी बाजार बड़े, व्यापक और स्मार्ट होंगे।

भविष्यवाणी बाजार धीरे-धीरे मुख्यधारा में प्रवेश कर गए हैं, और आने वाले वर्ष में, क्रिप्टोग्राफी और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के साथ उनके अभिसरण के साथ, वे बड़े, अधिक व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले और अधिक बुद्धिमान बन जाएंगे, साथ ही डेवलपर्स के लिए नई और महत्वपूर्ण चुनौतियां भी लाएंगे।

सबसे पहले, भविष्यवाणी बाजारों में अधिक अनुबंध सूचीबद्ध होंगे। इसका मतलब है कि हमारे पास न केवल प्रमुख चुनावों या भू-राजनीतिक घटनाओं पर वास्तविक समय की संभावनाओं तक पहुंच होगी, बल्कि सूक्ष्म परिणामों और जटिल क्रॉस-इवेंट की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए भविष्यवाणियां भी होंगी। जैसे ही ये नए अनुबंध अधिक जानकारी उजागर करते हैं और धीरे-धीरे समाचार पारिस्थितिकी तंत्र में एकीकृत होते हैं (एक प्रवृत्ति जो पहले ही शुरू हो चुकी है), वे महत्वपूर्ण सामाजिक प्रश्न उठाएंगे, जैसे कि जानकारी के मूल्य को कैसे संतुलित किया जाए और इन बाजारों को अधिक पारदर्शी और ऑडिट करने योग्य बनाने के लिए बेहतर तरीके से कैसे डिज़ाइन किया जाए—प्रश्न जिन्हें क्रिप्टोग्राफी के माध्यम से संबोधित किया जा सकता है।

नए अनुबंधों में वृद्धि को संबोधित करने के लिए, हमें इन अनुबंधों को हल करने के लिए वास्तविक-विश्व घटनाओं पर सहमति तक पहुंचने के नए तरीकों की आवश्यकता है। जबकि केंद्रीकृत प्लेटफॉर्म समाधान (जैसे कि पुष्टि करना कि क्या कोई घटना वास्तव में हुई) महत्वपूर्ण हैं, उनकी सीमाएं Zelensky मुकदमा बाजार और वेनेजुएला चुनाव बाजार जैसे विवादास्पद मामलों में उजागर हुई हैं। इन सीमांत मामलों को संबोधित करने और भविष्यवाणी बाजारों को अधिक व्यावहारिक अनुप्रयोगों में विस्तारित करने में मदद करने के लिए, उपन्यास विकेंद्रीकृत शासन तंत्र और लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) ओरेकल विवादित परिणामों के पीछे सच्चाई का निर्धारण करने में सहायता कर सकते हैं।

AI की क्षमता LLM-संचालित ओरेकल से परे है। उदाहरण के लिए, इन प्लेटफार्मों पर सक्रिय AI एजेंट अल्पकालिक ट्रेडिंग लाभ प्राप्त करने के लिए विश्व स्तर पर संकेत एकत्र कर सकते हैं। यह न केवल हमें पूरी तरह से नए दृष्टिकोणों से दुनिया को देखने में मदद करता है बल्कि भविष्य की प्रवृत्तियों की अधिक सटीक भविष्यवाणी की भी अनुमति देता है। (Prophet Arena जैसी परियोजनाओं ने पहले ही क्षेत्र के उत्साह को बढ़ावा दिया है।) परिष्कृत राजनीतिक विश्लेषकों के रूप में अंतर्दृष्टि प्रदान करने से परे, ये AI एजेंट जटिल सामाजिक घटनाओं के लिए मौलिक भविष्यवाणी कारकों को भी प्रकट कर सकते हैं जब हम उनकी उभरती रणनीतियों की जांच करते हैं।

क्या भविष्यवाणी बाजार राय सर्वेक्षणों की जगह लेंगे? नहीं। इसके विपरीत, वे राय सर्वेक्षणों में सुधार करेंगे (और राय सर्वेक्षण जानकारी को भविष्यवाणी बाजारों में भी खिलाया जा सकता है)। राजनीतिक अर्थशास्त्र के प्रोफेसर के रूप में, मैं राय सर्वेक्षणों के विविध पारिस्थितिकी तंत्र के साथ तालमेल में काम करने के लिए भविष्यवाणी बाजारों की क्षमता के बारे में सबसे अधिक उत्साहित हूं—लेकिन हमें नई तकनीकों पर भरोसा करना होगा, जैसे AI, जो सर्वेक्षण अनुभव में सुधार कर सकता है, और एन्क्रिप्शन, जो सत्यापित करने के लिए पूरी तरह से नए तरीके प्रदान कर सकता है कि सर्वेक्षण और प्रश्नावली प्रतिभागी मनुष्य हैं और रोबोट नहीं।

– एंडी हॉल, a16z में क्रिप्टो अनुसंधान सलाहकार, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में राजनीतिक अर्थशास्त्र के प्रोफेसर

एन्क्रिप्शन प्रौद्योगिकी ब्लॉकचेन से परे पूरी तरह से नए अनुप्रयोगों में विस्तारित होगी।

वर्षों से, SNARKs (शून्य-ज्ञान संक्षिप्त गैर-इंटरैक्टिव प्रमाण, एक प्रकार का क्रिप्टोग्राफिक प्रमाण जो गणना को फिर से करने के बिना प्रमाण की शुद्धता को सत्यापित करता है) मुख्य रूप से ब्लॉकचेन क्षेत्र में उपयोग किए गए हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि उनका कम्प्यूटेशनल ओवरहेड निषेधात्मक रूप से बड़ा है: एक गणना को सिद्ध करना सीधे उस गणना को चलाने से दस लाख गुना अधिक श्रमसाध्य हो सकता है। ऐसे परिदृश्यों में जहां इस ओवरहेड को हजारों वैलिडेटर के बीच वितरित करने की आवश्यकता होती है, यह सार्थक है, लेकिन अन्य परिदृश्यों में यह अव्यावहारिक है।

यह स्थिति बदलने वाली है। 2026 तक, zkVM (शून्य-ज्ञान वर्चुअल मशीन) प्रूवर का कम्प्यूटेशनल ओवरहेड लगभग 10,000 गुना तक कम हो जाएगा, जबकि उनका मेमोरी फुटप्रिंट केवल कुछ सौ मेगाबाइट होगा—मोबाइल फोन पर चलाने के लिए पर्याप्त तेज और विभिन्न परिदृश्यों में व्यापक अनुप्रयोग के लिए पर्याप्त सस्ता। एक कारण यह है कि यह "10,000 गुना" एक महत्वपूर्ण टिपिंग पॉइंट क्यों हो सकता है वह यह है कि हाई-एंड GPUs की समानांतर थ्रूपुट लैपटॉप CPUs की लगभग 10,000 गुना है। 2026 के अंत तक, एक एकल GPU वास्तविक समय में कम्प्यूटेशनल प्रमाण उत्पन्न करने में सक्षम होगा जो अन्यथा CPU निष्पादन की आवश्यकता होगी।

यह पहले के शोध पत्रों में प्रस्तावित कुछ दृष्टिकोणों को अनलॉक करेगा: सत्यापन योग्य क्लाउड कंप्यूटिंग। यदि आप पहले से ही क्लाउड में CPU वर्कलोड चला रहे हैं (क्योंकि आपके कम्प्यूटेशनल कार्य GPU त्वरण के लिए अपर्याप्त हैं, या आपके पास प्रासंगिक विशेषज्ञता की कमी है, या ऐतिहासिक कारणों से), आप उचित लागत पर कम्प्यूटेशनल शुद्धता के क्रिप्टोग्राफिक प्रमाण प्राप्त करने में सक्षम होंगे। इसके अलावा, प्रूवर पहले से ही GPUs के लिए अनुकूलित है, जिसके लिए आपके कोड में किसी अतिरिक्त बदलाव की आवश्यकता नहीं है।

– जस्टिन थेलर, a16z क्रिप्टोग्राफी अनुसंधान टीम के सदस्य, जॉर्जटाउन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के एसोसिएट प्रोफेसर

— a16z एन्क्रिप्टेड संपादन टीम