a16z's 8 belangrijkste voorspelde crypto-industrietrends voor 2026: De opkomst van privacy-blockchains, transformatie van transactieplatforms, enz.

Auteur: a16z

Samengesteld door: Deep Tide TechFlow

a16z (Andreessen Horowitz) heeft onlangs zijn lijst met "grote ideeën" gepubliceerd die mogelijk in 2026 in de technologiesector zullen opduiken. Deze ideeën zijn voorgesteld door partners van de Apps, American Dynamism, Biotechnologie, Cryptocurrency, Growth, Infrastructuur en Speedrun teams.

Hieronder volgen enkele geselecteerde belangrijke ideeën en inzichten van speciale bijdragers aan de cryptovaluta-ruimte, die een breed scala aan onderwerpen behandelen, van slimme agenten en kunstmatige intelligentie (AI), stablecoins, tokenisatie en financiën, privacy en beveiliging tot voorspellingsmarkten en andere toepassingen. Voor meer informatie over de technologievooruitzichten voor 2026, lees het volledige artikel.

De toekomst bouwen

Handelsplatforms zijn slechts het begin, niet het einde.

Tegenwoordig zijn vrijwel alle goed presterende cryptocurrency-bedrijven, afgezien van stablecoins en enkele kerninfrastructuur, getransformeerd of zijn bezig te transformeren naar handelsplatforms. Maar wat zal het uiteindelijke resultaat zijn als "elk cryptobedrijf een handelsplatform wordt"? Een grote hoeveelheid homogene concurrentie zal gebruikers niet alleen afleiden, maar kan er ook toe leiden dat er slechts enkele winnaars overblijven. Bedrijven die te vroeg overschakelen naar handel, kunnen de kans missen om meer concurrerende en duurzame bedrijfsmodellen op te bouwen.

Ik begrijp volledig de uitdagingen waarmee oprichters worden geconfronteerd bij het handhaven van een gezonde financiële positie, maar het uitsluitend nastreven van kortetermijn product-marktfit kan een prijs hebben. Dit is bijzonder uitgesproken in de crypto-industrie, waar de unieke dynamiek rond tokens en speculatie oprichters vaak leidt naar een pad van "onmiddellijke bevrediging", vergelijkbaar met een "marshmallow-test".

Er is niets mis met transacties zelf—ze zijn inderdaad een belangrijke functie van marktoperaties—maar ze zijn niet noodzakelijkerwijs het uiteindelijke doel. Oprichters die zich richten op het product zelf en product-marktfit zoeken met een langetermijnperspectief, zullen waarschijnlijk uiteindelijk de grotere winnaars zijn.

– Arianna Simpson, General Partner, a16z Crypto Team

Nieuwe gedachten over Stablecoins, RWA-tokenisatie, betalingen en financiën

Nadenken over tokenisatie van Real-World Assets (RWA) en Stablecoins op een meer crypto-native manier

We hebben banken, fintech-bedrijven en vermogensbeheerders grote interesse zien tonen in het naar de blockchain brengen van Amerikaanse aandelen, grondstoffen, indexen en andere traditionele activa. Naarmate echter steeds meer traditionele activa op de blockchain worden gebracht, is hun tokenisatie vaak "fysiek"—dat wil zeggen, gebaseerd op bestaande concepten van real-world assets, zonder volledig gebruik te maken van de native kenmerken van crypto.

Daarentegen bieden synthetische activavormen zoals perpetual futures (perps) diepere liquiditeit en zijn eenvoudiger te implementeren. Perps bieden ook een gemakkelijk te begrijpen hefboommechanisme, waardoor ze mogelijk het meest geschikte native derivaat voor de cryptomarkt zijn. Aandelen uit opkomende markten zijn misschien wel een van de meest interessante activaklassen om te verkennen voor "perpify". Voor sommige aandelen is bijvoorbeeld de liquiditeit van hun zero-expiration-date (0DTE) optiemarkten vaak dieper dan de spotmarkt, waardoor perpify een waardevol experiment is.

Uiteindelijk komt het allemaal neer op de keuze tussen "persistentie" en "tokenisatie"; in ieder geval hebben we reden om te verwachten dat we het komende jaar meer crypto-native tokenisatie van real-world assets zullen zien.

Evenzo zal de stablecoin-sector in 2026 meer "uitgifte-innovatie zien, niet alleen tokenisatie." Stablecoins werden mainstream in 2025, en hun uitgifte blijft groeien.

Stablecoins die een sterke kredietinfrastructuur missen, lijken echter meer op "smalle banken", die specifieke, zeer liquide activa aanhouden die als uiterst veilig worden beschouwd. Hoewel smalle banken een effectief product zijn, geloof ik niet dat ze de langetermijnpijler van de on-chain economie zullen worden.

We hebben veel opkomende vermogensbeheerders, curatoren en protocollen gezien die aandringen op on-chain door activa gedekte leningen met off-chain onderpand. Meestal worden deze leningen off-chain gegenereerd en vervolgens getokeniseerd. Ik geloof echter dat deze tokenisatiebenadering beperkte voordelen biedt, misschien alleen bij het distribueren ervan naar gebruikers die al on-chain zijn. Daarom moeten schuldactiva direct on-chain worden gegenereerd, in plaats van off-chain gegenereerd en vervolgens getokeniseerd te worden. Het on-chain genereren van schuldactiva verlaagt de servicekosten voor leningen, back-end infrastructuurkosten en verbetert de toegankelijkheid. De uitdagingen liggen in compliance en standaardisatie, maar ontwikkelaars werken eraan om deze problemen aan te pakken.

– Guy Wuollet, General Partner, a16z Crypto Team

Stablecoins stimuleren upgrades van de kerngrootboeken van banken en openen geheel nieuwe betalingsscenario's.

Tegenwoordig draaien de meeste banken nog steeds verouderde softwaresystemen die moeilijk te herkennen zijn voor moderne ontwikkelaars: banken waren al in de jaren zestig en zeventig vroege gebruikers van grootschalige softwaresystemen. Tegen de jaren tachtig en negentig begon de tweede generatie kernbanksoftware op te duiken (zoals Temenos' GLOBUS en InfoSys' Finacle). Deze software is echter verouderd geraakt en upgrades zijn veel te langzaam geweest. Als gevolg hiervan draaien veel van de kritieke kerngrootboeken van de banksector—deze belangrijke databases die deposito's, onderpand en andere verplichtingen registreren—nog steeds op mainframecomputers met de COBOL-programmeertaal, en vertrouwen op batchbestandsinterfaces in plaats van moderne API's.

Het merendeel van de wereldwijde activa wordt nog steeds opgeslagen in deze tientallen jaren oude kerngrootboeken. Hoewel deze systemen in de praktijk bewezen zijn, vertrouwd worden door toezichthouders en diep geïntegreerd zijn in complexe bankscenario's, zijn ze ook een obstakel geworden voor innovatie. Het toevoegen van belangrijke functies zoals realtime betalingen kan bijvoorbeeld maanden of zelfs jaren duren en omvat het omgaan met aanzienlijke technologische schuld en complexe regelgevingsvereisten.

Dit is precies waar stablecoins om de hoek komen kijken. De afgelopen jaren hebben stablecoins een product-marktfit gevonden en zijn ze met succes de mainstream financiële arena binnengekomen. Dit jaar hebben traditionele financiële instellingen (TradFi) stablecoins op een ongekend niveau omarmd. Financiële instrumenten zoals stablecoins, getokeniseerde deposito's, getokeniseerde staatsobligaties en on-chain obligaties stellen banken, fintech-bedrijven en financiële instellingen in staat nieuwe producten te ontwikkelen en meer klanten te bedienen. Belangrijker nog, deze innovaties dwingen instellingen niet om hun legacy-systemen te herschrijven—hoewel deze systemen verouderen, draaien ze al tientallen jaren stabiel. Stablecoins bieden instellingen dus een volledig nieuwe manier om te innoveren.

– Sam Broner

De toekomst van intelligente agenten en AI

AI gebruiken om substantiële onderzoekstaken uit te voeren

Als wiskundig econoom vond ik het begin van dit jaar ongelooflijk moeilijk om consumentgerichte AI-modellen mijn werkstroom te laten begrijpen; tegen november kon ik ze echter abstracte instructies geven alsof het promovendi waren... en ze leverden soms volledig nieuwe en correct uitgevoerde antwoorden. Bovendien beginnen we AI te zien in een breder scala aan onderzoeksgebieden—vooral bij redeneren, waar AI-modellen nu niet alleen direct helpen bij ontdekking, maar ook autonoom het Putnam-probleem oplossen (misschien wel 's werelds moeilijkste wiskundeexamen op universitair niveau).

Wat onduidelijk blijft, is op welke gebieden deze onderzoeksondersteunende benadering het nuttigst zal zijn, en hoe. Ik verwacht echter dat de onderzoekscapaciteiten van AI een nieuwe "polymath" onderzoeksstijl zullen bevorderen en inspireren: een stijl die de neiging heeft te speculeren over relaties tussen verschillende ideeën en snel te extrapoleren van meer hypothetische antwoorden. Deze antwoorden zijn misschien niet helemaal nauwkeurig, maar binnen bepaalde logische kaders kunnen ze tenminste in de juiste richting wijzen. Ironisch genoeg lijkt deze benadering enigszins op het benutten van de kracht van model-"illusie": wanneer deze modellen "slim" genoeg worden, kan het toestaan dat ze vrij abstracte ruimtes verkennen enkele onzinnige ideeën opleveren, maar soms kan het ook leiden tot baanbrekende ontdekkingen, net zoals mensen het meest creatief zijn wanneer ze zich losmaken van lineair denken en buiten duidelijke richtingen stappen.

Op deze manier over problemen nadenken vereist een volledig nieuwe AI-workflow—niet alleen een "proxy-naar-proxy" model, maar een complexer "proxy-verpakt-proxy" model—waarin verschillende lagen van modellen onderzoekers helpen bij het evalueren van modellen in een vroeg stadium en geleidelijk waardevolle inzichten extraheren. Ik heb deze methode gebruikt om papers te schrijven, terwijl anderen het hebben gebruikt voor patentonderzoeken, het uitvinden van nieuwe kunstvormen en zelfs (helaas) het ontdekken van nieuwe manieren om smart contracts aan te vallen.

Om dit onderzoeksmodel van "verpakte redenerende agent" te laten draaien, is echter betere interoperabiliteit tussen modellen nodig, en een manier om de bijdrage van elk model te identificeren en redelijk te compenseren—en dit zijn de problemen die encryptietechnologie kan helpen oplossen.

– Scott Kominers, lid van het a16z cryptografie onderzoeksteam, professor aan Harvard Business School

Verborgen belastingen opgelegd aan open netwerken door AI-agenten

Met de opkomst van AI-agenten onderdrukt een soort "verborgen belasting" het open internet en verstoort fundamenteel de economische basis ervan. Deze verstoring komt voort uit de groeiende asymmetrie tussen de contextuele en uitvoeringslagen van het internet: momenteel extraheren AI-agenten gegevens van door advertenties ondersteunde contentwebsites (de contextuele laag) om gebruikers gemak te bieden, terwijl ze systematisch de inkomstenstromen omzeilen die contentcreatie ondersteunen (zoals advertenties en abonnementen).

Om verdere achteruitgang van het open web te voorkomen (en om de diverse content die AI voedt te beschermen), moeten we technologische en economische oplossingen op grote schaal implementeren. Dit kan next-generation gesponsorde content, micro-attributiesystemen of andere innovatieve financieringsmodellen omvatten. Bestaande AI-licentieovereenkomsten zijn ook gebleken kortzichtige noodoplossingen te zijn, die doorgaans contentproviders slechts compenseren voor een klein deel van de inkomsten die verloren gaan door AI-verkeersinbreuk.

Het internet heeft een volledig nieuw techno-economisch model nodig dat waarde automatisch laat stromen. De meest kritieke verschuiving volgend jaar zal zijn van een statisch autorisatiemodel naar een compensatiemodel gebaseerd op realtime gebruik. Dit betekent het testen en opschalen van systemen—mogelijk met gebruikmaking van blockchain-ondersteunde nanobetalingen en geavanceerde attributiecriteria—om automatisch elke entiteit te belonen die informatie bijdraagt aan de succesvolle voltooiing van taken door AI-agenten.

– Liz Harkavy, a16z Crypto Investment Team

Privacy is de slotgracht

Privacy zal de belangrijkste slotgracht in de cryptoruimte worden.

Privacy is een van de belangrijkste kenmerken die wereldwijde financiën naar de blockchain drijft. Het is echter ook een cruciaal element dat ontbreekt in bijna alle blockchains vandaag. Voor de meeste blockchains is privacy vaak slechts een secundaire, achteraf bedachte overweging.

Privacy zelf is nu echter een belangrijke differentiator voor blockchaintechnologie. Belangrijker nog, privacy kan ook een "chain lock-in" creëren, of een privacy-netwerkeffect. Dit is vooral belangrijk in een tijdperk waarin prestatieconcurrentie niet langer een voldoende voordeel is.

Cross-chain bridge protocollen maken migratie tussen verschillende chains ongelooflijk eenvoudig, zolang alle informatie openbaar is. Deze gemak verdwijnt echter zodra privacy wordt geïntroduceerd: tokens over chains overdragen is eenvoudig, maar privacy over chains overdragen is uiterst moeilijk. Gebruikers lopen risico's wanneer ze in en uit een privacy-chain bewegen, of ze nu overschakelen naar een openbare chain of een andere privacy-chain, omdat degenen die on-chain gegevens, mempools of netwerkverkeer observeren mogelijk hun identiteit kunnen afleiden. Het overschrijden van de grens tussen een privacy-chain en een openbare chain, of zelfs tussen twee privacy-chains, kan verschillende metadata lekken, zoals de correlatie tussen transactietijden en bedragen—informatie die het volgen van gebruikers veel gemakkelijker zou kunnen maken.

Vergeleken met veel homogene nieuwe chains waarvan de transactiekosten mogelijk tot bijna nul worden gedreven door concurrentie, kunnen blockchains met privacyfuncties sterkere netwerkeffecten genereren. De realiteit is dat als een "algemeen doel" blockchain geen volwassen ecosysteem, killer-applicaties of oneerlijke distributievoordelen heeft, er weinig reden is voor gebruikers om ervoor te kiezen het te gebruiken of erop te bouwen, laat staan loyaliteit te ontwikkelen.

Op openbare blockchains kunnen gebruikers gemakkelijk transacties uitvoeren met gebruikers op andere chains—het maakt niet uit welke chain ze zich aansluiten. Op privé-blockchains wordt de chain die gebruikers kiezen om zich bij aan te sluiten echter bijzonder belangrijk, omdat ze, eenmaal aangesloten, minder snel zullen migreren naar andere chains om het risico van privacyblootstelling te vermijden. Dit fenomeen creëert een "winner-takes-all" dynamiek. En omdat privacy cruciaal is voor de meeste real-world toepassingen, kunnen enkele privacy-chains uiteindelijk de cryptoruimte domineren.

– Ali Yahya, General Partner van het a16z Crypto Team

Andere industrieën en toepassingen

Voorspellingsmarkten zullen groter, breder en slimmer worden.

Voorspellingsmarkten zijn geleidelijk mainstream geworden, en in het komende jaar zullen ze, met hun convergentie met cryptografie en kunstmatige intelligentie (AI), groter, breder gebruikt en intelligenter worden, terwijl ze ook nieuwe en belangrijke uitdagingen voor ontwikkelaars met zich meebrengen.

Ten eerste zullen meer contracten worden vermeld in voorspellingsmarkten. Dit betekent dat we niet alleen toegang zullen hebben tot realtime kansen op grote verkiezingen of geopolitieke gebeurtenissen, maar ook voorspellingen voor een breed scala aan genuanceerde uitkomsten en complexe cross-events. Naarmate deze nieuwe contracten meer informatie aan het licht brengen en geleidelijk integreren in het nieuwsecosysteem (een trend die al is begonnen), zullen ze belangrijke sociale vragen oproepen, zoals hoe de waarde van informatie in evenwicht te brengen en hoe deze markten beter te ontwerpen om ze transparanter en controleerbaar te maken—vragen die kunnen worden aangepakt door middel van cryptografie.

Om de toestroom van nieuwe contracten aan te pakken, hebben we nieuwe manieren nodig om consensus te bereiken over real-world gebeurtenissen om deze contracten op te lossen. Hoewel gecentraliseerde platformoplossingen (zoals het bevestigen of een gebeurtenis daadwerkelijk heeft plaatsgevonden) belangrijk zijn, zijn hun beperkingen blootgelegd in controversiële gevallen zoals de Zelensky rechtszaakmarkt en de Venezolaanse verkiezingsmarkt. Om deze marginale gevallen aan te pakken en voorspellingsmarkten uit te breiden naar meer praktische toepassingen, kunnen nieuwe gedecentraliseerde governancemechanismen en Large Language Model (LLM) orakels helpen bij het bepalen van de waarheid achter betwiste uitkomsten.

Het potentieel van AI reikt verder dan LLM-gedreven orakels. AI-agenten die actief zijn op deze platforms kunnen bijvoorbeeld wereldwijd signalen verzamelen om kortetermijnhandelsvoordelen te verkrijgen. Dit helpt ons niet alleen de wereld vanuit geheel nieuwe perspectieven te zien, maar maakt ook nauwkeurigere voorspellingen van toekomstige trends mogelijk. (Projecten zoals Prophet Arena hebben het enthousiasme in het veld al aangewakkerd.) Naast het bieden van inzichten als geavanceerde politieke analisten, kunnen deze AI-agenten ook fundamentele voorspellende factoren voor complexe sociale gebeurtenissen onthullen terwijl we hun opkomende strategieën onderzoeken.

Zullen voorspellingsmarkten opiniepeilingen vervangen? Nee. Integendeel, ze zullen opiniepeilingen verbeteren (en opiniepeilinformatie kan ook worden ingevoerd in voorspellingsmarkten). Als professor politieke economie ben ik het meest enthousiast over het potentieel voor voorspellingsmarkten om samen te werken met het diverse ecosysteem van opiniepeilingen—maar we zullen moeten vertrouwen op nieuwe technologieën, zoals AI, die de enquête-ervaring kunnen verbeteren, en encryptie, die geheel nieuwe manieren kunnen bieden om te verifiëren dat enquête- en vragenlijstdeelnemers mensen zijn en geen robots.

– Andy Hall, Crypto Research Advisor bij a16z, Professor Politieke Economie aan Stanford University

Encryptietechnologie zal zich uitbreiden naar geheel nieuwe toepassingen buiten blockchain.

Jarenlang zijn SNARKs (zero-knowledge beknopte niet-interactieve bewijzen, een type cryptografisch bewijs dat de juistheid van een bewijs verifieert zonder de berekening opnieuw uit te voeren) voornamelijk gebruikt in het blockchainveld. Dit komt doordat hun rekenoverhead buitensporig groot is: het bewijzen van een berekening kan een miljoen keer arbeidsintensiever zijn dan het direct uitvoeren van die berekening. In scenario's waar deze overhead moet worden verdeeld over tienduizenden validators, is het de moeite waard, maar in andere scenario's is het onpraktisch.

Deze situatie staat op het punt te veranderen. Tegen 2026 zal de rekenoverhead van zkVM (zero-knowledge virtual machine) bewijsleveranciers worden teruggebracht tot ongeveer 10.000 keer, terwijl hun geheugenvoetafdruk slechts enkele honderden megabytes zal zijn—snel genoeg om op mobiele telefoons te draaien en goedkoop genoeg voor wijdverbreide toepassing in verschillende scenario's. Een reden waarom deze "10.000 keer" mogelijk een kritiek kantelpunt is, is dat de parallelle doorvoer van high-end GPU's ongeveer 10.000 keer die van laptop-CPU's is. Tegen het einde van 2026 zal een enkele GPU in staat zijn om rekenbewijzen te genereren die anders CPU-uitvoering in realtime zouden vereisen.

Dit zal enkele van de visies die in eerdere onderzoekspapers zijn voorgesteld ontgrendelen: verifieerbaar cloud computing. Als u al CPU-workloads in de cloud uitvoert (omdat uw rekentaken onvoldoende zijn voor GPU-versnelling, of u de relevante expertise mist, of om historische redenen), kunt u tegen redelijke kosten cryptografische bewijzen van rekenjuistheid verkrijgen. Bovendien is de bewijsleverancier al geoptimaliseerd voor GPU's, waardoor er geen extra aanpassingen aan uw code nodig zijn.

– Justin Thaler, lid van het a16z cryptografie onderzoeksteam, Associate Professor Informatica aan Georgetown University

— a16z Encrypted Editing Team