（来源：Web3践行者）
稳定币、现实世界资产代币化与支付金融领域
（一）更高效智能的稳定币出入金通道
2025 年，稳定币交易量预计达 46 万亿美元，持续刷新历史纪录。该规模较 PayPal 交易量高出 20 余倍，接近 Visa（全球顶尖支付网络之一）交易量的 3 倍，且正快速逼近 ACH（美国电子金融交易网络）的交易量水平。
当前，稳定币交易可实现秒级到账，单笔费用不足 1 美分，但核心痛点在于如何将数字美元与日常实际金融轨道对接，即稳定币的出入金通道问题。
新一代初创企业正积极填补这一空白，推动稳定币与主流支付系统及本地货币的融合。部分企业借助加密证明技术，支持用户私下将本地货币余额兑换为数字美元；部分则与区域网络整合，利用二维码、实时支付轨道等功能实现银行间支付；另有企业致力于构建具备高度互操作性的全球钱包层及发卡平台，支持用户在日常商户场景中直接使用稳定币消费。这些创新举措将显著扩大数字美元经济的参与范围，加速稳定币成为主流支付工具的进程。
随着出入金通道的日趋成熟，数字美元将直接接入本地支付系统与商户工具，催生全新应用场景。跨境从业者可实现实时薪资结算，无银行账户的商户能接收全球美元支付，应用程序可与全球用户进行即时价值清算。稳定币将彻底摆脱小众金融工具的定位，成为互联网的基础结算层。
——Jeremy Zhang，a16z crypto 工程团队
（二）加密原生视角下的现实世界资产代币化与稳定币发展
银行、金融科技企业及资产管理公司对美国股票、大宗商品、指数等传统资产的上链业务展现出浓厚兴趣。然而，当前多数传统资产的代币化进程仍停留在拟物化阶段，未能充分发挥加密原生特性。
永续期货等合成资产形式具备更高流动性与更便捷的杠杆机制，是产品市场契合度极高的加密原生衍生品。其中，新兴市场股票被认为是最适合永续化的资产类别之一（部分股票的零日期权市场流动性甚至高于现货市场，为永续化提供了良好的实验基础）。
未来一年，“永续化与代币化” 的探索将持续深入，更多加密原生的现实世界资产代币化方案有望落地。与此同时，继 2025 年稳定币成为主流后，2026 年将迎来稳定币的 “原生发行” 浪潮（而非单纯的代币化），其市场规模将持续扩大。
值得注意的是，缺乏强大信贷基础设施的稳定币本质上属于狭义银行模式，仅持有特定超安全流动资产。尽管该模式具备一定有效性，但难以成为链上经济的长期支柱。当前，众多新兴资产管理公司、管理人与协议正推动基于链下抵押品的链上资产支持贷款业务，但此类贷款多源于链下再进行代币化，除便于向链上用户分销外，代币化的价值有限。
未来，债务资产应采用链上原生发行模式，而非链下发行后再代币化。链上原生发行可降低贷款服务成本与后台结构化成本，提升可及性。目前，合规性与标准化是该模式面临的主要挑战，相关从业者已着手解决。
——Guy Wuollet，a16z crypto 普通合伙人
（三）稳定币驱动银行账本升级与支付场景创新
当前，主流银行所使用的软件系统严重老化：20 世纪 60-70 年代银行早期采用的大型软件系统，以及 80-90 年代兴起的第二代核心银行软件（如 Temenos 的 GLOBUS、InfoSys 的 Finacle），均已跟不上技术发展节奏。银行业核心账本（用于追踪存款、抵押品及其他债务的关键数据库）仍大量运行在大型计算机上，采用 COBOL 编程语言，依赖批处理文件接口而非 API，升级迭代极为缓慢。
全球绝大多数资产均记录在这些数十年历史的核心账本中。尽管此类系统具备实战验证、监管信任及深度场景集成等优势，但严重阻碍了金融创新。以实时支付功能为例，其部署往往需要数月甚至数年时间，且需应对复杂的技术债务与监管合规问题。
稳定币的出现为银行业创新提供了全新路径。过去几年，稳定币已实现产品市场契合并成为主流，2026 年，传统金融机构将在更高层面拥抱稳定币技术。稳定币、代币化存款、代币化国债及链上债券等工具，将助力银行、金融科技企业及金融机构开发新产品、服务新客户，且无需对运行数十年的可靠遗留系统进行重构。
——Sam Broner
（四）互联网重构金融体系：从支持到成为金融系统
随着智能体的大规模普及，商业活动将更多通过后台自动完成，而非依赖用户手动操作，这要求资金（价值）的流动方式发生根本性变革。
在 AI 智能体能够识别需求、履行义务并触发价值转移的场景中，价值流动需具备与当前信息传播同等的速度与自由度，区块链、智能合约及新型协议将在此过程中发挥核心作用。
当前，智能合约已可实现全球范围内美元支付的秒级结算。2026 年，x402 等新兴原语将使此类结算具备可编程性与反应式特性：智能体可针对数据、GPU 算力或 API 调用进行即时无许可支付，无需发票开具、对账或批量处理；开发者发布的软件更新可内嵌支付规则、限制条件及审计跟踪功能，无需法定货币集成、商户入驻或银行参与；预测市场可随事件发展实时自我结算，赔率更新、智能体交易与全球支付清算均在秒级完成，无需托管人或交易所介入。
当价值实现如此高效的流动，“支付流” 将不再是独立的操作层，而成为一种网络基础行为：银行将融入互联网基础设施，资产将成为核心基建的组成部分。若货币能够像互联网数据包一样被路由，互联网将不再仅仅是金融系统的支持载体，而是直接成为金融系统本身。
——Christian Crowley、Pyrs Carvolth，a16z crypto 市场推广团队
（五）普惠化财富管理：从精英专属到全民可及
传统个性化财富管理服务仅面向银行高净值客户，其量身定制的投资建议与跨资产类别个性化投资组合服务，因成本高昂、操作复杂而难以普及。随着更多资产类别实现代币化，加密轨道使基于 AI 推荐与辅助工具的个性化投资策略能够以极低成本即时执行与再平衡。
这一趋势远超传统机器人顾问的范畴，将实现从被动管理向主动投资组合管理的全民普及。2025 年，传统金融机构已开始在投资组合中配置 2%-5% 的加密资产（直接配置或通过 ETPs），这仅是开端。2026 年，将涌现更多聚焦 “财富积累”（而非单纯 “财富保值”）的平台，Revolut、Robinhood 等金融科技企业及 Coinbase 等中心化交易所将凭借技术栈优势抢占更多市场份额。
同时，Morpho Vaults 等 DeFi 工具可自动将资产配置至风险调整后收益最优的借贷市场，为投资组合提供核心生息资产配置。将闲置流动资产以稳定币（而非法定货币）持有，或以代币化货币市场基金（而非传统货币市场基金）持有，将进一步拓展收益空间。
此外，代币化技术在保持合规与报告要求的前提下，降低了散户投资者参与私人信贷、Pre-IPO 企业股权、私募股权等低流动性私募市场资产的门槛。随着债券、股票、私募及另类资产等全风险谱系资产的代币化，投资组合可实现自动化再平衡，无需依赖电汇等传统操作。
——Maggie Hsu，a16z crypto 市场推广团队
智能体与 AI 领域
（一）从 “了解你的客户” 到 “了解你的智能体”
智能体经济的发展瓶颈已从智能技术本身转向身份认证体系。在金融服务领域，“非人类身份” 与人类员工的数量比例已达 96:1，但这些非人类身份尚未被纳入正规金融服务体系，成为 “未获银行服务的幽灵”。
其核心缺失的基础要素是 KYA（了解你的智能体）机制。与人类需通过信用评分获取贷款类似，智能体需凭借加密签名凭证进行交易，该凭证需明确智能体与其委托人的关联、约束条件及责任边界。在 KYA 机制完善之前，商户将持续对智能体交易采取拦截措施。已花费数十年构建 KYC 基础设施的金融行业，需在短时间内完成 KYA 体系的搭建。
——Sean Neville，Circle 联合创始人、USDC 架构师；Catena Labs 首席执行官
（二）AI 赋能实质性研究任务
作为一名数理经济学家，2025 年 1 月时，消费级 AI 模型尚难以理解专业工作流程；但到 11 月，已可通过与指导博士生相同的抽象指令与 AI 模型交互，且其偶尔能返回新颖且准确的结果。除个人实践外，AI 在研究领域的应用已逐步拓展，尤其在推理场景中，AI 模型已能直接辅助科学发现，甚至自主解决普特南问题（被誉为全球最难的大学级数学考试）。
AI 研究辅助将在哪些领域产生最大价值及具体作用方式，仍是待解问题。但预计 AI 将催生并奖励一种新型博学式研究风格：注重探索观点间的关联，能够从推测性答案中快速提炼有效方向。此类答案可能并非绝对准确，但可指引正确路径（至少在特定拓扑结构下）。颇具讽刺意味的是，这相当于利用 AI 的 “幻觉” 能力 —— 当模型足够先进时，给予其抽象思考空间虽可能产生无意义内容，但偶尔能开启全新发现，正如人类在非线性、非明确导向的思考中往往更具创造力。
这种推理模式需要全新的 AI 工作流程，不仅是智能体间的交互，更是 “智能体嵌套智能体” 的层级结构 —— 通过多层模型协作，评估早期模型的方法并逐步去芜存菁。该方法已被应用于论文撰写、专利搜索、新型艺术创作等场景，同时也被用于发现智能合约的新型攻击方式（令人遗憾）。
然而，要实现研究场景中推理智能体集合的封装，需解决两个关键问题：模型间的互操作性，以及对各模型贡献的识别与合理补偿 —— 加密技术可为这两个问题提供解决方案。
——Scott Kominers，a16z crypto 研究团队、哈佛商学院教授
（三）开放网络的隐形税：AI 智能体引发的经济基础变革
AI 智能体的崛起正给开放网络带来一种 “隐形税”，从根本上颠覆其经济基础。这一变革源于互联网情境层与执行层的日益错位：AI 智能体从广告支持的网站（情境层）提取数据为用户提供便利，却系统性地绕过了广告、订阅等内容资金支持渠道（执行层）。
为防止开放网络的侵蚀，保护滋养 AI 发展的多样化内容生态，需大规模部署技术与经济解决方案，包括新一代赞助内容机制、微归属系统及其他创新资助模式。现有 AI 许可协议已被证明是财务不可持续的权宜之计，仅能补偿内容提供商因流量被 AI 侵占而遭受的部分损失。
开放网络亟需新型技术经济模型，实现价值的自动流转。2026 年的关键转变将是从静态许可模式转向实时、基于使用量的补偿机制。这意味着需要测试并拓展相关系统 —— 可能借助区块链支持的纳米支付技术与复杂归属标准 —— 以自动奖励为智能体完成任务提供信息支持的所有主体。
——Liz Harkavy，a16z crypto 投资团队
隐私与安全领域
（一）隐私成为加密领域核心竞争壁垒
隐私是全球金融活动向链上迁移的关键前提，也是当前绝大多数区块链系统的短板 —— 对于多数公链而言，隐私功能仅为事后补充。
如今，隐私功能已成为区分区块链项目的核心标志，更重要的是，它能创造链锁定效应，即 “隐私网络效应”，尤其在性能竞争已不足以形成差异化的当下。
借助桥接协议，公开链上资产的跨链转移极为便捷，但隐私化资产的跨链面临巨大挑战：桥接代币易，桥接秘密难。当资产进出隐私区域时，存在被链上观察者、内存池或网络流量分析者识别身份的风险。隐私链与公链之间、甚至两条隐私链之间的资产转移，可能泄露交易时间、规模相关性等元数据，增加身份追踪风险。
与众多缺乏差异化、手续费可能被压至零的新公链（区块空间已趋于同质化）相比，具备隐私功能的区块链拥有更强的网络效应。事实上，若一条 “通用目的” 公链缺乏蓬勃的生态系统、杀手级应用或独特的分发优势，用户与开发者缺乏使用及构建的动力，更无忠诚度可言。
在公链生态中，用户可自由与其他链上用户交易，链的选择无关紧要；而在隐私链中，链的选择至关重要 —— 用户一旦加入某条隐私链，为避免身份暴露风险，通常不愿轻易转移。这将形成赢家通吃的市场格局。由于隐私功能对多数现实场景至关重要，少数头部隐私链有望占据加密领域的主要市场份额。
——Ali Yahya，a16z crypto 普通合伙人
（二）去中心化：消息传递的下一代核心特征（超越抗量子能力）
面对量子计算的发展，苹果、Signal、WhatsApp 等基于加密技术的主流消息应用已率先布局抗量子加密，成效显著。但核心问题在于，所有主流消息工具均依赖单一机构运营的私人服务器，这些服务器易成为政府关闭、植入后门或胁迫数据交出的目标。
若一个国家可关闭服务器、一家公司掌握服务器密钥或独占服务器控制权，量子加密技术的价值将大打折扣。私人服务器本质上要求用户 “信任我”，而无私人服务器架构则实现了 “无需信任我”—— 通信无需单一公司作为中间载体，需基于开放协议，无需依赖任何信任主体。
实现这一目标的关键是去中心化网络：无私人服务器、无单一专属应用、全开源代码，结合顶级加密技术（包括抗量子能力）。在开放网络中，任何个人、公司、非营利组织或国家均无法剥夺用户的通信权 —— 即便某一应用被关闭，短期内将有大量替代版本涌现；某一节点被终止，区块链等技术带来的经济激励将促使新节点迅速补位。
当用户如同掌控自身资产般，通过密钥掌控个人信息时，行业格局将彻底改变。应用可能迭代更替，但用户将始终拥有信息与身份的控制权 —— 最终用户无需拥有应用，即可掌控自身信息。这一价值超越了抗量子能力与加密技术本身，核心在于所有权与去中心化。缺乏这两点，所有加密努力都只是构建了可被关闭的 “牢不可破” 的加密体系。
——Shane Mac，XMTP Labs 联合创始人、首席执行官
（三）“秘密即服务”：隐私原生的基础设施革新
所有模型、智能体与自动化系统的核心依赖要素是数据，但当前多数数据管道（无论输入还是输出模型的数据）均存在不透明、可篡改、不可审计等问题。这一现状对于部分消费级应用或许可接受，但金融、医疗等行业及相关用户要求企业对敏感数据严格保密，这也是当前机构推进现实世界资产代币化的主要障碍。
如何在保障隐私的前提下，实现安全、合规、自主且全球互操作的创新？解决方案众多，核心聚焦于数据访问控制：敏感数据的控制权归属、流转路径及访问主体（或系统）界定。
缺乏完善的数据访问控制机制时，需保护数据机密性的主体只能依赖中心化服务或构建自定义系统 —— 这不仅耗时耗力、成本高昂，还阻碍了传统金融机构等主体充分利用链上数据管理的优势。随着智能体系统开始自主浏览、交易与决策，各行业用户与机构需要的是加密级保证，而非 “尽力而为的信任”。
基于此，“秘密即服务” 模式应运而生：提供可编程原生数据访问规则、客户端加密功能，以及去中心化密钥管理系统，以强制执行 “谁可在何种条件下、多长时间内解密何种数据” 的规则 —— 所有权限均通过链上强制执行。结合可验证数据系统，“秘密” 将成为互联网基础公共设施的一部分，而非应用层事后添加的隐私补丁，使隐私成为核心基建的原生属性。
——Adeniyi Abiodun，Mysten Labs 首席产品官、联合创始人
（四）从 “代码即法律” 到 “规范即法律”：DeFi 安全的范式升级
近期发生的 DeFi 黑客攻击事件，波及了经实战验证、团队实力雄厚、审计严格且运营多年的成熟协议。这些事件揭示了一个令人担忧的现实：当前的标准安全实践在很大程度上仍依赖启发式方法与个案处理，缺乏系统性。
DeFi 安全要走向成熟，需从漏洞模式应对转向设计层面的属性构建，从 “尽力而为” 转向 “原则性” 方法：
在静态 / 部署前阶段（测试、审计、形式化验证），需系统性证明全局不变性，而非仅验证人工筛选的局部不变性。目前，多个团队正在开发 AI 辅助证明工具，可协助编写规范、提出不变性假设，并分担以往成本高昂的手动证明工程工作。
在动态 / 部署后阶段（运行时监控、运行时强制执行等），这些不变性可转化为实时防护栏 —— 最后的安全防线。这些防护栏将直接编码为每笔交易必须满足的运行时断言。
未来，行业将不再假设所有漏洞均可被提前发现，而是在代码中直接强制执行关键安全属性，自动回滚任何违反这些属性的交易。这并非理论构想：迄今为止，几乎所有漏洞攻击在执行过程中都会触发相关安全检查，若这些防护栏已部署，有望阻止黑客攻击。
由此，曾经流行的 “代码即法律” 理念将演进为 “规范即法律”：即便面对新型攻击，也必须满足维持系统安全的核心属性，剩余的攻击路径将仅为微小或极难执行的类型。
——Daejun Park，a16z crypto 工程团队
其他行业与应用领域
（一）预测市场的规模化、广域化与智能化发展
预测市场已迈入主流，2026 年，随着与加密技术、AI 的深度融合，其规模将进一步扩大、覆盖场景更广泛、智能化水平更高，同时也将给从业者带来新的重要挑战。
首先，合约覆盖范围将显著拓展。预测市场将提供实时赔率，不仅涵盖重大选举、地缘政治事件，还将延伸至各类细分结果与复杂交叉事件。这些新合约将释放更多信息，并逐步融入新闻生态系统（该趋势已显现），这将引发重要社会议题 —— 如何平衡这些信息的价值，以及如何通过设计提升透明度与可审计性，而加密技术恰好能为此提供解决方案。
为应对海量合约的清算需求，需建立新的真相共识机制。中心化平台的裁决（确认事件是否发生、如何验证）虽发挥重要作用，但泽连斯基诉讼市场、委内瑞拉选举市场等争议案例暴露了其局限性。为解决这些边缘情况并推动预测市场向更实用的场景拓展，新型去中心化治理机制与 LLM 预言机将助力争议结果的真伪判定。
AI 为预言机技术带来了超越 LLM 的更多可能性。例如，预测市场中的 AI 智能体可在全球范围内搜集信号，提供短期交易优势，揭示全新的世界认知与未来预测方式（Prophet Arena 等项目已展现该领域的潜力）。除作为可查询洞察的复杂政治分析师外，通过研究这些智能体的涌现策略，还可能发现复杂社会事件的核心预测因子。
预测市场不会取代民意调查，而是将其优化（民意调查信息可输入预测市场）。作为政治科学家，最令人兴奋的是预测市场与丰富活跃的民调生态系统的协同效应 —— 但这需要依赖 AI 等新技术改善调查体验，以及加密技术提供新的验证方式（如证明民调受访者为人类而非机器人）。
——Andy Hall，a16z crypto 研究顾问、斯坦福大学政治经济学教授
（二）质押式媒体的兴起：信任机制的重构
传统媒体模式及其所谓的 “客观性” 裂痕已存在多年。互联网赋予了全民发声的权利，如今更多运营者、从业者与建设者直接面向公众传播观点。其观点反映了自身的利益立场，而颇具反直觉的是，受众尊重他们的原因并非其 “不涉及利益”，恰恰是因为其 “利益相关”。
这一趋势的核心创新并非社交媒体的兴起，而是加密工具的应用使公开可验证的承诺成为可能。随着 AI 技术降低了无限内容生成的成本与门槛 —— 任何人（或机器人）均可基于任意观点、身份发布真实或虚构的内容，仅依赖主体的口头声明已难以建立信任。
代币化资产、可编程锁仓、预测市场与链上历史记录为信任提供了更坚实的基础：评论者可在发表论点的同时，证明自身言行一致；播客主持人可锁定代币，承诺不会机会主义地倒卖或 “拉高出货”；分析师可将预测与公开结算市场挂钩，构建可审计的业绩跟踪记录。
这正是 “质押式媒体” 的早期形态：一种不仅认可 “利益相关” 理念，还能提供实证的媒体类型。在该模式下，可信度既不源于虚假的超然中立，也不依赖无根据的主张，而是来自可透明验证的利益承诺。质押式媒体不会取代其他媒体形式，而是作为补充，提供一种全新的信任信号：不再是 “相信我，我是中立的”，而是 “这是我愿意承担的风险，以及你可验证我所言真实性的方式”。
——Robert Hackett，a16z crypto 编辑团队
（三）加密技术的跨界突破：超越区块链的新型原语
多年来，SNARKs（一种无需重新执行即可验证计算结果的加密证明技术）主要局限于区块链应用场景。其核心瓶颈在于高昂的算力开销 —— 生成一份计算证明的工作量可能是直接运行该计算的 100 万倍。仅当验证工作由数千个验证者分摊时，该技术才具备经济性，在其他场景中则不切实际。
这一现状即将改变。2026 年，zkVM 证明器的算力开销将降至约 10000 倍，内存占用控制在数百兆字节，具备手机端运行能力与广泛场景的成本可行性。10000 倍开销之所以成为关键节点，核心原因在于：高端 GPU 的并行吞吐量约为笔记本电脑 CPU 的 10000 倍，到 2026 年底，单块 GPU 将能够实时生成 CPU 执行计算的加密证明。
这一突破将实现旧有研究论文中的愿景 —— 可验证云计算。对于无需 GPU 加速、缺乏相关技术能力或因遗留系统限制而选择云端 CPU 工作负载的场景，用户将能够以合理成本获得计算正确性的加密证明。证明器已针对 GPU 进行优化，用户无需对自身代码进行调整。
——Justin Thaler，a16z crypto 研究团队、乔治城大学计算机科学副教授
行业建设与发展环境
（一）交易是枢纽而非终点：加密企业的长期价值构建
当前，除稳定币与部分核心基础设施领域外，多数表现优异的加密企业均已转向或正计划转向交易业务。但若 “所有加密企业均转型为交易平台”，将导致市场同质化竞争加剧，蚕食行业整体心智份额，最终仅少数头部企业胜出。这意味着过早聚焦交易的企业，将错失构建更具防御性、更持久业务模式的机会。
充分理解创始人改善企业财务状况的迫切需求，但追逐短期产品市场契合度需付出长期代价。这一问题在加密领域尤为突出 —— 代币与投机相关的独特市场动态，可能引导创始人在产品市场契合探索中倾向于追求即时满足，这本质上是一场 “棉花糖测试”（考验长期定力）。
交易本身并非问题，其作为重要的市场功能不可或缺，但不应成为企业的最终目标。那些专注于产品市场契合中 “产品” 本质的创始人，最终有望成为更大的赢家。
——Arianna Simpson，a16z crypto 普通合伙人
（二）法律架构与技术架构的协同：释放区块链全部潜力
过去十年，美国区块链网络建设面临的最大障碍之一是法律不确定性。证券法的扩大解释与选择性执行，迫使创始人陷入为公司而非网络设计的监管框架。多年来，降低法律风险已取代产品策略成为核心考量，工程师的话语权让位于律师。
这一现状导致了诸多行业扭曲：创始人被要求避免透明度，代币分配缺乏合理法律依据，治理机制流于形式，组织结构为合规掩护而优化，代币设计刻意规避经济价值与商业模式。更严重的是，部分钻规则漏洞的加密项目往往比诚信建设者获得更多市场优势。
不过，加密市场结构监管法案已取得重要进展，政府有望在 2026 年通过相关立法，彻底扭转这一局面。该法案若落地，将激励行业透明度，建立明确标准，以清晰、结构化的融资、代币发行与去中心化路径，取代当前的 “执法轮盘赌” 模式。继 GENIUS 法案推动稳定币爆发式增长后，加密市场结构立法将带来更为重大的行业变革，且将聚焦于网络本身。
换句话说，此类监管将使区块链网络能够真正以网络形态运作 —— 开放、自治、可组合、可信中立且去中心化，充分释放其核心潜力。
