Les 8 Principales Tendances de l'Industrie Crypto Prédites par a16z pour 2026 : L'Essor des Blockchains Privées, la Transformation des Plateformes de Transaction, etc.

Auteur : a16z

Compilé par : Deep Tide TechFlow

a16z (Andreessen Horowitz) a récemment publié sa liste des « grandes idées » susceptibles d'émerger dans le secteur technologique en 2026. Ces idées ont été proposées par des partenaires de ses équipes Apps, American Dynamism, Biotechnologie, Cryptomonnaie, Growth, Infrastructure et Speedrun.

Vous trouverez ci-dessous quelques idées et perspectives clés sélectionnées par des contributeurs spéciaux dans le domaine des cryptomonnaies, couvrant un large éventail de sujets allant des agents intelligents et de l'intelligence artificielle (IA), des stablecoins, de la tokenisation et de la finance, de la confidentialité et de la sécurité aux marchés de prédiction et à d'autres applications. Pour en savoir plus sur les perspectives technologiques pour 2026, veuillez lire l'article complet.

Construire l'avenir

Les plateformes de trading ne sont qu'un début, pas une fin.

Aujourd'hui, outre les stablecoins et certaines infrastructures de base, presque toutes les sociétés de cryptomonnaies performantes se sont transformées ou sont en train de se transformer en plateformes de trading. Cependant, quel sera le résultat final si « chaque société crypto devient une plateforme de trading » ? Une grande quantité de concurrence homogène non seulement distrait les utilisateurs, mais peut également ne laisser que quelques gagnants. Les entreprises qui se tournent trop tôt vers le trading peuvent manquer l'opportunité de construire des modèles commerciaux plus compétitifs et durables.

Je comprends parfaitement les défis auxquels sont confrontés les fondateurs pour maintenir une situation financière saine, mais la poursuite exclusive de l'adéquation produit-marché à court terme peut avoir un coût. Cela est particulièrement prononcé dans l'industrie crypto, où la dynamique unique entourant les tokens et la spéculation conduit souvent les fondateurs sur un chemin de « gratification instantanée », un peu comme un « test du marshmallow ».

Il n'y a rien de mal avec les transactions elles-mêmes — elles sont en effet une fonction importante des opérations de marché — mais elles ne sont pas nécessairement l'objectif ultime. Les fondateurs qui se concentrent sur le produit lui-même et recherchent l'adéquation produit-marché dans une perspective à long terme seront probablement les plus grands gagnants à la fin.

– Arianna Simpson, Associée Générale, Équipe Crypto a16z

Nouvelles réflexions sur les Stablecoins, la tokenisation RWA, les paiements et la finance

Penser à la tokenisation des Real-World Assets (RWA) et aux Stablecoins de manière plus crypto-native

Nous avons vu des banques, des sociétés fintech et des sociétés de gestion d'actifs manifester un grand intérêt pour l'intégration d'actions américaines, de matières premières, d'indices et d'autres actifs traditionnels sur la blockchain. Cependant, à mesure que de plus en plus d'actifs traditionnels sont intégrés à la blockchain, leur tokenisation est souvent « physique » — c'est-à-dire basée sur des concepts d'actifs du monde réel existants, sans exploiter pleinement les fonctionnalités natives de la crypto.

En revanche, les formes d'actifs synthétiques comme les contrats à terme perpétuels (perps) offrent une liquidité plus profonde et sont plus simples à mettre en œuvre. Les perps fournissent également un mécanisme de levier facilement compréhensible, ce qui en fait potentiellement le dérivé natif le plus approprié pour le marché crypto. Les actions des marchés émergents sont peut-être l'une des classes d'actifs les plus intéressantes à explorer pour la « perpification ». Par exemple, pour certaines actions, la liquidité de leurs marchés d'options à échéance zéro (0DTE) est souvent plus profonde que le marché au comptant, ce qui fait de la perpification une expérience intéressante.

En fin de compte, tout se résume au choix entre « persistance » et « tokenisation » ; dans tous les cas, nous avons des raisons de nous attendre à voir davantage de tokenisation d'actifs du monde réel de manière crypto-native dans l'année à venir.

De même, en 2026, le secteur des stablecoins verra davantage d'« innovation en matière d'émission, pas seulement de tokenisation ». Les stablecoins sont devenus courants en 2025, et leur émission continue de croître.

Cependant, les stablecoins dépourvus d'une infrastructure de crédit solide ressemblent davantage à des « banques étroites », détenant des actifs spécifiques et très liquides considérés comme extrêmement sûrs. Bien que les banques étroites soient un produit efficace, je ne crois pas qu'elles deviendront le pilier à long terme de l'économie on-chain.

Nous avons vu de nombreux gestionnaires d'actifs émergents, conservateurs et protocoles promouvoir des prêts adossés à des actifs on-chain garantis par des collatéraux off-chain. En règle générale, ces prêts sont générés off-chain puis tokenisés. Cependant, je crois que cette approche de tokenisation offre des avantages limités, peut-être uniquement pour les distribuer aux utilisateurs déjà on-chain. Par conséquent, les actifs de dette devraient être générés directement on-chain, plutôt que générés off-chain puis tokenisés. La génération d'actifs de dette on-chain réduit les coûts de gestion des prêts, les coûts d'infrastructure back-end et améliore l'accessibilité. Les défis résident dans la conformité et la normalisation, mais les développeurs travaillent à résoudre ces problèmes.

– Guy Wuollet, Associé Général, Équipe Crypto a16z

Les Stablecoins stimulent les mises à niveau des registres centraux des banques, ouvrant des scénarios de paiement entièrement nouveaux.

Aujourd'hui, la plupart des banques fonctionnent encore avec des systèmes logiciels obsolètes difficiles à reconnaître pour les développeurs modernes : les banques ont été les premiers adoptants de systèmes logiciels à grande échelle dès les années 1960 et 1970. Dans les années 1980 et 1990, les logiciels bancaires de base de deuxième génération ont commencé à émerger (comme GLOBUS de Temenos et Finacle d'InfoSys). Cependant, ces logiciels sont devenus vieillissants et les mises à niveau ont été bien trop lentes. En conséquence, de nombreux registres centraux critiques de l'industrie bancaire — ces bases de données clés qui enregistrent les dépôts, les collatéraux et autres obligations — fonctionnent toujours sur des ordinateurs centraux utilisant le langage de programmation COBOL, s'appuyant sur des interfaces de fichiers par lots plutôt que sur des API modernes.

La majorité des actifs mondiaux sont encore stockés dans ces registres centraux vieux de plusieurs décennies. Bien que ces systèmes aient été éprouvés dans la pratique, approuvés par les régulateurs et profondément intégrés dans des scénarios bancaires complexes, ils sont également devenus un obstacle à l'innovation. Par exemple, l'ajout de fonctionnalités clés telles que les paiements en temps réel peut prendre des mois, voire des années, et implique de gérer une dette technologique considérable et des exigences réglementaires complexes.

C'est précisément là qu'interviennent les stablecoins. Au cours des dernières années, les stablecoins ont trouvé une adéquation produit-marché et sont entrés avec succès dans l'arène financière grand public. Cette année, les institutions financières traditionnelles (TradFi) ont adopté les stablecoins à un niveau sans précédent. Les instruments financiers tels que les stablecoins, les dépôts tokenisés, les obligations d'État tokenisées et les obligations on-chain permettent aux banques, aux sociétés fintech et aux institutions financières de développer de nouveaux produits et de servir davantage de clients. Plus important encore, ces innovations n'obligent pas les institutions à réécrire leurs systèmes hérités — bien que ces systèmes soient vieillissants, ils fonctionnent de manière stable depuis des décennies. Les stablecoins offrent ainsi aux institutions une toute nouvelle façon d'innover.

– Sam Broner

L'avenir des Agents d'IA et de l'IA

Utiliser l'IA pour effectuer des tâches de recherche substantielles

En tant qu'économiste mathématicien, au début de cette année, j'ai trouvé extrêmement difficile d'amener les modèles d'IA grand public à comprendre mon flux de travail ; cependant, en novembre, je pouvais leur donner des instructions abstraites comme s'ils étaient des doctorants... et ils retournaient parfois des réponses entièrement nouvelles et correctement exécutées. De plus, nous commençons à voir l'IA utilisée dans un éventail plus large de domaines de recherche — en particulier dans le raisonnement, où les modèles d'IA non seulement assistent directement à la découverte, mais résolvent également de manière autonome le problème de Putnam (peut-être l'examen de mathématiques de niveau universitaire le plus difficile au monde).

Ce qui reste flou, c'est dans quels domaines cette approche d'aide à la recherche sera la plus utile, et comment. Cependant, j'anticipe que les capacités de recherche de l'IA favoriseront et inspireront un nouveau style de recherche « polymathe » : un style qui tend à spéculer sur les relations entre diverses idées et à extrapoler rapidement à partir de réponses plus hypothétiques. Ces réponses peuvent ne pas être entièrement exactes, mais au moins dans certains cadres logiques, elles peuvent pointer dans la bonne direction. Ironiquement, cette approche ressemble quelque peu à l'exploitation de la puissance de l'« illusion » du modèle : lorsque ces modèles deviennent suffisamment « intelligents », leur permettre d'explorer librement des espaces abstraits peut produire des idées absurdes, mais parfois cela peut également conduire à des découvertes révolutionnaires, tout comme les humains sont les plus créatifs lorsqu'ils se libèrent de la pensée linéaire et sortent des directions claires.

Penser aux problèmes de cette manière nécessite un flux de travail d'IA complètement nouveau — pas seulement un modèle « proxy-à-proxy », mais un modèle plus complexe « proxy-enveloppé-proxy » — dans lequel différentes couches de modèles aident les chercheurs à évaluer les modèles en phase initiale et à extraire progressivement des informations précieuses. J'ai utilisé cette méthode pour rédiger des articles, tandis que d'autres l'ont utilisée pour des recherches de brevets, inventer de nouvelles formes d'art, et même (malheureusement) découvrir de nouvelles façons d'attaquer les smart contracts.

Cependant, pour exécuter ce modèle de recherche d'« agent de raisonnement enveloppé », une meilleure interopérabilité entre les modèles est nécessaire, ainsi qu'un moyen d'identifier et de compenser raisonnablement la contribution de chaque modèle — et ce sont des problèmes que la technologie de cryptographie peut aider à résoudre.

– Scott Kominers, membre de l'équipe de recherche en cryptographie a16z, professeur à Harvard Business School

Taxes cachées imposées sur les réseaux ouverts par les Agents d'IA

Avec l'essor des agents d'IA, une sorte de « taxe cachée » opprime l'internet ouvert et perturbe fondamentalement ses fondements économiques. Cette perturbation découle de l'asymétrie croissante entre les couches contextuelles et d'exécution d'internet : actuellement, les agents d'IA extraient des données de sites web de contenu soutenus par la publicité (la couche contextuelle) pour offrir des commodités aux utilisateurs, tout en contournant systématiquement les flux de revenus qui soutiennent la création de contenu (tels que la publicité et les abonnements).

Pour empêcher un déclin supplémentaire du web ouvert (et protéger le contenu diversifié alimentant l'IA), nous devons déployer des solutions technologiques et économiques à grande échelle. Cela pourrait inclure du contenu sponsorisé de nouvelle génération, des systèmes de micro-attribution ou d'autres modèles de financement innovants. Les accords de licence d'IA existants se sont également révélés être des mesures palliatives à courte vue, ne compensant généralement les fournisseurs de contenu que pour une petite fraction des revenus perdus en raison de l'empiètement du trafic d'IA.

L'internet a besoin d'un modèle techno-économique complètement nouveau qui permet à la valeur de circuler automatiquement. Le changement le plus critique l'année prochaine sera le passage d'un modèle d'autorisation statique à un modèle de compensation basé sur l'utilisation en temps réel. Cela signifie tester et faire évoluer des systèmes — potentiellement en exploitant des nanopaiements soutenus par la blockchain et des critères d'attribution sophistiqués — pour récompenser automatiquement chaque entité qui contribue des informations à l'achèvement réussi des tâches par les agents d'IA.

– Liz Harkavy, Équipe d'investissement Crypto a16z

La confidentialité est le fossé

La confidentialité deviendra le fossé le plus important dans l'espace crypto.

La confidentialité est l'une des caractéristiques clés qui pousse la finance mondiale vers la blockchain. Cependant, c'est aussi un élément crucial qui manque dans presque toutes les blockchains aujourd'hui. Pour la plupart des blockchains, la confidentialité n'est souvent qu'une considération secondaire et rétrospective.

Cependant, la confidentialité elle-même est désormais un différenciateur clé pour la technologie blockchain. Plus important encore, la confidentialité peut également créer un « verrouillage de chaîne », ou un effet de réseau de confidentialité. Cela est particulièrement important à une époque où la concurrence en matière de performances n'est plus un avantage suffisant.

Les protocoles de bridge cross-chain facilitent incroyablement la migration entre différentes chaînes, tant que toutes les informations sont publiques. Cependant, cette commodité disparaît une fois la confidentialité introduite : le transfert de tokens à travers les chaînes est facile, mais le transfert de confidentialité à travers les chaînes est extrêmement difficile. Les utilisateurs font face à des risques lorsqu'ils entrent et sortent d'une chaîne de confidentialité, qu'il s'agisse de passer à une chaîne publique ou à une autre chaîne de confidentialité, car ceux qui observent les données on-chain, les mempools ou le trafic réseau pourraient potentiellement déduire leur identité. Franchir la frontière entre une chaîne de confidentialité et une chaîne publique, ou même entre deux chaînes de confidentialité, peut divulguer diverses métadonnées, telles que la corrélation entre les temps de transaction et les montants — informations qui pourraient faciliter grandement le suivi des utilisateurs.

Comparées à de nombreuses nouvelles chaînes homogènes dont les frais de transaction peuvent être réduits à près de zéro en raison de la concurrence, les blockchains dotées de fonctionnalités de confidentialité peuvent générer des effets de réseau plus forts. La réalité est que si une blockchain « à usage général » n'a pas un écosystème mature, des applications incontournables ou des avantages de distribution injustes, il y a peu de raisons pour que les utilisateurs choisissent de l'utiliser ou de construire dessus, et encore moins de développer une fidélité.

Sur les blockchains publiques, les utilisateurs peuvent facilement effectuer des transactions avec des utilisateurs sur d'autres chaînes — peu importe quelle chaîne ils rejoignent. Cependant, sur les blockchains privées, la chaîne que les utilisateurs choisissent de rejoindre devient particulièrement importante, car une fois rejointe, ils sont moins susceptibles de migrer vers d'autres chaînes pour éviter le risque d'exposition de la confidentialité. Ce phénomène crée une dynamique « le gagnant rafle tout ». Et parce que la confidentialité est cruciale pour la plupart des applications du monde réel, quelques chaînes de confidentialité pourraient finalement dominer l'espace crypto.

– Ali Yahya, Associé Général de l'Équipe Crypto a16z

Autres industries et applications

Les marchés de prédiction deviendront plus grands, plus larges et plus intelligents.

Les marchés de prédiction sont progressivement entrés dans le courant dominant, et dans l'année à venir, avec leur convergence avec la cryptographie et l'intelligence artificielle (IA), ils deviendront plus grands, plus largement utilisés et plus intelligents, tout en apportant de nouveaux défis importants aux développeurs.

Premièrement, davantage de contrats seront listés sur les marchés de prédiction. Cela signifie que nous aurons non seulement accès aux cotes en temps réel sur les élections majeures ou les événements géopolitiques, mais aussi des prédictions pour un large éventail de résultats nuancés et d'événements croisés complexes. À mesure que ces nouveaux contrats découvrent plus d'informations et s'intègrent progressivement dans l'écosystème de l'information (une tendance qui a déjà commencé), ils soulèveront des questions sociales importantes, telles que comment équilibrer la valeur de l'information et comment mieux concevoir ces marchés pour les rendre plus transparents et vérifiables — des questions qui peuvent être abordées par la cryptographie.

Pour faire face à l'afflux de nouveaux contrats, nous avons besoin de nouveaux moyens de parvenir à un consensus sur les événements du monde réel pour résoudre ces contrats. Bien que les solutions de plateforme centralisées (comme confirmer si un événement s'est réellement produit) soient importantes, leurs limitations ont été exposées dans des cas controversés comme le marché des poursuites de Zelensky et le marché des élections vénézuéliennes. Pour traiter ces cas marginaux et aider à étendre les marchés de prédiction à des applications plus pratiques, de nouveaux mécanismes de gouvernance décentralisés et des oracles de grands modèles de langage (LLM) peuvent aider à déterminer la vérité derrière les résultats contestés.

Le potentiel de l'IA s'étend au-delà des oracles pilotés par LLM. Par exemple, les agents d'IA actifs sur ces plateformes peuvent rassembler des signaux à l'échelle mondiale pour obtenir des avantages commerciaux à court terme. Cela nous aide non seulement à voir le monde sous des perspectives entièrement nouvelles, mais permet également des prédictions plus précises des tendances futures. (Des projets comme Prophet Arena ont déjà alimenté l'enthousiasme dans le domaine.) Au-delà de fournir des informations en tant qu'analystes politiques sophistiqués, ces agents d'IA peuvent également révéler des facteurs prédictifs fondamentaux pour des événements sociaux complexes à mesure que nous examinons leurs stratégies émergentes.

Les marchés de prédiction remplaceront-ils les sondages d'opinion ? Non. Au contraire, ils amélioreront les sondages d'opinion (et les informations des sondages d'opinion peuvent également être intégrées dans les marchés de prédiction). En tant que professeur d'économie politique, je suis le plus enthousiaste à propos du potentiel des marchés de prédiction de travailler en tandem avec l'écosystème diversifié des sondages d'opinion — mais nous devrons nous appuyer sur de nouvelles technologies, telles que l'IA, qui peut améliorer l'expérience d'enquête, et le cryptage, qui peut fournir des moyens entièrement nouveaux de vérifier que les participants aux enquêtes et aux questionnaires sont des humains et non des robots.

– Andy Hall, Conseiller en Recherche Crypto chez a16z, Professeur d'Économie Politique à l'Université de Stanford

La technologie de cryptage s'étendra à des applications entièrement nouvelles au-delà de la blockchain.

Pendant des années, les SNARKs (preuves non interactives concises à divulgation nulle de connaissance, un type de preuve cryptographique qui vérifie l'exactitude d'une preuve sans réexécuter le calcul) ont été principalement utilisés dans le domaine de la blockchain. C'est parce que leur surcharge de calcul est prohibitivement importante : prouver un calcul peut être un million de fois plus laborieux que d'exécuter directement ce calcul. Dans les scénarios où cette surcharge doit être répartie entre des dizaines de milliers de validateurs, cela en vaut la peine, mais dans d'autres scénarios, c'est impraticable.

Cette situation est sur le point de changer. D'ici 2026, la surcharge de calcul des prouveurs zkVM (machine virtuelle à divulgation nulle de connaissance) sera réduite à environ 10 000 fois, tandis que leur empreinte mémoire ne sera que de quelques centaines de mégaoctets — assez rapide pour fonctionner sur des téléphones mobiles et assez bon marché pour une application généralisée dans divers scénarios. Une raison pour laquelle ce « 10 000 fois » pourrait être un point de basculement critique est que le débit parallèle des GPU haut de gamme est environ 10 000 fois celui des CPU d'ordinateurs portables. D'ici la fin de 2026, un seul GPU pourra générer des preuves de calcul qui nécessiteraient autrement une exécution CPU en temps réel.

Cela débloquera certaines des visions proposées dans les articles de recherche antérieurs : le cloud computing vérifiable. Si vous exécutez déjà des charges de travail CPU dans le cloud (parce que vos tâches de calcul sont insuffisantes pour l'accélération GPU, ou vous manquez d'expertise pertinente, ou pour des raisons historiques), vous pourrez obtenir des preuves cryptographiques de l'exactitude du calcul à un coût raisonnable. De plus, le prouveur est déjà optimisé pour les GPU, ne nécessitant aucune modification supplémentaire à votre code.

– Justin Thaler, membre de l'équipe de recherche en cryptographie a16z, Professeur Associé d'Informatique à l'Université de Georgetown

— Équipe de Rédaction Crypto a16z