8 Xu hướng chính của ngành Crypto dự đoán bởi a16z cho năm 2026: Sự trỗi dậy của Blockchain bảo mật, Chuyển đổi nền tảng giao dịch, v.v.

Tác giả: a16z

Biên soạn bởi: Deep Tide TechFlow

a16z (Andreessen Horowitz) gần đây đã công bố danh sách các "ý tưởng lớn" có thể xuất hiện trong lĩnh vực công nghệ vào năm 2026. Những ý tưởng này được đề xuất bởi các đối tác từ các nhóm Apps, American Dynamism, Biotechnology, Cryptocurrency, Growth, Infrastructure và Speedrun.

Dưới đây là một số ý tưởng và nhận định quan trọng được chọn lọc từ các cộng tác viên đặc biệt trong lĩnh vực tiền mã hóa, bao gồm nhiều chủ đề từ AI Agent và trí tuệ nhân tạo (AI), stablecoin, tokenization và tài chính, quyền riêng tư và bảo mật đến thị trường dự đoán và các ứng dụng khác. Để biết thêm về triển vọng công nghệ năm 2026, vui lòng đọc toàn bộ bài viết.

Xây dựng tương lai

Nền tảng giao dịch chỉ là khởi đầu, không phải điểm đến cuối cùng.

Ngày nay, ngoài stablecoin và một số cơ sở hạ tầng cốt lõi, hầu như tất cả các công ty tiền mã hóa hoạt động tốt đều đã chuyển đổi hoặc đang trong quá trình chuyển đổi thành nền tảng giao dịch. Tuy nhiên, kết quả cuối cùng sẽ là gì nếu "mọi công ty crypto đều trở thành nền tảng giao dịch"? Một lượng lớn cạnh tranh đồng nhất không chỉ làm phân tán người dùng mà còn có thể chỉ để lại một vài người chiến thắng. Các công ty chuyển sang giao dịch quá sớm có thể bỏ lỡ cơ hội xây dựng các mô hình kinh doanh cạnh tranh và bền vững hơn.

Tôi hoàn toàn hiểu những thách thức mà các nhà sáng lập phải đối mặt trong việc duy trì tình hình tài chính lành mạnh, nhưng việc chỉ theo đuổi sự phù hợp sản phẩm-thị trường ngắn hạn có thể phải trả giá. Điều này đặc biệt rõ ràng trong ngành công nghiệp crypto, nơi động lực độc đáo xung quanh token và đầu cơ thường dẫn các nhà sáng lập đi theo con đường "thỏa mãn tức thì", giống như một "bài kiểm tra kẹo dẻo".

Bản thân các giao dịch không có gì sai—chúng thực sự là một chức năng quan trọng của hoạt động thị trường—nhưng chúng không nhất thiết là mục tiêu cuối cùng. Các nhà sáng lập tập trung vào chính sản phẩm và tìm kiếm sự phù hợp sản phẩm-thị trường với tầm nhìn dài hạn có khả năng sẽ là những người chiến thắng lớn hơn cuối cùng.

– Arianna Simpson, Đối tác chung, Nhóm a16z Crypto

Những suy nghĩ mới về Stablecoin, Tokenization RWA, Thanh toán và Tài chính

Suy nghĩ về Tokenization Tài sản thế giới thực (RWA) và Stablecoin theo cách Crypto-Native hơn

Chúng ta đã thấy các ngân hàng, công ty fintech và công ty quản lý tài sản thể hiện sự quan tâm lớn đến việc đưa cổ phiếu Mỹ, hàng hóa, chỉ số và các tài sản truyền thống khác lên blockchain. Tuy nhiên, khi ngày càng nhiều tài sản truyền thống được đưa lên blockchain, việc tokenization của chúng thường là "vật lý"—tức là dựa trên các khái niệm tài sản thế giới thực hiện có, mà không tận dụng đầy đủ các tính năng gốc của crypto.

Ngược lại, các hình thức tài sản tổng hợp như Futures Vĩnh cửu (perps) cung cấp thanh khoản sâu hơn và đơn giản hơn để triển khai. Perps cũng cung cấp một cơ chế đòn bẩy dễ hiểu, khiến chúng có khả năng trở thành công cụ phái sinh gốc phù hợp nhất cho thị trường crypto. Cổ phiếu thị trường mới nổi có lẽ là một trong những loại tài sản thú vị nhất để khám phá "perpify". Ví dụ, đối với một số cổ phiếu, thanh khoản của thị trường quyền chọn không ngày hết hạn (0DTE) của chúng thường sâu hơn thị trường spot, khiến perpify trở thành một thử nghiệm đáng giá.

Cuối cùng, tất cả đều quy về lựa chọn giữa "bền vững" và "tokenization"; dù sao, chúng ta có lý do để kỳ vọng sẽ thấy nhiều tokenization tài sản thế giới thực crypto-native hơn trong năm tới.

Tương tự, vào năm 2026, lĩnh vực stablecoin sẽ chứng kiến nhiều "đổi mới phát hành, không chỉ tokenization". Stablecoin đã trở thành xu hướng chính vào năm 2025, và việc phát hành của chúng tiếp tục tăng trưởng.

Tuy nhiên, các stablecoin thiếu cơ sở hạ tầng tín dụng mạnh mẽ giống như "ngân hàng hẹp", nắm giữ các tài sản cụ thể, có tính thanh khoản cao được coi là cực kỳ an toàn. Mặc dù các ngân hàng hẹp là một sản phẩm hiệu quả, tôi không tin rằng chúng sẽ trở thành trụ cột dài hạn của nền kinh tế on-chain.

Chúng ta đã thấy nhiều nhà quản lý tài sản mới nổi, người quản lý và giao thức thúc đẩy các khoản vay được hỗ trợ bởi tài sản on-chain được đảm bảo bằng tài sản thế chấp off-chain. Thông thường, các khoản vay này được tạo ra off-chain và sau đó được tokenization. Tuy nhiên, tôi tin rằng cách tiếp cận tokenization này mang lại lợi thế hạn chế, có lẽ chỉ trong việc phân phối chúng cho người dùng đã có mặt on-chain. Do đó, tài sản nợ nên được tạo trực tiếp on-chain, thay vì được tạo off-chain và sau đó tokenization. Việc tạo tài sản nợ on-chain giảm chi phí dịch vụ khoản vay, chi phí cơ sở hạ tầng back-end và cải thiện khả năng tiếp cận. Các thách thức nằm ở tuân thủ và tiêu chuẩn hóa, nhưng các nhà phát triển đang nỗ lực giải quyết những vấn đề này.

– Guy Wuollet, Đối tác chung, Nhóm a16z Crypto

Stablecoin thúc đẩy nâng cấp sổ cái cốt lõi của ngân hàng, mở ra các kịch bản thanh toán hoàn toàn mới.

Ngày nay, hầu hết các ngân hàng vẫn chạy các hệ thống phần mềm lỗi thời khó để các nhà phát triển hiện đại nhận ra: ngân hàng là những người áp dụng sớm các hệ thống phần mềm quy mô lớn ngay từ những năm 1960 và 70. Đến những năm 1980 và 90, phần mềm ngân hàng cốt lõi thế hệ thứ hai bắt đầu xuất hiện (chẳng hạn như GLOBUS của Temenos và Finacle của InfoSys). Tuy nhiên, phần mềm này đã trở nên lỗi thời, và việc nâng cấp đã quá chậm. Do đó, nhiều sổ cái cốt lõi quan trọng của ngành ngân hàng—những cơ sở dữ liệu chính ghi lại tiền gửi, tài sản thế chấp và các nghĩa vụ khác—vẫn chạy trên máy tính lớn sử dụng ngôn ngữ lập trình COBOL, dựa vào giao diện file hàng loạt thay vì API hiện đại.

Phần lớn tài sản toàn cầu vẫn được lưu trữ trong những sổ cái cốt lõi hàng thập kỷ này. Mặc dù các hệ thống này đã được chứng minh trong thực tế, được các cơ quan quản lý tin tưởng và được tích hợp sâu vào các kịch bản ngân hàng phức tạp, chúng cũng đã trở thành một rào cản đối với sự đổi mới. Ví dụ, việc thêm các tính năng chính như thanh toán thời gian thực có thể mất nhiều tháng hoặc thậm chí nhiều năm, và liên quan đến việc xử lý nợ công nghệ đáng kể và các yêu cầu quy định phức tạp.

Đây chính xác là nơi stablecoin xuất hiện. Trong vài năm qua, stablecoin đã tìm thấy sự phù hợp sản phẩm-thị trường và thành công bước vào lĩnh vực tài chính chính thống. Năm nay, các tổ chức tài chính truyền thống (TradFi) đã chấp nhận stablecoin ở mức chưa từng có. Các công cụ tài chính như stablecoin, tiền gửi được tokenization, trái phiếu chính phủ được tokenization và trái phiếu on-chain cho phép các ngân hàng, công ty fintech và tổ chức tài chính phát triển sản phẩm mới và phục vụ nhiều khách hàng hơn. Quan trọng hơn, những đổi mới này không buộc các tổ chức phải viết lại các hệ thống cũ của họ—mặc dù các hệ thống này đang lỗi thời, chúng đã chạy ổn định trong nhiều thập kỷ. Do đó, stablecoin cung cấp cho các tổ chức một cách hoàn toàn mới để đổi mới.

– Sam Broner

Tương lai của AI Agent và AI

Sử dụng AI để thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu thực chất

Là một nhà kinh tế toán học, vào đầu năm nay, tôi thấy cực kỳ khó khăn để các mô hình AI cấp tiêu dùng hiểu được quy trình làm việc của tôi; tuy nhiên, đến tháng 11, tôi có thể đưa cho chúng các hướng dẫn trừu tượng như thể chúng là sinh viên Tiến sĩ… và đôi khi chúng sẽ trả về những câu trả lời hoàn toàn mới và được thực hiện đúng. Hơn nữa, chúng ta đang bắt đầu thấy AI được sử dụng trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu rộng hơn—đặc biệt là trong lý luận, nơi các mô hình AI hiện không chỉ hỗ trợ trực tiếp trong khám phá mà còn tự giải quyết bài toán Putnam (có lẽ là kỳ thi toán cấp đại học khó nhất thế giới).

Điều vẫn chưa rõ ràng là cách tiếp cận hỗ trợ nghiên cứu này sẽ hữu ích nhất trong những lĩnh vực nào, và như thế nào. Tuy nhiên, tôi dự đoán rằng khả năng nghiên cứu của AI sẽ thúc đẩy và truyền cảm hứng cho một phong cách nghiên cứu "polymath" mới: một phong cách có xu hướng suy đoán về mối quan hệ giữa các ý tưởng khác nhau và nhanh chóng suy ra từ các câu trả lời giả định hơn. Những câu trả lời này có thể không hoàn toàn chính xác, nhưng ít nhất trong các khung logic nhất định, chúng có thể chỉ đúng hướng. Một cách trớ trêu, cách tiếp cận này hơi giống như khai thác sức mạnh của "ảo giác" mô hình: khi các mô hình này trở nên "thông minh" đủ, cho phép chúng tự do khám phá không gian trừu tượng có thể tạo ra một số ý tưởng vô nghĩa, nhưng đôi khi nó cũng có thể dẫn đến những khám phá mang tính đột phá, giống như cách con người sáng tạo nhất khi họ thoát khỏi tư duy tuyến tính và bước ra ngoài các hướng rõ ràng.

Suy nghĩ về các vấn đề theo cách này đòi hỏi một quy trình làm việc AI hoàn toàn mới—không chỉ là mô hình "proxy-to-proxy", mà là mô hình "proxy-wrapped-proxy" phức tạp hơn—trong đó các lớp mô hình khác nhau hỗ trợ các nhà nghiên cứu trong việc đánh giá các mô hình giai đoạn đầu và dần dần trích xuất những hiểu biết có giá trị. Tôi đã sử dụng phương pháp này để viết các bài báo, trong khi những người khác đã sử dụng nó để tìm kiếm bằng sáng chế, phát minh các hình thức nghệ thuật mới, và thậm chí (đáng tiếc) khám phá những cách mới để tấn công hợp đồng thông minh.

Tuy nhiên, để chạy mô hình nghiên cứu "wrapped reasoning agent" này, cần có khả năng tương tác tốt hơn giữa các mô hình, và cần có cách để xác định và bồi thường hợp lý cho sự đóng góp của mỗi mô hình—và đây là những vấn đề mà công nghệ mã hóa có thể giúp giải quyết.

– Scott Kominers, thành viên nhóm nghiên cứu mật mã a16z, giáo sư tại Trường Kinh doanh Harvard

Thuế ẩn được áp đặt lên mạng mở bởi AI Agent

Với sự gia tăng của AI Agent, một loại "thuế ẩn" đang áp bức internet mở và phá vỡ cơ bản nền tảng kinh tế của nó. Sự gián đoạn này bắt nguồn từ sự bất đối xứng ngày càng tăng giữa các lớp ngữ cảnh và thực thi của internet: hiện tại, AI Agent trích xuất dữ liệu từ các trang web nội dung được hỗ trợ bởi quảng cáo (lớp ngữ cảnh) để cung cấp sự tiện lợi cho người dùng, trong khi có hệ thống bỏ qua các dòng doanh thu hỗ trợ tạo nội dung (chẳng hạn như quảng cáo và đăng ký).

Để ngăn chặn sự suy giảm thêm của web mở (và để bảo vệ nội dung đa dạng thúc đẩy AI), chúng ta cần triển khai các giải pháp công nghệ và kinh tế quy mô lớn. Điều này có thể bao gồm nội dung được tài trợ thế hệ tiếp theo, hệ thống phân bổ vi mô hoặc các mô hình tài trợ đổi mới khác. Các thỏa thuận cấp phép AI hiện có cũng đã được chứng minh là các biện pháp tạm thời thiển cận, thường chỉ bồi thường cho các nhà cung cấp nội dung một phần nhỏ doanh thu bị mất do xâm phạm lưu lượng AI.

Internet cần một mô hình kinh tế-công nghệ hoàn toàn mới cho phép giá trị tự động chảy. Sự chuyển dịch quan trọng nhất vào năm tới sẽ là từ mô hình ủy quyền tĩnh sang mô hình bồi thường dựa trên sử dụng thời gian thực. Điều này có nghĩa là thử nghiệm và mở rộng các hệ thống—có khả năng tận dụng các khoản thanh toán nano được hỗ trợ bởi blockchain và các tiêu chí phân bổ tinh vi—để tự động thưởng cho mỗi thực thể đóng góp thông tin vào việc hoàn thành thành công các nhiệm vụ bởi AI Agent.

– Liz Harkavy, Nhóm Đầu tư a16z Crypto

Quyền riêng tư là lợi thế

Quyền riêng tư sẽ trở thành lợi thế quan trọng nhất trong không gian crypto.

Quyền riêng tư là một trong những tính năng chính thúc đẩy tài chính toàn cầu lên blockchain. Tuy nhiên, nó cũng là một yếu tố quan trọng còn thiếu trong hầu hết tất cả các blockchain ngày nay. Đối với hầu hết các blockchain, quyền riêng tư thường chỉ là thứ yếu, được suy nghĩ sau.

Tuy nhiên, bản thân quyền riêng tư hiện là một yếu tố phân biệt chính cho công nghệ blockchain. Quan trọng hơn, quyền riêng tư cũng có thể tạo ra "khóa chuỗi", hoặc hiệu ứng mạng quyền riêng tư. Điều này đặc biệt quan trọng trong một thời đại mà cạnh tranh hiệu suất không còn là lợi thế đủ.

Các giao thức cầu nối cross-chain làm cho việc di chuyển giữa các chuỗi khác nhau cực kỳ dễ dàng, miễn là tất cả thông tin đều công khai. Tuy nhiên, sự tiện lợi này biến mất khi quyền riêng tư được giới thiệu: chuyển token cross-chain rất dễ dàng, nhưng chuyển quyền riêng tư cross-chain cực kỳ khó khăn. Người dùng phải đối mặt với rủi ro khi di chuyển vào và ra khỏi một chuỗi quyền riêng tư, cho dù chuyển sang một chuỗi công khai hay một chuỗi quyền riêng tư khác, bởi vì những người quan sát dữ liệu on-chain, mempool hoặc lưu lượng mạng có khả năng suy ra danh tính của họ. Vượt qua ranh giới giữa một chuỗi quyền riêng tư và một chuỗi công khai, hoặc thậm chí giữa hai chuỗi quyền riêng tư, có thể rò rỉ các siêu dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như mối tương quan giữa thời gian giao dịch và số tiền—thông tin có thể làm cho việc theo dõi người dùng dễ dàng hơn nhiều.

So với nhiều chuỗi mới đồng nhất mà phí giao dịch của chúng có thể bị đẩy xuống gần bằng không do cạnh tranh, các blockchain có tính năng quyền riêng tư có thể tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ hơn. Thực tế là nếu một blockchain "đa năng" không có hệ sinh thái trưởng thành, ứng dụng giết người hoặc lợi thế phân phối không công bằng, có ít lý do để người dùng chọn sử dụng nó hoặc xây dựng trên đó, chứ đừng nói đến việc phát triển lòng trung thành.

Trên các blockchain công khai, người dùng có thể dễ dàng giao dịch với người dùng trên các chuỗi khác—không quan trọng họ tham gia chuỗi nào. Tuy nhiên, trên các blockchain riêng tư, chuỗi mà người dùng chọn tham gia trở nên đặc biệt quan trọng, bởi vì một khi tham gia, họ ít có khả năng di chuyển sang các chuỗi khác để tránh rủi ro lộ quyền riêng tư. Hiện tượng này tạo ra một động lực "người chiến thắng lấy tất cả". Và vì quyền riêng tư rất quan trọng đối với hầu hết các ứng dụng thế giới thực, một vài chuỗi quyền riêng tư cuối cùng có thể thống trị không gian crypto.

– Ali Yahya, Đối tác chung của Nhóm a16z Crypto

Các ngành và ứng dụng khác

Thị trường dự đoán sẽ trở nên lớn hơn, rộng hơn và thông minh hơn.

Thị trường dự đoán đã dần dần bước vào xu hướng chính, và trong năm tới, với sự hội tụ của chúng với mật mã và trí tuệ nhân tạo (AI), chúng sẽ trở nên lớn hơn, được sử dụng rộng rãi hơn và thông minh hơn, đồng thời cũng mang đến những thách thức mới và đáng kể cho các nhà phát triển.

Đầu tiên, nhiều hợp đồng hơn sẽ được liệt kê trong thị trường dự đoán. Điều này có nghĩa là chúng ta sẽ không chỉ có quyền truy cập vào tỷ lệ cược theo thời gian thực về các cuộc bầu cử lớn hoặc các sự kiện địa chính trị, mà còn có dự đoán cho một loạt các kết quả tinh tế và các sự kiện chéo phức tạp. Khi các hợp đồng mới này phát hiện thêm thông tin và dần dần tích hợp vào hệ sinh thái tin tức (một xu hướng đã bắt đầu), chúng sẽ đặt ra các câu hỏi xã hội quan trọng, chẳng hạn như làm thế nào để cân bằng giá trị thông tin và làm thế nào để thiết kế tốt hơn các thị trường này để làm cho chúng minh bạch và có thể kiểm toán hơn—các câu hỏi có thể được giải quyết thông qua mật mã.

Để giải quyết sự gia tăng các hợp đồng mới, chúng ta cần những cách mới để đạt được sự đồng thuận về các sự kiện thế giới thực để giải quyết các hợp đồng này. Mặc dù các giải pháp nền tảng tập trung (chẳng hạn như xác nhận xem một sự kiện có thực sự xảy ra hay không) rất quan trọng, những hạn chế của chúng đã được phơi bày trong các trường hợp gây tranh cãi như thị trường kiện tụng Zelensky và thị trường bầu cử Venezuela. Để giải quyết các trường hợp biên này và giúp mở rộng thị trường dự đoán vào các ứng dụng thực tế hơn, các cơ chế quản trị phi tập trung mới lạ và các oracle Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) có thể hỗ trợ xác định sự thật đằng sau các kết quả gây tranh cãi.

Tiềm năng của AI vượt ra ngoài các oracle hỗ trợ bởi LLM. Ví dụ, AI Agent hoạt động trên các nền tảng này có thể thu thập tín hiệu trên toàn cầu để đạt được lợi thế giao dịch ngắn hạn. Điều này không chỉ giúp chúng ta nhìn thế giới từ những góc nhìn hoàn toàn mới mà còn cho phép dự đoán chính xác hơn về xu hướng tương lai. (Các dự án như Prophet Arena đã thúc đẩy sự phấn khích của lĩnh vực.) Ngoài việc cung cấp hiểu biết như các nhà phân tích chính trị tinh vi, những AI Agent này cũng có thể tiết lộ các yếu tố dự đoán cơ bản cho các sự kiện xã hội phức tạp khi chúng ta xem xét các chiến lược mới nổi của chúng.

Liệu thị trường dự đoán có thay thế các cuộc thăm dò ý kiến không? Không. Ngược lại, chúng sẽ cải thiện các cuộc thăm dò ý kiến (và thông tin thăm dò ý kiến cũng có thể được đưa vào thị trường dự đoán). Là một giáo sư kinh tế chính trị, tôi phấn khích nhất về tiềm năng cho thị trường dự đoán hoạt động song song với hệ sinh thái đa dạng của các cuộc thăm dò ý kiến—nhưng chúng ta sẽ cần phải dựa vào các công nghệ mới, chẳng hạn như AI, có thể cải thiện trải nghiệm khảo sát, và mã hóa, có thể cung cấp những cách hoàn toàn mới để xác minh rằng những người tham gia khảo sát và bảng câu hỏi là con người chứ không phải robot.

– Andy Hall, Cố vấn Nghiên cứu Crypto tại a16z, Giáo sư Kinh tế Chính trị tại Đại học Stanford

Công nghệ mã hóa sẽ mở rộng vào các ứng dụng hoàn toàn mới ngoài blockchain.

Trong nhiều năm, SNARKs (bằng chứng không tương tác ngắn gọn zero-knowledge, một loại bằng chứng mật mã xác minh tính đúng đắn của bằng chứng mà không thực hiện lại phép tính) đã được sử dụng chủ yếu trong lĩnh vực blockchain. Điều này là do chi phí tính toán của chúng quá lớn một cách cấm đoán: chứng minh một phép tính có thể tốn công hơn một triệu lần so với việc chạy trực tiếp phép tính đó. Trong các kịch bản mà chi phí này cần được phân phối giữa hàng chục nghìn trình xác thực, nó là đáng giá, nhưng trong các kịch bản khác thì không thực tế.

Tình hình này sắp thay đổi. Đến năm 2026, chi phí tính toán của các prover zkVM (máy ảo zero-knowledge) sẽ được giảm xuống khoảng 10,000 lần, trong khi dấu chân bộ nhớ của chúng sẽ chỉ là vài trăm megabyte—đủ nhanh để chạy trên điện thoại di động và đủ rẻ để ứng dụng rộng rãi trong các kịch bản khác nhau. Một lý do tại sao "10,000 lần" này có thể là một điểm tới hạn quan trọng là thông lượng song song của các GPU cao cấp xấp xỉ 10,000 lần so với CPU laptop. Đến cuối năm 2026, một GPU duy nhất sẽ có thể tạo ra các bằng chứng tính toán mà nếu không sẽ yêu cầu thực thi CPU theo thời gian thực.

Điều này sẽ mở khóa một số tầm nhìn được đề xuất trong các bài báo nghiên cứu trước đó: điện toán đám mây có thể xác minh. Nếu bạn đang chạy khối lượng công việc CPU trong đám mây (vì các tác vụ tính toán của bạn không đủ để tăng tốc GPU, hoặc bạn thiếu chuyên môn liên quan, hoặc vì lý do lịch sử), bạn sẽ có thể có được bằng chứng mật mã về tính đúng đắn của tính toán với chi phí hợp lý. Hơn nữa, prover đã được tối ưu hóa cho GPU, không cần điều chỉnh bổ sung nào đối với mã của bạn.

– Justin Thaler, thành viên nhóm nghiên cứu mật mã a16z, Phó Giáo sư Khoa học Máy tính tại Đại học Georgetown

— Nhóm Biên tập Mã hóa a16z