2026年塑造加密货币未来的17大变革

摘自a16z加密货币研究视角

第一部分：基础层——重新想象的金融

上链入口与链下出口：连接数字金融与传统金融

去年描绘出一幅令人震惊的画面：稳定币的交易量估计达到了$46 万亿级别——这一里程碑充分体现了加密基础设施的成熟。以此为比喻，这一数字超过PayPal年度交易总量的20倍，几乎是Visa全球支付总量的三倍，并迅速逼近美国自动清算所(ACH)的规模，后者负责传统金融体系中的直接存款和电子资金转账。

技术基础已经非常坚实。如今，转账一笔稳定币只需不到一秒，成本低于一分钱。然而，真正的瓶颈仍未解决：我们如何将这些数字轨道融入到数十亿人日常依赖的金融基础设施中？

这正是新一波基础设施建设者崛起的时刻。这些公司正在搭建桥梁——有的利用密码学验证将本地银行余额转换为数字美元；有的通过二维码和实时结算系统与区域支付轨道集成；还有一些在设计全球数字钱包层和发卡平台，让用户可以在日常商户使用稳定币。

随着这些上链/链下通道的成熟，我们正目睹一场根本性变革的早期阶段。跨境工资支付现在可以实时结算。没有银行账户的商户可以接受全球流通的数字美元。支付应用程序可以即时实现跨境价值对账。稳定币正从一个小众金融工具转变为互联网的基础结算层。

通过原生加密思维重新想象现实资产

传统金融正敲门加密货币，渴望将股票、商品和指数代币化。但大多数代币化努力仍停留在表面——它们复制现有金融基础设施，而未充分利用区块链的真正潜能。

以永续合约为例：它们作为加密原生的衍生品，通常提供更优的流动性，并实现用户直观理解的杠杆机制。新兴市场的股票尤其值得尝试。在某些市场，零日期权的流动性已远超现货市场——这一现象值得尝试永续合约化。

这里的分叉路径很简单：永续化还是代币化？答案日益倾向于在许多资产类别中优先选择加密原生的衍生品，而非单纯的代币化。

同时，我们应预期稳定币将从单纯的资产代币转变为原生发行的金融工具。稳定币在2025年获得主流认可，但许多当前发行者类似于狭义银行——持有超安全、流动性强的资产，却缺乏强大的信用基础设施。虽然狭义银行是合理的金融模型，但它不会成为链上经济的支柱。

下一阶段的前沿是：协议和资产管理者在链上发起债务，而非事后将债务代币化。链上发起降低了贷款服务的运营成本，消除了后台繁琐流程，也实现了民主化。合规和标准化虽面临挑战，但建设者们已在攻关。

银行账本迎来升级周期

现代开发者很少直接面对传统银行系统，但这些系统依然深刻。银行软件在1960-70年代开创了大规模系统。80-90年代出现了第二代核心银行平台。而今，几十年过去了，全球绝大多数资产仍运行在用COBOL编写的大型机系统上，通过批处理文件接口而非API进行通信。

这些老旧架构经过验证、深度嵌入复杂操作中，也成为创新的阻碍。引入实时支付能力可能需要数月甚至数年，必须穿越层层技术债务。

这正是稳定币和代币化资产的价值所在：无需全面重写系统，就能提供解决方案。通过让银行和金融科技公司在保留传统系统的同时，在链上开发新产品，稳定币提供了创新的捷径。代币化存款、国库和债券，为机构开辟新客户群、推出全新产品提供路径——无需面对推翻数十年基础设施的末日任务。

互联网成为金融系统

随着自主代理的普及和业务流程从用户主动点击转向后台自动化，资金必须像信息一样自由流动。区块链和智能合约已能在秒级完成全球美元交易的结算。新兴的原语如x402，将使结算变得可编程和响应式——代理可以触发即时、无需许可的支付，用于数据、GPU周期或API调用，无需发票或对账。

想象一下：开发者在软件更新中嵌入支付规则、审计轨迹和限制——无需集成法币。预测市场在事件解决时自动结算，赔率动态更新，全球支付在几秒内完成。

当价值以这种方式流动，“支付流”将从一个操作层变成网络原语。互联网本身成为金融基础——资金变成互联网可路由的信息包，互联网也变成金融。

大规模财富管理

过去，个性化财富策略由银行为超高净值客户把关，成本高、复杂难以实现。但随着资产类别的代币化和通过加密渠道变得可及，AI驱动的建议实现了即时的投资组合再平衡，成本几乎为零。

从被动管理到主动管理的转变变得民主化。到2026年，平台将以“财富增长”作为核心目标，而非单纯的财富保值。先进的收益策略——如利用借贷协议实现风险调整后最优回报——将向零售用户开放。资产仍以稳定币持有，捕获传统货币市场无法获得的收益差。

代币化还解锁了此前流动性不足的类别：私募信贷、Pre-IPO股权、私募基金。合规和报告要求得到满足，市场准入大幅扩展。一旦投资组合涵盖债券、股票、私募和另类资产——全部代币化，自动再平衡无需繁琐的资金转移和手工操作。

第二部分：智能与自主

从“了解你的客户”到“了解你的代理”

代理经济的瓶颈正从纯粹的智能转向身份验证。如今金融服务中，非人类身份比人类员工多出96倍，但这些数字身份缺乏基础设施。

缺失的层级是KYA——“了解你的代理”。人类借款需要信用评分；代理进行交易则需密码签名的凭证。这些凭证必须关联代理与授权人、操作限制和责任链。没有这套基础设施，商户仍持怀疑态度，阻止代理访问。

花费数十年建立的KYC基础设施，现在必须在几个月内解决KYA问题。

AI作为研究基础设施

AI的研究能力演变令人瞩目。2024年1月，一位数学经济学家观察到：通用AI模型在专门工作流程中表现不佳。到11月，这些模型已能处理抽象指令，如博士导师任务，偶尔还能生成新颖且正确的见解。

我们正目睹AI在研究领域的应用，尤其是在数学推理方面。当前模型已能独立解决Putnam数学竞赛题——这被认为是世界上最难的大学数学考试。未来哪些领域最能受益，以及这些工具将如何运作，仍是悬而未决的问题。

但一种模式正在形成：AI研究将奖励一种新型的博学多才——偏好识别概念联系和从推测前提出发的能力。答案可能不够精确，但能提供方向性指导。有趣的是，这类似于利用模型的“幻觉”——在发散思维空间中，足够先进的模型有时会产生噪声，但偶尔也会引发突破。

这需要重新思考AI的工作流程，向“代理-嵌套-代理”架构演进：多层模型评估早期假设，逐步提炼价值。应用范围包括学术论文写作、专利研究、新内容创作——以及不那么令人愉快的任务，比如发现智能合约漏洞。

运行此类嵌套系统需要更好的模型互操作性和对每个模型贡献的信用与补偿机制。这正是密码学可以解决的问题。

隐形税：开放网络的隐性成本

AI代理对开放网络施加了一种无形的税，根本上破坏了它们的经济模型。其动态：AI从依赖广告的网站提取数据(上下文层)，惠及用户的同时，系统性规避了广告、订阅等内容创作的收入渠道。为了维护开放网络和推动AI发展的多样内容，我们需要规模化的技术和经济解决方案。

目前的AI授权协议只是临时补丁，只补偿内容提供者一部分流量带来的收入损失。网络需要一种技术经济模型，使价值能自动流动。

未来的关键转变：从静态授权到实时、按使用付费。这涉及测试利用区块链微支付和精确溯源的系统，自动奖励每个为成功完成代理任务提供信息的实体。

第三部分：密码学、隐私与安全

隐私作为终极网络护城河

隐私是全球链上金融运作的前提，但大多数区块链都将其视为事后考虑。如今，隐私本身成为差异化竞争的关键。

更深层次的是，隐私会产生链上“锁定效应”——我们可以称之为隐私网络效应。在以性能为主导的环境中，链间迁移通过桥接协议(假设所有数据公开)变得 trivial。但私有信息则完全不同：代币可以轻松跨链，秘密则不能。

私有信息在跨链传输时会暴露身份，通过监控的内存池或网络流量。元数据泄露——交易时间、大小、关联性——都能被追踪。对于缺乏繁荣生态或杀手级应用的公共链，用户几乎没有理由坚持，容易切换。而隐私链则能产生更强的网络效应：选择隐私链意味着产生切换成本，因为退出涉及隐私暴露的风险——这是一种“赢家通吃”的动态。

由于隐私保护大部分真实世界应用，少数隐私导向的链最终可能主导整个生态。

信息传递要求量子抗性与去中心化

主流消息应用(Signal、WhatsApp、iMessage)在量子抗性密码学方面投入巨大，但它们都依赖由单一组织运营的私有服务器——极易成为国家封锁、后门或胁迫的目标。

如果某国关闭一台服务器，某公司控制私有基础设施，量子加密的理论安全性就变得无关紧要。解决方案是去中心化的消息传递：没有私有服务器，没有应用依赖，全部开源，采用顶级的量子抗性密码学。

在开放网络中，没有任何个人、组织、非营利或国家能切断通信。关闭某个应用，便会出现数百个替代方案。关闭节点，区块链激励机制立即催生替代品。

当用户通过私钥拥有信息，就像拥有资金一样，一切都将发生变化。应用会出现也会消失，用户保持永久的信息所有权和身份控制。这超越了密码学，体现了所有权和去中心化的根本原则。

隐私保护基础设施：从应用到基础层

每个模型、代理和流程背后都依赖数据。然而，大多数数据管道——无论是喂养模型还是模型输出——都不透明、易变、难以审计。对于消费者应用，这或许足够；但对于金融和医疗，敏感信息需要隐私保护。

这成为机构进行RWA代币化的主要阻碍。我们如何在保护数据隐私的同时，实现安全、合规、自治、全球互操作的创新？

数据访问控制是关键杠杆：谁拥有敏感数据？它如何流通？谁或什么可以访问？没有合适机制，隐私敏感用户目前只得依赖中心化服务平台或定制方案——成本高、耗时长，也阻碍传统机构充分利用链上数据优势。

随着自主代理开始自主浏览、交易和决策，用户和机构需要密码学验证，而非“尽力而为的信任模型”。这就需要“隐私即服务”：提供可编程数据访问规则、客户端加密和去中心化密钥管理的基础设施——精确控制数据解密权限、条件和时间，全部在链上执行。

结合可验证数据系统和对主动与被动攻击的强大防御，数据隐私将从应用层补丁升级为互联网基础设施。

进化：从“代码即法律”到“规则即法律”

近年来，成熟的DeFi协议——由强大团队开发、经过严格审计、稳定运行多年——也曾遭遇黑客攻击。这暴露出一个令人担忧的现实：当前安全标准仍依赖个案、经验判断。

成熟的DeFi需要从漏洞模式匹配转向设计层的原则性方法。这包括两个阶段：

部署前：系统性验证全局不变量，而非手工选择的局部不变量。AI辅助证明工具帮助编写技术规范、提出不变量假设，大幅降低以往使形式验证成本高昂的人工工程。

部署后：将不变量转化为动态护栏——最终的防御层。这些在每笔交易中编码运行时断言，确保交易满足安全属性。不是假设所有漏洞都能被发现，而是在代码中强制执行关键安全属性。违反这些属性的交易会自动回滚。

这不是空想。在实践中，几乎每次漏洞利用都会触发这些安全检查，可能阻止攻击。 “代码即法律”的口号逐步演变为“规则即法律”：新的攻击手段仍需满足安全属性，确保系统完整性。剩余的攻击路径要么极其简单，要么极难实施。