a16zが予測する2026年の8つの主要暗号資産業界トレンド：プライバシーブロックチェーンの台頭、取引プラットフォームの変革など

著者: a16z

編集: Deep Tide TechFlow

a16z (Andreessen Horowitz) は最近、2026年にテクノロジー分野で登場する可能性のある「ビッグアイデア」リストを発表しました。これらのアイデアは、Apps、American Dynamism、バイオテクノロジー、暗号資産、Growth、Infrastructure、Speedrunの各チームのパートナーによって提案されました。

以下は、暗号資産分野の特別寄稿者による厳選された重要なアイデアと洞察であり、スマートエージェントと人工知能（AI）、ステーブルコイン、トークン化と金融、プライバシーとセキュリティから予測市場やその他のアプリケーションまで、幅広いトピックをカバーしています。2026年のテクノロジー展望の詳細については、全文をお読みください。

未来を構築する

取引プラットフォームは始まりに過ぎず、終わりではない。

現在、ステーブルコインといくつかのコアインフラストラクチャを除いて、ほぼすべての好調な暗号資産企業が取引プラットフォームに変革したか、変革の過程にあります。しかし、「すべての暗号資産企業が取引プラットフォームになる」場合、最終的な結果はどうなるでしょうか？大量の同質競争はユーザーの注意を散漫にするだけでなく、勝者を少数に留める可能性もあります。早期に取引に移行する企業は、より競争力があり持続可能なビジネスモデルを構築する機会を逃すかもしれません。

私は、創業者が健全な財務状態を維持する上で直面する課題を十分に理解していますが、短期的なプロダクトマーケットフィットのみを追求すると代償を伴う可能性があります。これは特に暗号資産業界で顕著であり、投票トークンと投機を取り巻く独特のダイナミクスがしばしば創業者を「即座の満足」の道へと導きます。これはまるで「マシュマロテスト」のようです。

取引自体に問題はありません。実際、それは市場運営の重要な機能ですが、必ずしも最終目標ではありません。製品自体に焦点を当て、長期的な視点でプロダクトマーケットフィットを追求する創業者は、最終的により大きな勝者になる可能性が高いでしょう。

– Arianna Simpson、a16z 暗号資産チーム ゼネラルパートナー

ステーブルコイン、現実資産トークン化、決済と金融に関する新しい考え方

より暗号資産ネイティブな方法で現実資産（RWA）トークン化とステーブルコインについて考える

私たちは、銀行、フィンテック企業、資産管理会社が米国株式、商品、インデックス、その他の伝統的な資産をブロックチェーン上に持ち込むことに大きな関心を示しているのを見てきました。しかし、ますます多くの伝統的な資産がブロックチェーン上に持ち込まれるにつれて、そのトークン化はしばしば「物理的」です。つまり、既存の現実資産の概念に基づいており、暗号資産のネイティブ機能を十分に活用していません。

対照的に、無期限先物取引(perps)のような合成資産形式は、より深い流動性を提供し、実装がより簡単です。Perpsは、理解しやすいレバレッジメカニズムも提供するため、暗号資産市場に最も適したネイティブデリバティブである可能性があります。新興市場株式は、おそらく「perpify」を探求するための最も興味深い資産クラスの1つです。例えば、一部の株式では、満期日ゼロ（0DTE）オプション市場の流動性が現物市場よりも深いことが多いため、perpifyは価値ある実験となります。

最終的には、すべて「永続性」と「トークン化」の選択に帰結します。いずれにせよ、来年はより暗号資産ネイティブな現実資産トークン化が見られると期待する理由があります。

同様に、2026年には、ステーブルコイン分野でより多くの「発行イノベーション、単なるトークン化ではない」が見られるでしょう。ステーブルコインは2025年に主流になり、その発行は成長を続けています。

しかし、強力な信用インフラストラクチャを欠くステーブルコインは、「ナローバンク」のようなもので、非常に安全と見なされる特定の高流動性資産を保有しています。ナローバンクは効果的な製品ですが、オンチェーン経済の長期的な柱になるとは思いません。

私たちは、多くの新興資産管理会社、キュレーター、プロトコルが、オフチェーン担保資産によって担保されたオンチェーン資産担保ローンを推進しているのを見てきました。通常、これらのローンはオフチェーンで生成され、その後トークン化されます。しかし、私はこのトークン化アプローチが提供する利点は限られていると考えており、おそらくすでにオンチェーンにいるユーザーに配布することだけです。したがって、債務資産はオフチェーンで生成されてからトークン化されるのではなく、直接オンチェーンで生成されるべきです。債務資産をオンチェーンで生成することで、ローンサービスコスト、バックエンドインフラストラクチャコストが削減され、アクセシビリティが向上します。課題はコンプライアンスと標準化にありますが、開発者はこれらの問題に取り組んでいます。

– Guy Wuollet、a16z 暗号資産チーム ゼネラルパートナー

ステーブルコインが銀行の基幹台帳のアップグレードを促進し、まったく新しい決済シナリオを開く。

今日、ほとんどの銀行は、現代の開発者が認識するのが困難な時代遅れのソフトウェアシステムをまだ実行しています。銀行は1960年代と70年代には早くも大規模ソフトウェアシステムの早期採用者でした。1980年代と90年代までに、第2世代のコア銀行ソフトウェアが登場し始めました(TemenosのGLOBUSやInfoSysのFinacleなど)。しかし、このソフトウェアは老朽化しており、アップグレードはあまりにも遅すぎました。その結果、銀行業界の重要な基幹台帳の多く(預金、担保資産、その他の義務を記録するこれらの重要なデータベース)は、依然としてCOBOLプログラミング言語を使用してメインフレームコンピューター上で実行されており、最新のAPIではなくバッチファイルインターフェースに依存しています。

世界の資産の大部分は、依然としてこれらの数十年前の基幹台帳に保存されています。これらのシステムは実際に証明されており、規制当局から信頼され、複雑な銀行シナリオに深く統合されていますが、イノベーションの障害にもなっています。例えば、リアルタイム決済などの主要機能を追加するには、数か月または数年かかる可能性があり、かなりの技術的負債と複雑な規制要件への対処が含まれます。

これがまさにステーブルコインが登場する場所です。過去数年間、ステーブルコインはプロダクトマーケットフィットを見つけ、主流の金融アリーナに参入することに成功しました。今年、従来の金融機関(TradFi)は前例のないレベルでステーブルコインを受け入れました。ステーブルコイン、トークン化された預金、トークン化された国債、オンチェーン債券などの金融商品により、銀行、フィンテック企業、金融機関は新製品を開発し、より多くの顧客にサービスを提供できます。さらに重要なことに、これらのイノベーションは機関にレガシーシステムを書き直すことを強制しません。これらのシステムは老朽化していますが、数十年にわたって安定して実行されてきました。したがって、ステーブルコインは機関にまったく新しいイノベーション方法を提供します。

– Sam Broner

インテリジェントエージェントとAIの未来

AIを使用して実質的な研究タスクを実行する

数理経済学者として、今年の初めに、コンシューマーグレードのAIエージェントモデルに私のワークフローを理解させることは非常に困難でした。しかし、11月までに、博士課程の学生であるかのように抽象的な指示を与えることができ、彼らは時々まったく新しく正しく実行された回答を返しました。さらに、AIエージェントがより広範な研究分野で使用され始めているのを見始めています。特に推論において、AIエージェントモデルは現在、発見を直接支援するだけでなく、Putnam問題(おそらく世界で最も難しい大学レベルの数学試験)を自律的に解決しています。

まだ不明確なのは、この研究支援アプローチがどの分野で最も役立つか、そしてどのようにかです。しかし、私はAIエージェントの研究能力が新しい「博識者」研究スタイルを育成し、刺激すると予想しています。つまり、さまざまなアイデア間の関係を推測し、より仮説的な回答から迅速に外挿する傾向があるものです。これらの回答は完全に正確ではないかもしれませんが、少なくとも特定の論理フレームワーク内では、正しい方向を指し示すことができます。皮肉なことに、このアプローチは、モデルの「幻覚」の力を活用することに似ています。これらのモデルが十分に「スマート」になると、抽象空間を自由に探索させることで、無意味なアイデアが生まれることもありますが、時には画期的な発見につながることもあります。これは、人間が線形思考から解放され、明確な方向の外に出たときに最も創造的であるのと似ています。

この方法で問題について考えるには、まったく新しいAIエージェントワークフローが必要です。単なる「プロキシ対プロキシ」モデルではなく、より複雑な「プロキシでラップされたプロキシ」モデルです。その中で、異なるレイヤーのモデルが研究者が初期段階のモデルを評価し、貴重な洞察を徐々に抽出するのを支援します。私はこの方法を使用して論文を書きましたが、他の人は特許検索、新しい形式の芸術の発明、さらには(残念ながら)スマートコントラクトを攻撃する新しい方法の発見にも使用しています。

しかし、この「ラップされた推論エージェント」の研究モデルを実行するには、モデル間のより良いインターオペラビリティが必要であり、各モデルの貢献を識別し、合理的に補償する方法が必要です。これらは暗号化技術が解決するのに役立つ問題です。

– Scott Kominers、a16z 暗号資産研究チームメンバー、ハーバードビジネススクール教授

AIエージェントによってオープンネットワークに課される隠れた税金

AIエージェントの台頭により、一種の「隠れた税金」がオープンインターネットを抑圧し、その経済基盤を根本的に破壊しています。この破壊は、インターネットのコンテキストレイヤーと実行レイヤー間の非対称性の増大に起因しています。現在、AIエージェントは、広告サポートコンテンツウェブサイト(コンテキストレイヤー)からデータを抽出してユーザーに利便性を提供する一方で、コンテンツ作成をサポートする収益源(広告やサブスクリプションなど)を体系的にバイパスしています。

オープンウェブのさらなる衰退を防ぐため(そしてAIエージェントに燃料を供給する多様なコンテンツを保護するため)、私たちは大規模に技術的および経済的ソリューションを展開する必要があります。これには、次世代のスポンサードコンテンツ、マイクロアトリビューションシステム、またはその他の革新的な資金調達モデルが含まれる可能性があります。既存のAIエージェントライセンス契約も、近視眼的な応急処置であることが証明されており、通常、AIエージェントトラフィックの侵害によって失われた収益のごく一部しかコンテンツプロバイダーに補償しません。

インターネットには、価値が自動的に流れる完全に新しい技術経済モデルが必要です。来年の最も重要な変化は、静的な承認モデルからリアルタイム使用に基づく補償モデルへの移行です。これは、システムのテストとスケーリングを意味します。潜在的にブロックチェーン支援のナノペイメントと洗練されたアトリビューション基準を活用して、AIエージェントによるタスクの成功完了に情報を提供する各エンティティに自動的に報酬を与えます。

– Liz Harkavy、a16z 暗号資産投資チーム

プライバシーは堀である

プライバシーは暗号資産分野で最も重要な堀になります。

プライバシーは、グローバル金融をブロックチェーン上に推進する主要な機能の1つです。しかし、今日のほとんどすべてのブロックチェーンで欠けている重要な要素でもあります。ほとんどのブロックチェーンでは、プライバシーはしばしば二次的な、後付けに過ぎません。

しかし、プライバシー自体は現在、ブロックチェーン技術の重要な差別化要因です。さらに重要なことに、プライバシーは「チェーンロックイン」またはプライバシーネットワーク効果を作成することもできます。これは、パフォーマンス競争がもはや十分な利点ではない時代において特に重要です。

クロスチェーンブリッジプロトコルにより、すべての情報が公開されている限り、異なるチェーン間の移行が非常に簡単になります。しかし、プライバシーが導入されると、この利便性は消えます。チェーン間でトークンを転送するのは簡単ですが、チェーン間でプライバシーを転送するのは非常に困難です。ユーザーは、パブリックチェーンまたは別のプライバシーチェーンに切り替えるかどうかにかかわらず、プライバシーチェーンに出入りする際にリスクに直面します。なぜなら、オンチェーンデータ、メモリプール、またはネットワークトラフィックを観察している人が、彼らのアイデンティティを潜在的に推測できる可能性があるためです。プライバシーチェーンとパブリックチェーンの境界、あるいは2つのプライバシーチェーン間の境界を越えると、取引時間と金額の相関関係など、さまざまなメタデータが漏洩する可能性があります。これらの情報により、ユーザーの追跡がはるかに容易になる可能性があります。

競争により取引手数料がほぼゼロに押し下げられる可能性のある多くの同質的な新しいチェーンと比較して、プライバシー機能を備えたブロックチェーンは、より強力なネットワーク効果を生み出すことができます。現実には、「汎用」ブロックチェーンに成熟したエコシステム、キラーアプリケーション、または不公平な配分の利点がない場合、ユーザーがそれを使用したり、それを基に構築したり、ましてやロイヤルティを開発したりする理由はほとんどありません。

パブリックチェーン上では、ユーザーは他のチェーン上のユーザーと簡単に取引できます。どのチェーンに参加するかは重要ではありません。しかし、プライベートブロックチェーンでは、ユーザーが参加するチェーンが特に重要になります。なぜなら、一度参加すると、プライバシー露出のリスクを避けるために他のチェーンに移行する可能性が低くなるためです。この現象は「勝者総取り」のダイナミクスを生み出します。そして、プライバシーはほとんどの現実世界のアプリケーションにとって重要であるため、少数のプライバシーチェーンが最終的に暗号資産分野を支配する可能性があります。

– Ali Yahya、a16z 暗号資産チーム ゼネラルパートナー

その他の業界とアプリケーション

予測市場はより大きく、より広く、よりスマートになります。

予測市場は徐々に主流に入り、来年には、暗号化と人工知能(AI)との融合により、より大きく、より広く使用され、よりインテリジェントになり、同時に開発者に新しい重要な課題をもたらすでしょう。

まず、予測市場により多くの契約が上場されます。これは、主要な選挙や地政学的イベントに関するリアルタイムのオッズにアクセスできるだけでなく、幅広い微妙な結果と複雑なクロスイベントの予測もできることを意味します。これらの新しい契約がより多くの情報を明らかにし、徐々にニュースエコシステムに統合されるにつれて(すでに始まっている傾向)、情報の価値のバランスをどのように取るか、これらの市場をより透明で監査可能にするためにどのように設計するかなど、重要な社会的問題を提起します。これらは暗号化を通じて対処できる問題です。

新しい契約の急増に対処するには、これらの契約を解決するために現実世界のイベントに関するコンセンサスに達する新しい方法が必要です。集中型プラットフォームソリューション(イベントが実際に発生したかどうかを確認するなど)は重要ですが、Zelensky訴訟市場やベネズエラ選挙市場などの物議を醸すケースでは、その限界が露呈しています。これらの限界ケースに対処し、予測市場をより実用的なアプリケーションに拡大するために、新しい分散型ガバナンスメカニズムと大規模言語モデル(LLM)オラクルが、争われた結果の背後にある真実を決定するのに役立ちます。

AIエージェントの潜在能力は、LLM駆動のオラクルを超えています。例えば、これらのプラットフォームでアクティブなAIエージェントは、グローバルにシグナルを収集して短期的な取引の利点を得ることができます。これは、まったく新しい視点から世界を見るのに役立つだけでなく、将来のトレンドをより正確に予測することもできます。(Prophet Arenaのようなプロジェクトは、すでにこの分野の興奮を煽っています。)洗練された政治分析家として洞察を提供することに加えて、これらのAIエージェントは、新興戦略を検討する際に、複雑な社会イベントの基本的な予測因子も明らかにする可能性があります。

予測市場は世論調査に取って代わるでしょうか？いいえ。逆に、彼らは世論調査を改善します(そして世論調査情報も予測市場に供給できます)。政治経済学の教授として、私は予測市場が多様な世論調査のエコシステムと連携して機能する可能性について最も興奮していますが、AIエージェントなどの新しい技術に依存する必要があります。AIエージェントは調査体験を改善でき、暗号化は調査とアンケートの参加者が人間であってロボットではないことを認証する全く新しい方法を提供できます。

– Andy Hall、a16z 暗号資産研究アドバイザー、スタンフォード大学政治経済学教授

暗号化技術はブロックチェーンを超えてまったく新しいアプリケーションに拡大します。

何年もの間、SNARKs(ゼロ知識証明簡潔な非対話型証明、計算を再実行せずに証明の正しさを認証する暗号化証明の一種)は、主にブロックチェーン分野で使用されてきました。これは、計算オーバーヘッドが法外に大きいためです。計算を証明することは、その計算を直接実行するよりも100万倍手間がかかる可能性があります。このオーバーヘッドを数万のバリデーター間で分散する必要があるシナリオでは価値がありますが、他のシナリオでは実用的ではありません。

この状況は変わろうとしています。2026年までに、zkVM(ゼロ知識証明仮想マシン)プルーバーの計算オーバーヘッドは約10,000倍に削減され、メモリフットプリントは数百メガバイトのみになります。これは、携帯電話で実行するのに十分な速さであり、さまざまなシナリオで広く適用するのに十分安価です。この「10,000倍」が重要な転換点になる可能性がある理由の1つは、ハイエンドGPUの並列スループットがラップトップCPUの約10,000倍であるためです。2026年末までに、単一のGPUがリアルタイムでCPU実行を必要とする計算証明を生成できるようになります。

これにより、以前の研究論文で提案されたビジョンの一部がアンロックされます。検証可能なクラウドコンピューティング。クラウドコンピューティングですでにCPUワークロードを実行している場合(計算タスクがGPUアクセラレーションには不十分であるか、関連する専門知識がないか、歴史的な理由のため)、合理的なコストで計算の正しさの暗号化証明を取得できます。さらに、プルーバーはすでにGPU用に最適化されており、コードへの追加の調整は必要ありません。

– Justin Thaler、a16z 暗号資産研究チームメンバー、ジョージタウン大学コンピューターサイエンス准教授

— a16z 暗号資産編集チーム