8 grandes ideias para 2026

A a16z divulgou recentemente a sua lista de “grandes ideias” que os líderes tecnológicos poderão explorar no próximo ano, segundo os parceiros das equipas de Apps, American Dynamism, Bio, Crypto, Growth, Infra e Speedrun.

Apresentamos abaixo uma seleção de algumas das principais ideias dos membros da equipa de crypto (incluindo alguns convidados) sobre o futuro — com temas que vão desde agentes e IA; stablecoins, tokenização e finanças; privacidade e segurança; até mercados de previsão e outras aplicações. Para consultar todas as tendências que nos motivam para 2026, leia o artigo completo.

Sobre desenvolvimento

1. Trading como etapa de transição — e não destino final — para negócios de crypto

Atualmente, quase todas as empresas de crypto bem-sucedidas, com exceção das de stablecoins e de infraestrutura central, mudaram ou estão a mudar para trading. Mas se “todas as empresas de crypto se tornam plataformas de trading”, o que acontece ao setor? Ter demasiados intervenientes a atuar no mesmo segmento reduz a visibilidade coletiva e acaba por beneficiar apenas alguns grandes vencedores. Quem se focou demasiado cedo no trading perdeu a oportunidade de construir negócios mais resilientes e defensáveis.

Compreendo o esforço dos fundadores em garantir a viabilidade financeira dos negócios, mas perseguir apenas o product-market fit imediato também tem custos. Este fenómeno é particularmente relevante em crypto, onde a dinâmica dos tokens e da especulação pode levar os fundadores a optar pelo caminho da gratificação instantânea na procura do product-market fit. É, de certa forma, um teste do marshmallow.

O trading é uma função de mercado relevante — mas não tem de ser o objetivo final. Os fundadores que privilegiam o “produto” no product-market fit podem ser os grandes vencedores.

– Arianna Simpson, sócia geral, a16z crypto

Sobre stablecoins, tokenização de RWA, pagamentos e finanças

2. Tokenização de ativos do mundo real e stablecoins: uma abordagem verdadeiramente crypto-native

Bancos, fintechs e gestores de ativos têm demonstrado forte interesse em trazer ações norte-americanas, commodities, índices e outros ativos tradicionais para onchain. À medida que estes ativos entram no universo onchain, a tokenização é frequentemente uma mera réplica do modelo tradicional, sem explorar o potencial das funcionalidades crypto-native.

No entanto, representações sintéticas como perpetual futures (perps) permitem maior liquidez e são mais simples de implementar. Os perps oferecem alavancagem facilmente compreendida, podendo ser o derivativo crypto-native com melhor product-market fit. As ações de mercados emergentes são também uma das classes de ativos mais interessantes para perpificação. (O mercado de opções zero-days-to-expiration ou 0DTE, para algumas ações, apresenta frequentemente liquidez superior ao mercado spot, sendo um cenário fascinante para perpificação.)

No fundo, trata-se de “perpificação vs. tokenização”; mas, independentemente do caminho, veremos mais tokenização crypto-native de RWA no próximo ano.

Na mesma linha, em 2026 veremos mais “originação, não apenas tokenização” no universo das stablecoins, que se tornaram mainstream em 2025; a emissão de stablecoins continua a crescer.

Stablecoins sem uma infraestrutura de crédito sólida assemelham-se a narrow banks, que detêm ativos líquidos considerados extra seguros. Embora seja um produto válido, não acredito que venha a ser a base da economia onchain a longo prazo.

Temos visto novos gestores de ativos, curadores e protocolos a facilitar empréstimos garantidos por ativos onchain contra colateral offchain. Estes empréstimos são, na maioria dos casos, originados offchain e posteriormente tokenizados. Creio que a tokenização traz poucos benefícios, salvo a distribuição para utilizadores já onchain. Por isso, ativos de dívida devem ser originados onchain, não offchain para posterior tokenização. A originação onchain reduz custos de servicing, custos de estruturação back office e aumenta a acessibilidade. O desafio será a conformidade e a padronização, mas os criadores já estão a trabalhar nisso.

– Guy Wuollet, sócio geral, a16z crypto

3. Stablecoins impulsionam a modernização dos registos bancários — e novos cenários de pagamento

A maioria dos bancos opera com software que é praticamente desconhecido para os programadores atuais: nos anos 1960 e 1970, os bancos foram pioneiros na adoção de grandes sistemas informáticos. A segunda geração de software core bancário surgiu nas décadas de 1980 e 1990 (como o GLOBUS da Temenos e o Finacle da InfoSys). Contudo, estes sistemas envelheceram e têm sido atualizados lentamente. Por isso, o setor bancário — especialmente os registos centrais, bases de dados que rastreiam depósitos, colaterais e obrigações — ainda recorre a mainframes programados em COBOL, com interfaces de ficheiros em batch em vez de APIs.

A maioria dos ativos globais está nesses registos centrais, que têm décadas de existência. Embora sejam sistemas testados, fiáveis e integrados em cenários bancários complexos, travam a inovação. Adicionar funcionalidades como pagamentos em tempo real pode demorar meses ou anos, exigindo a gestão de dívida técnica e de complexidade regulatória.

É neste contexto que as stablecoins se destacam. Nos últimos anos, as stablecoins atingiram product-market fit e tornaram-se mainstream, e este ano as instituições TradFi adotaram-nas a um novo nível. Stablecoins, depósitos tokenizados, tesourarias tokenizadas e obrigações onchain permitem a bancos, fintechs e instituições financeiras criar novos produtos e servir novos clientes. Crucialmente, conseguem fazê-lo sem necessidade de remodelar sistemas legados — sistemas que, apesar de antigos, funcionam fiavelmente há décadas. As stablecoins oferecem assim uma nova via para a inovação institucional.

– Sam Broner

Sobre agentes e IA

4. IA será utilizada para tarefas de investigação avançadas

Enquanto economista matemático, era difícil fazer com que modelos de IA compreendessem o meu método de trabalho em janeiro; mas em novembro, já conseguia dar-lhes instruções abstratas como a um doutorando — e por vezes devolviam respostas inovadoras e corretas. Para lá da minha experiência, vemos cada vez mais IA a ser utilizada em investigação, sobretudo em domínios de raciocínio, onde os modelos já contribuem para descobertas e também resolvem autonomamente problemas Putnam (um dos exames universitários de matemática mais exigentes do mundo).

Continua por esclarecer quais os campos que mais beneficiarão deste tipo de apoio à investigação e de que forma. Espero que a investigação com IA permita e valorize um novo estilo de investigação polímata: um estilo que privilegia a capacidade de conjecturar relações entre ideias e de extrapolar rapidamente a partir de respostas conjecturais. Essas respostas podem não ser exatas, mas podem indicar o caminho certo (pelo menos sob certas topologias). Paradoxalmente, é como aproveitar o potencial das alucinações dos modelos: Quando se tornam suficientemente “inteligentes”, dar-lhes espaço para explorar pode gerar disparates — mas também pode desbloquear descobertas, tal como as pessoas são mais criativas quando não seguem uma direção linear e explícita.

Este tipo de raciocínio exigirá um novo workflow de IA — não apenas de agente para agente, mas de agente sobre agente — onde camadas de modelos ajudam o investigador a avaliar abordagens anteriores e a sintetizar o essencial. Tenho seguido esta abordagem para escrever artigos, enquanto outros realizam pesquisas de patentes, criam novas formas de arte ou (infelizmente) descobrem novos ataques a smart contracts.

No entanto: Operar conjuntos de agentes de raciocínio encadeados para investigação exigirá melhor interoperabilidade entre modelos, bem como formas de reconhecer e compensar cada contributo — ambos desafios que a crypto pode ajudar a resolver.

– Scott Kominers, equipa de investigação, a16z crypto, e professor na Harvard Business School

5. O imposto invisível sobre a web aberta

O aparecimento de agentes de IA está a impor um imposto invisível sobre a web aberta, perturbando radicalmente a sua base económica. Esta perturbação resulta do desalinhamento entre a camada de contexto e a camada de execução na internet: atualmente, agentes de IA extraem dados de sites suportados por publicidade (camada de contexto), oferecendo conveniência aos utilizadores enquanto ignoram as fontes de receita (anúncios e subscrições) que sustentam o conteúdo.

Para evitar a erosão da web aberta (e preservar a diversidade de conteúdos que alimenta a IA), é essencial implementar soluções técnicas e económicas em larga escala. Isto pode passar por conteúdos patrocinados de nova geração, sistemas de micro-atribuição ou modelos de financiamento inovadores. Os acordos de licenciamento atuais para IA têm-se revelado financeiramente insustentáveis, compensando os produtores de conteúdo com uma fração das receitas perdidas para o tráfego canibalizado pela IA.

A web precisa de um novo modelo tecnoeconómico, onde o valor flua automaticamente. O próximo ano será marcado pela transição do licenciamento estático para a compensação em tempo real e baseada na utilização. Isto implica testar e escalar sistemas — eventualmente com nanopagamentos em blockchain e padrões avançados de atribuição — para recompensar automaticamente cada entidade que contribua para o sucesso de uma tarefa de agente.

– Liz Harkavy, equipa de investimento, a16z crypto

Sobre privacidade e segurança

6. Privacidade será o maior fator competitivo em crypto

A privacidade é o requisito essencial para que as finanças globais possam migrar para onchain. É também a funcionalidade que quase todas as blockchains atuais ignoram. Para a maioria das redes, a privacidade tem sido uma preocupação secundária.

Agora, a privacidade é suficientemente relevante para diferenciar uma rede das restantes. E faz algo ainda mais importante: cria dependência da rede; um efeito de rede baseado na privacidade. Especialmente num contexto em que competir apenas pela performance já não basta.

Graças aos protocolos de bridging, é fácil mudar de rede enquanto tudo é público. Mas, assim que se introduz privacidade, isso deixa de ser verdade: fazer bridging de tokens é simples, de segredos é difícil. Há sempre risco, ao entrar ou sair de uma zona privada, de alguém monitorizar a rede, o mempool ou o tráfego e descobrir quem é o utilizador. A passagem entre uma rede privada e uma pública — ou mesmo entre duas privadas — revela metadados como correlações de horários e tamanhos de transação, facilitando o rastreamento.

Em comparação com as muitas novas redes indiferenciadas, onde as taxas tenderão para zero devido à concorrência (o blockspace tornou-se igual em todo o lado), as blockchains com privacidade podem gerar efeitos de rede muito mais fortes. Se uma rede “generalista” não tem já um ecossistema dinâmico, uma killer application ou uma vantagem de distribuição, há pouca razão para ser utilizada ou servir de base para novos projetos — quanto mais gerar lealdade.

Em blockchains públicas, é fácil para os utilizadores transacionarem entre redes — não importa qual escolhem. Em privadas, a escolha da rede importa muito mais porque, uma vez integrados, é menos provável que mudem e arrisquem exposição. Isto cria uma dinâmica de vencedor-toma-quase-tudo. E como a privacidade é essencial para a maioria dos casos de uso reais, um pequeno número de redes privadas pode dominar o universo crypto.

– Ali Yahya, sócio geral, a16z crypto

Sobre outras indústrias e aplicações

7. Mercados de previsão tornam-se maiores, mais abrangentes e inteligentes

Os mercados de previsão já são mainstream e, no próximo ano, vão crescer ainda mais, tornando-se mais abrangentes e inteligentes à medida que se cruzam com crypto e IA — colocando também novos desafios que os criadores terão de resolver.

Serão listados muitos mais contratos. Isto permitirá aceder a probabilidades em tempo real não só para grandes eleições ou eventos geopolíticos, mas para todo o tipo de resultados complexos e interligados. À medida que estes contratos trazem mais informação e se integram no ecossistema noticioso (já está a acontecer), levantam questões relevantes sobre o valor dessa informação e como desenhá-los para serem mais transparentes, auditáveis e muito mais — algo possível com crypto.

Para lidar com o volume superior de contratos, serão necessárias novas formas de alinhamento sobre a verdade. A resolução centralizada em plataformas (um evento aconteceu mesmo? como confirmar?) é importante, mas casos disputados como o mercado do fato de Zelensky e o mercado das eleições venezuelanas mostram os limites. Para abordar estes casos e permitir que os mercados de previsão escalem, governance descentralizada e oráculos LLM podem ajudar a determinar a verdade em resultados contestados.

A IA abre possibilidades além dos LLM para oráculos. Por exemplo, agentes de IA nestas plataformas podem procurar sinais em todo o mundo para obter vantagem de trading de curto prazo, revelando novas formas de pensar e prever o que vai acontecer a seguir. (Projetos como Prophet Arena já mostram o entusiasmo neste espaço.) Para além de atuarem como analistas políticos sofisticados que podemos questionar para obter insights, estes agentes podem revelar novos fatores preditivos de eventos sociais complexos ao analisarmos as suas estratégias emergentes.

Os mercados de previsão substituem as sondagens? Não; tornam as sondagens melhores e os dados das sondagens podem ser integrados nos mercados de previsão. Como cientista político, entusiasma-me ver como os mercados de previsão podem funcionar em conjunto com um ecossistema de sondagens dinâmico — mas será necessário recorrer a novas tecnologias como IA, que pode melhorar a experiência de resposta; e crypto, que pode oferecer novas formas de provar que os participantes são humanos e não bots, entre outras coisas.

– Andy Hall, consultor de investigação, a16z crypto, e professor de economia política, Stanford University

8. Crypto oferece um novo primitivo para uso além das blockchains

Durante anos, os SNARKs — provas criptográficas que permitem verificar uma computação sem reexecutá-la — foram essencialmente uma tecnologia exclusiva de blockchain. O overhead era demasiado elevado: provar uma computação podia exigir 1 000 000 vezes mais trabalho do que simplesmente executá-la. Justifica-se quando se amortiza por milhares de validadores, mas é impraticável noutros contextos.

Isso está prestes a mudar. Em 2026, os zkVM provers vão atingir cerca de 10 000 vezes o overhead, com footprints de memória de algumas centenas de megabytes — suficientemente rápidos para correr em telemóveis, suficientemente baratos para correr em qualquer lugar. Eis uma razão para 10 000 vezes ser um número mágico: GPUs topo de gama têm ~10 000 vezes mais throughput paralelo do que um CPU de portátil. No final de 2026, uma só GPU poderá gerar provas de execução de CPU em tempo real.

Isto pode concretizar uma visão antiga: cloud computing verificável. Se já corre workloads de CPU na cloud — porque a computação não é suficientemente pesada para GPU, ou não tem expertise, ou por razões de legado — poderá obter provas criptográficas de correção por um overhead razoável. O prover já está otimizado para GPU; o seu código não precisa de estar.

– Justin Thaler, equipa de investigação, a16z crypto, e professor associado de ciência da computação, Georgetown University

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