8 gagasan besar untuk 2026

a16z baru-baru ini merilis daftar “big ideas” yang akan dihadapi para pelaku teknologi pada tahun mendatang, menurut para partner dari tim Apps, American Dynamism, Bio, Crypto, Growth, Infra, dan Speedrun.

Berikut adalah rangkuman sejumlah big ideas dari anggota tim crypto (beserta beberapa kontributor tamu) tentang masa depan — mulai dari agen dan AI; stablecoin, tokenisasi, dan keuangan; privasi dan keamanan; hingga prediction markets dan aplikasi lain. Untuk insight lebih lengkap terkait 2026, baca artikel penuh.

Tentang pembangunan

1. Trading sebagai perhentian sementara—bukan tujuan akhir—untuk bisnis crypto

Hampir semua perusahaan crypto yang sukses saat ini, di luar stablecoin dan beberapa infrastruktur inti, telah beralih atau sedang beralih ke trading. Namun jika “semua perusahaan crypto menjadi platform trading”, ke mana arah industri? Banyak pihak melakukan hal serupa justru mengkanibal pangsa pasar dan hanya menyisakan sedikit pemenang besar. Mereka yang terlalu cepat beralih ke trading kehilangan peluang membangun bisnis yang lebih defensif dan tahan lama.

Saya memahami tantangan para founder yang berupaya agar keuangan bisnis tetap berjalan, tetapi mengejar kecocokan produk-pasar secara instan juga memiliki konsekuensi. Masalah ini sangat nyata di crypto, di mana dinamika token dan spekulasi mendorong founder pada kepuasan instan dalam mencari product-market fit. Ini seperti marshmallow test, jika Anda mengenalnya.

Tidak ada yang salah dengan trading—itu fungsi pasar yang penting—namun trading tidak harus menjadi tujuan akhir. Founder yang fokus pada “produk” dalam product-market fit berpotensi menjadi pemenang utama.

– Arianna Simpson, General Partner a16z crypto

Tentang stablecoin, tokenisasi RWA, pembayaran, & keuangan

2. Tokenisasi aset dunia nyata dan stablecoin dengan pendekatan yang lebih crypto-native

Minat besar dari bank, fintech, dan asset manager untuk membawa saham AS, komoditas, indeks, dan aset tradisional lain ke onchain terus meningkat. Saat semakin banyak aset tradisional masuk ke onchain, tokenisasi sering kali masih berakar pada konsep aset dunia nyata dan belum memanfaatkan fitur crypto-native.

Namun representasi sintetis seperti perpetual futures (perps) menawarkan likuiditas lebih dalam dan implementasi yang lebih sederhana. Perps juga memberikan leverage yang mudah dipahami, sehingga menjadi derivatif crypto-native dengan product-market fit terkuat. Saham pasar berkembang bisa menjadi kelas aset paling menarik untuk “perpify”. (Pasar opsi zero-days-to-expiration atau 0DTE untuk beberapa saham bahkan memiliki likuiditas lebih dalam daripada spot, dan akan menjadi eksperimen menarik untuk perpification.)

Intinya adalah pertanyaan “perpification vs. tokenization”; namun, kita akan melihat lebih banyak tokenisasi RWA yang crypto-native di tahun mendatang.

Di tahun 2026, kita juga akan melihat lebih banyak “origination, bukan sekadar tokenisasi” untuk stablecoin, yang menjadi mainstream pada 2025; penerbitan stablecoin outstanding terus bertumbuh.

Namun stablecoin tanpa infrastruktur kredit yang kuat mirip dengan bank sempit, yang hanya menahan aset likuid tertentu yang dianggap sangat aman. Meski valid, saya tidak percaya model ini akan menjadi tulang punggung ekonomi onchain jangka panjang.

Asset manager, kurator, dan protokol baru mulai memfasilitasi pinjaman berbasis aset onchain dengan jaminan offchain. Sering kali pinjaman ini berasal dari offchain lalu ditokenisasi. Menurut saya, tokenisasi hanya menawarkan sedikit manfaat di sini, kecuali distribusi ke pengguna yang sudah onchain. Karena itu, aset utang sebaiknya di-originasi langsung di onchain, bukan di-originasi offchain lalu ditokenisasi. Origination onchain menurunkan biaya layanan pinjaman dan struktur back office, serta meningkatkan aksesibilitas. Tantangan utamanya adalah kepatuhan dan standarisasi, namun para builder sudah berupaya mengatasinya.

– Guy Wuollet, General Partner a16z crypto

3. Stablecoin membuka siklus upgrade ledger bank—dan skenario pembayaran baru

Mayoritas bank menjalankan perangkat lunak yang tidak dikenali developer modern: Pada 1960-an dan 1970-an, bank adalah pengguna awal sistem perangkat lunak besar. Generasi kedua perangkat lunak inti perbankan dimulai pada 1980-an dan 1990-an (misalnya Temenos GLOBUS dan InfoSys Finacle). Namun perangkat lunak ini sudah menua dan proses upgrade sangat lambat. Akibatnya, industri perbankan—terutama ledger inti yang krusial, database utama yang melacak simpanan, jaminan, dan kewajiban lainnya—masih sering berjalan di mainframe, diprogram dengan COBOL, dan menggunakan batch file, bukan API.

Mayoritas aset global berada di ledger inti yang sama dan sudah berumur puluhan tahun. Meski sistem ini sudah teruji, dipercaya regulator, dan sangat terintegrasi dalam skenario perbankan kompleks, sistem ini juga menghambat inovasi. Penambahan fitur utama seperti pembayaran real-time bisa memakan waktu berbulan-bulan bahkan bertahun-tahun, dan harus melewati lapisan technical debt serta kompleksitas regulasi.

Di sinilah stablecoin berperan. Tidak hanya dua tahun terakhir menjadi masa stablecoin menemukan product-market fit dan masuk ke arus utama, tetapi tahun ini, institusi TradFi mengadopsinya pada level baru. Stablecoin, deposit ter-tokenisasi, treasury ter-tokenisasi, dan obligasi onchain memungkinkan bank, fintech, dan institusi keuangan membangun produk baru dan melayani pelanggan baru. Lebih penting lagi, mereka bisa melakukan ini tanpa harus menulis ulang sistem legacy—yang meski tua, telah berjalan stabil selama puluhan tahun. Stablecoin membuka cara baru bagi institusi untuk berinovasi.

– Sam Broner

Tentang agen & AI

4. AI akan digunakan untuk tugas riset substantif

Sebagai ekonom matematis, sulit bagi model AI konsumen untuk memahami proses kerja saya pada Januari lalu; namun pada November, saya bisa memberi instruksi abstrak seperti ke mahasiswa doktoral dan kadang mendapat jawaban baru yang benar. Di luar pengalaman saya, AI mulai digunakan untuk riset secara lebih luas—terutama di domain reasoning, di mana model kini langsung membantu penemuan dan memecahkan masalah Putnam secara otonom (mungkin ujian matematika universitas tersulit di dunia).

Masih menjadi pertanyaan terbuka bidang mana yang akan paling terbantu dengan riset seperti ini, dan bagaimana. Namun saya memperkirakan riset AI akan memunculkan gaya riset polymath baru: menekankan kemampuan menyusun hubungan antar ide dan cepat mengekstrapolasi dari jawaban spekulatif. Jawaban tersebut mungkin tidak akurat, tetapi tetap bisa mengarahkan ke arah yang benar (setidaknya dalam beberapa topologi). Ironisnya, ini mirip memanfaatkan “halusinasi” model: Saat model cukup “pintar”, ruang abstrak untuk eksplorasi bisa menghasilkan hal tak berguna—namun kadang membuka penemuan, seperti manusia yang paling kreatif saat tidak bekerja secara linear.

Pola reasoning ini akan membutuhkan workflow AI baru—bukan sekadar agent-to-agent, melainkan agent-wrapping-agent—di mana lapisan model membantu peneliti mengevaluasi pendekatan model sebelumnya dan mensintesis yang baik dari yang buruk. Saya menggunakan pendekatan ini untuk menulis paper, sementara yang lain melakukan pencarian paten, menciptakan seni baru, atau (sayangnya) menemukan serangan smart contract baru.

Namun, pengoperasian reasoning agent berlapis untuk riset akan membutuhkan interoperabilitas lebih baik antar model, serta cara untuk mengakui dan memberi kompensasi atas kontribusi tiap model—dua masalah yang dapat dibantu oleh crypto.

– Scott Kominers, tim riset a16z crypto dan profesor Harvard Business School

5. Pajak tak terlihat di web terbuka

Munculnya AI agent menimbulkan pajak tak terlihat pada web terbuka, mendisrupsi fondasi ekonominya. Gangguan ini berasal dari ketidaksesuaian antara konteks dan eksekusi di internet: Saat ini, AI agent mengekstrak data dari situs berbasis iklan (layer konteks), memberi kemudahan bagi pengguna namun melewati aliran pendapatan (iklan dan langganan) yang mendanai konten.

Untuk mencegah erosi web terbuka (dan menjaga keragaman konten yang juga menjadi bahan bakar AI), kita perlu solusi teknis dan ekonomi secara masif. Ini bisa berupa model seperti konten sponsor generasi baru, sistem mikro-attribusi, atau model pendanaan inovatif lainnya. Lisensi AI yang ada juga terbukti tidak berkelanjutan secara finansial, sering kali hanya memberi kompensasi sedikit dari pendapatan yang hilang akibat trafik AI.

Web membutuhkan model tekno-ekonomi baru di mana nilai mengalir otomatis. Transisi kunci tahun depan adalah beralih dari lisensi statis ke kompensasi real-time berbasis penggunaan. Artinya, menguji dan menskalakan sistem—mungkin memanfaatkan nanopayment berbasis blockchain dan standar atribusi canggih—untuk otomatis memberi imbalan pada setiap entitas yang berkontribusi pada keberhasilan tugas agent.

– Liz Harkavy, tim investasi a16z crypto

Tentang privasi & keamanan

6. Privasi akan menjadi moat terpenting di crypto

Privasi adalah fitur krusial agar keuangan global dapat bergerak ke onchain. Ironisnya, hampir semua blockchain saat ini belum memilikinya. Bagi kebanyakan chain, privasi hanya jadi pemikiran belakangan.

Sekarang, privasi cukup kuat untuk membedakan sebuah chain dari yang lain. Privasi juga menciptakan lock-in chain; efek jaringan privasi. Terutama di dunia di mana persaingan performa saja sudah tidak cukup.

Berkat protokol bridging, sangat mudah berpindah dari satu chain ke chain lain selama semuanya publik. Namun, ketika segala sesuatu privat, hal itu tidak lagi berlaku: Bridging token itu mudah, bridging rahasia itu sulit. Selalu ada risiko saat keluar-masuk zona