a16z Prediksi 8 Tren Utama Industri Kripto Tahun 2026: Kebangkitan Blockchain Privasi, Transformasi Platform Perdagangan, dll

Penulis: a16z

Terjemahan: Deep潮 TechFlow

a16z (Andreessen Horowitz) baru-baru ini merilis daftar “Ide Besar” yang mungkin muncul di bidang teknologi pada tahun 2026, yang diajukan bersama oleh mitra dari tim Apps, American Dynamism, Bioteknologi, Cryptocurrency, Growth, Infrastruktur, dan Speedrun mereka.

Berikut adalah beberapa ide besar pilihan dan wawasan dari kontributor khusus di bidang cryptocurrency, mencakup berbagai tema mulai dari agen cerdas dan kecerdasan buatan (AI), stablecoin, tokenisasi dan keuangan, privasi dan keamanan, hingga pasar prediksi dan aplikasi lainnya. Jika ingin mengetahui lebih banyak tentang prospek teknologi tahun 2026, silakan baca artikel lengkapnya.

Membangun Masa Depan

Platform perdagangan hanyalah permulaan, bukan akhir

Saat ini, selain stablecoin dan beberapa infrastruktur inti, hampir semua perusahaan cryptocurrency yang berkinerja baik telah bertransformasi atau sedang menuju ke arah platform perdagangan. Namun, jika “setiap perusahaan crypto berubah menjadi platform perdagangan,” apa hasil akhirnya? Kompetisi yang homogen tidak hanya akan mengalihkan perhatian pengguna, tetapi juga mungkin menyisakan hanya beberapa pemenang. Perusahaan yang terlalu cepat beralih ke perdagangan mungkin kehilangan peluang untuk membangun model bisnis yang lebih kompetitif dan tahan lama.

Saya sangat memahami tantangan yang dihadapi para pendiri yang berusaha menjaga kondisi keuangan perusahaan tetap baik, tetapi mengejar kecocokan produk dan pasar (Product-Market Fit) dalam jangka pendek juga memiliki biaya. Dalam industri crypto, masalah ini sangat menonjol karena dinamika unik seputar token dan spekulasi sering mengarahkan pendiri ke jalan “pemenuhan instan,” seperti sebuah “tes permen kapas.”

Perdagangan sendiri bukanlah hal yang salah—itu memang salah satu fungsi penting dari pasar—tetapi bukanlah tujuan akhir. Pendiri yang fokus pada produk itu sendiri dan mencari kecocokan produk dan pasar dari sudut pandang jangka panjang, mungkin akhirnya akan menjadi pemenang yang lebih besar.

– Arianna Simpson, mitra utama tim crypto a16z

Tentang Stablecoin, Tokenisasi RWA, Pembayaran, dan Keuangan: Pemikiran Baru

Berpikir tentang tokenisasi aset dunia nyata (RWA) dan stablecoin secara lebih native crypto

Kami telah melihat bank, perusahaan fintech, dan manajer aset menunjukkan minat besar dalam membawa saham AS, komoditas, indeks, dan aset tradisional lainnya ke blockchain. Namun, seiring semakin banyak aset tradisional yang diintegrasikan ke blockchain, metode tokenisasi mereka cenderung bersifat “mimikri”—berdasarkan konsep aset dunia nyata yang sudah ada, tanpa memanfaatkan sepenuhnya karakteristik asli crypto.

Sebaliknya, bentuk aset sintetis seperti kontrak perpetual (perps) dapat menawarkan likuiditas yang lebih dalam dan lebih mudah diimplementasikan. Perpetual juga menyediakan mekanisme leverage yang mudah dipahami, sehingga mungkin merupakan derivatif asli yang paling sesuai dengan kebutuhan pasar crypto saat ini. Pasar saham emerging market mungkin menjadi salah satu kategori aset paling menarik untuk “perpetualisasi” (perpify). Misalnya, untuk beberapa saham, likuiditas pasar opsi “zero DTE” (zero days to expiry) seringkali lebih dalam daripada pasar spot, menjadikan “perpetualisasi” sebagai eksperimen yang layak dicoba.

Intinya, ini semua berkaitan dengan pilihan antara “perpetualisasi vs. tokenisasi”; apapun pilihan kita, kita dapat mengharapkan lebih banyak tokenisasi aset dunia nyata yang asli crypto dalam satu tahun ke depan.

Sejalan dengan itu, pada tahun 2026, bidang stablecoin juga akan melihat lebih banyak “inovasi penerbitan, bukan sekadar tokenisasi.” Stablecoin telah menjadi arus utama pada tahun 2025, dan volume penerbitannya terus meningkat.

Namun, stablecoin yang tidak didukung oleh infrastruktur kredit yang kuat lebih mirip “narrow banks,” yaitu yang memegang aset likuid tinggi dan dianggap sangat aman. Meskipun narrow banks adalah produk yang efektif, saya tidak percaya mereka akan menjadi fondasi jangka panjang ekonomi on-chain.

Kami telah melihat banyak manajer aset, kurator, dan protokol baru mulai mendorong pinjaman berbasis aset di blockchain, yang dijamin oleh agunan off-chain. Biasanya, pinjaman ini dibuat di luar rantai terlebih dahulu, lalu di-tokenisasi. Namun, saya berpendapat bahwa metode tokenisasi ini memiliki keterbatasan, karena hanya mendistribusikan ke pengguna yang sudah berada di blockchain. Oleh karena itu, aset utang sebaiknya langsung dibuat di blockchain, bukan dibuat di luar rantai lalu di-tokenisasi. Membuat aset utang langsung di blockchain dapat mengurangi biaya layanan pinjaman, biaya infrastruktur backend, dan meningkatkan aksesibilitas. Tantangannya adalah masalah kepatuhan dan standarisasi, tetapi para pengembang sudah berusaha mengatasi hal ini.

– Guy Wuollet, mitra utama tim crypto a16z

Stablecoin Mendorong Pembaruan Buku Besar Inti Bank dan Membuka Skema Pembayaran Baru

Saat ini, sebagian besar bank masih menjalankan sistem perangkat lunak lama yang sulit dikenali oleh pengembang modern: sejak tahun 1960-an dan 1970-an, bank sudah menjadi pengguna awal sistem perangkat lunak besar. Pada tahun 1980-an dan 1990-an, muncul generasi kedua perangkat lunak inti bank (misalnya Temenos GLOBUS dan Finacle dari InfoSys). Namun, perangkat lunak ini semakin menua, dan proses peningkatannya sangat lambat. Akibatnya, banyak buku besar inti penting—yang mencatat simpanan, agunan, dan kewajiban lainnya—masih berjalan di komputer utama yang menggunakan bahasa pemrograman COBOL, bergantung pada antarmuka batch file, bukan API modern.

Sebagian besar aset global masih disimpan di buku besar inti yang sudah berusia puluhan tahun ini. Meskipun sistem ini telah teruji waktu, mendapatkan kepercayaan regulator, dan terintegrasi secara mendalam dalam operasi bank yang kompleks, mereka juga menjadi hambatan inovasi. Menambahkan fitur pembayaran real-time misalnya, bisa memakan waktu berbulan-bulan bahkan bertahun-tahun, dan harus menghadapi beban utang teknis serta regulasi yang rumit.

Di sinilah peran stablecoin menjadi penting. Dalam beberapa tahun terakhir, stablecoin menemukan kecocokan pasar dan berhasil masuk ke bidang keuangan utama. Tahun ini, institusi keuangan tradisional (TradFi) semakin menerima stablecoin secara lebih luas. Stablecoin, tokenisasi simpanan, tokenisasi obligasi pemerintah, dan obligasi on-chain memungkinkan bank, perusahaan fintech, dan lembaga keuangan mengembangkan produk baru dan melayani lebih banyak pelanggan. Yang lebih penting, inovasi ini tidak memaksa mereka untuk menulis ulang sistem legacy—meskipun sistem tersebut sudah tua, mereka tetap berjalan stabil selama puluhan tahun. Stablecoin memberi cara baru bagi institusi untuk berinovasi.

– Sam Broner

Tentang Agen Cerdas dan Masa Depan AI

Menggunakan AI untuk Melakukan Riset Esensial

Sebagai ekonom matematika, awal tahun ini saya merasa sangat sulit agar AI konsumen memahami alur kerja saya; namun, pada bulan November, saya sudah bisa memberi instruksi abstrak kepada model layaknya memberi arahan kepada mahasiswa doktoral… dan terkadang mereka bisa mengembalikan jawaban yang benar-benar baru dan tepat. Lebih dari itu, kita mulai melihat AI digunakan dalam bidang riset yang lebih luas—terutama dalam bidang penalaran, di mana model AI tidak hanya membantu menemukan solusi secara langsung, tetapi juga mampu secara mandiri menyelesaikan Putnam’s problems (mungkin ujian matematika universitas paling sulit di dunia).

Yang belum jelas adalah, dalam bidang apa metode bantuan riset ini akan paling bermanfaat, dan bagaimana cara kerjanya. Tapi saya memperkirakan, kemampuan riset AI akan melahirkan dan mendorong gaya “ilmuwan serba tahu” yang baru: gaya ini lebih cenderung menebak hubungan antar ide dan melakukan inferensi cepat dari jawaban yang lebih bersifat hipotesis. Jawaban-jawaban ini mungkin tidak selalu akurat, tetapi setidaknya dalam kerangka logika tertentu, mereka bisa mengarahkan ke jalan yang benar. Ironisnya, pendekatan ini mirip dengan kekuatan “ilusi” dari model: ketika model menjadi cukup “cerdas,” membiarkannya menjelajah ruang abstrak secara bebas—meskipun mungkin menghasilkan omong kosong—kadang-kadang bisa menghasilkan penemuan yang revolusioner, seperti manusia yang keluar dari pola pikir linier dan menemukan kreativitas.

Berpikir seperti ini membutuhkan alur kerja AI yang baru—bukan sekadar “agen melawan agen,” tetapi lebih kompleks lagi, “agen membungkus agen”—di mana berbagai lapisan model saling membantu menilai solusi dari model sebelumnya dan secara bertahap mengekstrak konten yang berharga. Saya sudah menggunakan pendekatan ini untuk menulis makalah, dan orang lain menggunakannya untuk pencarian paten, menciptakan seni baru, bahkan (sayangnya) menemukan metode serangan kontrak pintar yang baru.

Namun, untuk menjalankan model “agen membungkus” ini, diperlukan interoperabilitas yang lebih baik antar model dan cara untuk mengidentifikasi serta memberi kompensasi secara adil kontribusi masing-masing model—dan ini adalah masalah yang bisa dibantu oleh teknologi kriptografi.

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

Agen AI Memberi Pajak Tersembunyi pada Jaringan Terbuka

Seiring munculnya agen AI, sebuah “pajak tersembunyi” sedang menekan jaringan terbuka dan secara fundamental mengganggu basis ekonomi mereka. Gangguan ini berasal dari ketidakseimbangan yang semakin meningkat antara lapisan konteks internet dan lapisan eksekusi: saat ini, agen AI menarik data dari situs web berisi konten yang didukung iklan (lapisan konteks), yang memudahkan pengguna, tetapi secara sistematis mengabaikan sumber pendapatan utama dari konten tersebut (seperti iklan dan langganan).

Untuk mencegah kemunduran lebih jauh dari jaringan terbuka (dan melindungi keberagaman konten yang memberi bahan bakar AI), kita perlu menerapkan solusi teknologi dan ekonomi secara massal. Ini bisa termasuk model sponsor konten generasi berikutnya, sistem atribusi mikro (micro-attribution systems), atau skema pendanaan inovatif lainnya. Perjanjian otorisasi AI yang ada saat ini juga terbukti hanya sebagai solusi sementara, biasanya hanya mampu memberi kompensasi kecil kepada pembuat konten yang kehilangan pendapatan akibat aliran trafik AI.

Jaringan perlu sebuah model ekonomi teknologi baru yang memungkinkan nilai mengalir secara otomatis. Tahun depan, perubahan paling penting adalah beralih dari model otorisasi statis ke model kompensasi berbasis penggunaan real-time. Ini berarti perlu menguji dan memperluas sistem—mungkin dengan dukungan blockchain untuk micropayment (nanopayments) dan standar atribusi yang kompleks—untuk secara otomatis memberi penghargaan kepada setiap entitas yang berkontribusi dalam keberhasilan agen AI menyelesaikan tugas.

– Liz Harkavy, tim investasi crypto a16z

Privasi sebagai Keunggulan Kompetitif

Privasi akan menjadi keunggulan paling penting di bidang crypto

Privasi adalah salah satu fitur utama yang mendorong adopsi keuangan global ke blockchain. Namun, ini juga merupakan elemen penting yang hampir tidak dimiliki oleh semua blockchain saat ini. Bagi kebanyakan blockchain, masalah privasi seringkali hanya dipertimbangkan sebagai masalah tambahan setelahnya.

Namun, saat ini, privasi sudah cukup menjadi fitur diferensiasi utama dari blockchain. Lebih dari itu, privasi dapat menciptakan “efek rantai” (chain lock-in), atau efek jaringan privasi. Terutama di era di mana kompetisi performa tidak lagi cukup menjadi keunggulan, privasi menjadi sangat penting.

Dengan protokol jembatan lintas rantai (cross-chain bridge), selama semua informasi terbuka, perpindahan pengguna antar rantai sangat mudah. Tetapi, begitu privasi diperkenalkan, kemudahan ini hilang: transfer token lintas rantai mudah dilakukan, tetapi transfer privasi sangat sulit. Pengguna yang berpindah dari satu rantai privasi ke rantai publik, atau antar rantai privasi, akan menghadapi risiko karena pihak yang mengamati data on-chain, mempool, atau lalu lintas jaringan bisa menebak identitas pengguna. Melintasi batas antara rantai privasi dan rantai publik, bahkan antar rantai privasi, akan mengungkap metadata seperti waktu dan jumlah transaksi, yang bisa memudahkan pelacakan pengguna.

Dibandingkan dengan banyak rantai baru yang homogen, biaya transaksi di rantai ini bisa ditekan mendekati nol karena kompetisi, sementara blockchain yang memiliki fitur privasi dapat membentuk efek jaringan yang lebih kuat. Faktanya, jika sebuah “blockchain umum” tidak memiliki ekosistem matang, aplikasi killer, atau keunggulan distribusi yang tidak adil, hampir tidak ada alasan bagi pengguna untuk memilih atau membangun di atasnya, apalagi setia.

Di blockchain publik, pengguna bisa dengan mudah bertransaksi dengan pengguna lain di rantai berbeda—mereka memilih rantai mana yang ingin mereka ikuti tidak terlalu penting. Tetapi, di rantai pribadi, pilihan pengguna terhadap rantai tertentu menjadi sangat penting, karena setelah bergabung, mereka cenderung tidak mau berpindah ke rantai lain untuk menghindari risiko pelanggaran privasi. Fenomena ini menciptakan dinamika “pemenang mengambil semua.” Karena privasi sangat penting untuk banyak aplikasi dunia nyata, beberapa rantai privasi mungkin akhirnya akan mendominasi ekosistem crypto.

– Ali Yahya, mitra utama tim crypto a16z

Opsi Industri dan Aplikasi Lainnya

Pasar prediksi akan menjadi lebih besar, lebih luas, dan lebih cerdas

Pasar prediksi semakin masuk arus utama, dan dalam tahun mendatang, dengan pertemuannya dengan teknologi crypto dan AI, pasar ini akan menjadi lebih besar, lebih luas penggunaannya, dan lebih cerdas, sekaligus menghadirkan tantangan baru yang penting bagi pengembang.

Pertama, akan ada lebih banyak kontrak yang terdaftar di pasar prediksi. Ini berarti kita tidak hanya bisa mendapatkan peluang real-time untuk hasil pemilihan besar atau peristiwa geopolitik, tetapi juga memprediksi berbagai hasil rinci dan peristiwa silang yang kompleks. Seiring kontrak-kontrak ini mengungkap lebih banyak informasi dan secara bertahap masuk ke ekosistem berita (yang sudah mulai terjadi), mereka akan memunculkan isu sosial penting, seperti bagaimana menyeimbangkan nilai informasi dan bagaimana merancang pasar ini agar lebih transparan dan dapat diaudit—dan masalah ini bisa diatasi dengan teknologi kriptografi.

Untuk mengelola banyak kontrak baru ini, kita membutuhkan cara baru untuk mencapai konsensus tentang kejadian nyata guna menyelesaikan kontrak-kontrak tersebut. Solusi platform terpusat (misalnya, memastikan apakah suatu peristiwa benar-benar terjadi) memang penting, tetapi kasus kontroversial seperti pasar litigasi Zelensky dan pemilihan di Venezuela juga menunjukkan batasannya. Untuk mengatasi kasus-kasus pinggiran ini dan membantu ekspansi pasar prediksi ke aplikasi yang lebih praktis, mekanisme tata kelola desentralisasi baru dan oracle berbasis model bahasa besar (LLM) dapat membantu menentukan kebenaran hasil yang diperdebatkan.

Potensi AI tidak terbatas pada oracle berbasis LLM. Misalnya, agen AI yang aktif di platform ini bisa mengumpulkan sinyal dari seluruh dunia untuk mendapatkan keunggulan trading jangka pendek. Ini tidak hanya membantu kita melihat dunia dari sudut pandang baru, tetapi juga memprediksi tren masa depan dengan lebih akurat. (Proyek seperti Prophet Arena sudah menimbulkan antisipasi besar di bidang ini.) Selain sebagai analis politik yang kompleks, agen AI ini juga bisa mengungkap faktor prediksi mendasar dari peristiwa sosial yang kompleks saat kita mempelajari strategi yang muncul dari mereka.

Akankah pasar prediksi menggantikan jajak pendapat? Tidak. Sebaliknya, mereka akan membuat jajak pendapat menjadi lebih baik (dan informasi dari jajak pendapat juga bisa dimasukkan ke pasar prediksi). Sebagai profesor ekonomi politik, saya paling antusias dengan potensi kolaborasi antara pasar prediksi dan ekosistem jajak pendapat yang beragam—namun, kita harus bergantung pada teknologi baru, seperti AI, yang dapat meningkatkan pengalaman survei; serta teknologi kriptografi, yang dapat menawarkan cara baru untuk memverifikasi bahwa peserta survei dan kuesioner adalah manusia, bukan robot.

– Andy Hall, konsultan riset crypto a16z, profesor ekonomi politik di Stanford

Teknologi kriptografi akan memperluas aplikasi di luar blockchain

Selama bertahun-tahun, SNARKs (zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge, bukti kriptografi yang memungkinkan verifikasi kebenaran perhitungan tanpa harus menjalankan ulang perhitungan) terutama digunakan di bidang blockchain. Hal ini karena biaya komputasinya sangat tinggi: membuktikan sebuah perhitungan bisa memakan waktu 1 juta kali lebih lama daripada menjalankan perhitungan langsung. Dalam skenario yang melibatkan ribuan verifikator, biaya ini sepadan, tetapi di konteks lain, tidak praktis.

Situasi ini akan berubah. Pada tahun 2026, bukti zkVM (zero-knowledge virtual machine) akan menurunkan biaya komputasi hingga sekitar 10.000 kali lipat, dan penggunaan memorinya hanya beberapa ratus megabyte—cukup cepat untuk dijalankan di ponsel dan cukup murah untuk digunakan secara luas di berbagai skenario. Ada satu alasan mengapa “10.000 kali lipat” bisa menjadi titik kritis: kemampuan throughput paralel GPU kelas atas sekitar 10.000 kali lipat dari CPU laptop. Pada akhir 2026, satu GPU tunggal akan mampu secara real-time menghasilkan bukti perhitungan yang dijalankan CPU.

Ini akan membuka visi yang pernah diusulkan dalam makalah riset awal: komputasi cloud yang dapat diverifikasi. Jika Anda sudah menjalankan beban kerja CPU di cloud (karena tugas komputasi Anda tidak cukup untuk dipercepat GPU, atau Anda kekurangan keahlian terkait, atau karena alasan historis), Anda akan mampu memperoleh bukti kriptografi tentang kebenaran perhitungan tersebut dengan biaya yang wajar. Selain itu, bukti ini sudah dioptimalkan untuk GPU, sehingga kode Anda tidak perlu disesuaikan lagi.

– Justin Thaler, anggota tim riset crypto a16z, profesor ilmu komputer di Georgetown University

—— Tim Redaksi Kriptografi a16z