a16z 本周发布了年度 “大想法” 合集，来自旗下 Apps、American Dynamism、Bio、Crypto、Growth、Infra 和 Speedrun 各团队的合伙人。下面这篇文章，就是多位 a16z crypto 合伙人（以及几位特邀作者）对未来一段时间的观察与思考，话题涵盖从智能体与 AI；稳定币、代币化与金融；隐私与安全；到预测市场、SNARK 以及其他应用，再到我们将如何构建这些系统。
文章作者：Adeniyi Abiodun, Ali Yahya, Andrew Hall, Arianna Simpson, Christian Crowley, Daejun Park, Elizabeth Harkavy, Guy Wuollet, Jeremy Zhang, Justin Thaler, Maggie Hsu, Miles Jennings, Pyrs Carvolth, Robert Hackett, Sam Broner, Scott Duke Kominers, Sean Neville, Shane Mac, and Sonal Chokshi
文章来源：a16zcrypto
关于稳定币、RWA 代币化、支付与金融更好、更聪明的稳定币 on-ramp / off-ramp
去年，稳定币的预估交易量约为 46 万亿美元，不断创下历史新高。作为对比，这一规模是 PayPal 交易量的 20 倍以上；接近全球最大支付网络之一 Visa 交易量的 3 倍；并且正在快速逼近美国 ACH（自动清算中心，用于工资直接打款等电子支付网络）的成交规模。
今天，你可以在不到一秒、成本不到一美分的情况下发送一笔稳定币。尚未真正解决的问题在于：如何把这些数字美元有效接入人们每天已经在使用的金融基础设施——换句话说，就是稳定币的 on-ramp / off-ramp（出入金通道）。
新一代初创公司正在填补这一空白，将稳定币和更熟悉的支付系统、本地货币连接起来。有的项目使用密码学证明，使用户可以在保证隐私的前提下，将本地账户余额与数字美元进行兑换；有的项目接入区域性的支付网络，利用二维码、实时支付（RTP）等功能实现银行间支付。也有一些在构建真正全球互操作的钱包层和卡发行平台，让用户可以在日常商户处直接消费稳定币。综合来看，这些路径都在拓宽可以参与 “数字美元经济” 的人群，并有望加速稳定币更直接地被用作主流支付工具。
随着这些 on-ramp / off-ramp 的成熟，数字美元将直接接入本地支付系统和商户工具，新的行为模式会逐渐出现：
- 跨境打工者可以实现实时薪酬结算；
- 商户无需银行账户即可接收全球美元；
- 各类应用可以与全球各地用户进行即时价值结算。
稳定币将从一种小众金融工具，根本性地升级为互联网的基础结算层。
—— Jeremy Zhang, a16z crypto 工程团队
用更“加密原生”的方式思考 RWA 代币化与稳定币
我们已经看到来自银行、金融科技公司和资产管理人对于加密行业的强烈兴趣，并希望把美国股票、大宗商品、指数以及其他传统资产带到链上。随着越来越多传统资产上链，这些代币化的设计往往是“拟物化”的（skeuomorphic）——仍然基于现有对“真实世界资产”的理解，而没有充分利用加密原生特性。
但像永续合约（perpetual futures，简称 perps）这样的合成资产形式，往往可以带来更深的流动性，而且实现起来也更简单。Perp 还提供了易于理解的杠杆，因此我认为，它是产品市场匹配度最强的加密原生衍生品形态。我也认为，新兴市场股票是最值得 “perp 化” 的资产类别之一。（某些股票的 0DTE 期权市场流动性甚至已经超过现货，这将会是一个很有意思的 perp 化实验场景。）
这一切最终都可以归结为 “perpification vs. tokenization”（永续合约化 vs. 代币化）的问题；但无论哪条路径，我们在新的一年里都会看到更多加密原生的 RWA 代币化尝试。
在 2026 年，我们将不仅看到 “代币化”，还会看到更多围绕稳定币的 “origination（原生发行）”。稳定币在 2025 年已经真正进入主流，其流通规模仍在持续增长。
但如果缺乏强有力的信用基础设施，稳定币在结构上会很像 “窄银行（narrow bank）”：只持有被视为超安全的特定高流动性资产。窄银行本身是一个合理的产品形态，但我并不认为它会是长期支撑链上经济的核心。
我们已经看到，新一批资产管理人、资产策展人以及协议开始推动：利用链上资产对链下抵押品进行抵押借贷。许多贷款先在链下发起，再被代币化。我认为这里的代币化本身带来的优势有限，除了也许能更方便分发给已经在链上的用户之外。因此，债务资产应该在链上原生发起（originate onchain），而不是在链下发放后再代币化。
在链上原生发放贷款可以降低贷款服务成本、后台结构成本，并提升可达性。更具挑战的是合规与标准化问题，但 Builder 們已经在努力解决。
—— Guy Wuollet, a16z crypto 普通合伙人
稳定币开启银行账本升级周期，并带来全新支付场景
大多数银行使用的软件，对现代开发者来说几乎是“陌生物种”：在 20 世纪 60–70 年代，银行是大型软件系统最早的采用者之一。第二代核心银行软件始于 80–90 年代（例如 Temenos 的 GLOBUS、InfoSys 的 Finacle）。但这些软件已经逐渐老化，升级速度远远跟不上需求。因此，银行业——尤其是负责记录存款、抵押品和其他负债的核心账本系统——往往仍运行在大型机上，使用 COBOL 编程，并通过批处理文件接口而不是 API 来对接外部系统。
全球绝大多数资产都记录在这些同样陈旧的核心账本上。虽然系统在监管层面经受住了考验，也深度嵌入复杂银行业务场景中，但它们正在拖累创新。要在这些系统上增加实时支付（RTP）等关键功能，可能需要几个月甚至几年，并且必须穿过多层技术债与监管复杂性。
这就是稳定币的用武之地。过去几年，稳定币找到了产品市场匹配并进入主流；而今年，传统金融机构在全新的层面上拥抱稳定币。稳定币、代币化存款、代币化国债以及链上债券，使银行、金融科技公司和金融机构能够构建新产品、服务新客户，更重要的是，它们可以在无需重写传统遗留系统的前提下做到这一切——这些系统虽然老旧，但已经可靠运行了几十年。稳定币因此为机构提供了一条全新的创新路径。
—— Sam Broner
互联网将成为“银行”
当智能体大规模到来，更多商业活动在后台自动发生，而不是通过用户点击完成时，价值的流动方式也必须发生改变。
在一个系统基于“意图”（intent）而不是“逐步手动指令”来行动的世界里——资金流动是因为某个 AI 智能体识别出一个需求、履行了一项义务或触发了一个结果——价值就必须像现在信息流动一样快速、自由。这就是区块链、智能合约和新协议发挥作用的地方。
一个智能合约已经可以在全球范围内，在几秒钟内结算一笔美元支付。而在 2026 年，x402 等新兴原语将使这种结算变得可编程且具有反应性：
- 智能体之间可以为数据、GPU 时间或 API 调用进行即时、无许可的支付——无需发票、对账或批处理；
- 开发者发布的软件更新可以内嵌支付规则、限额和审计轨迹——无需法币集成、商户入驻流程、银行对接；
- 预测市场可以随着事件实时自我结算——赔率更新、智能体交易、收益在全球范围内几秒内完成清算，无需托管方或中心化交易所。
一旦价值可以以这种方式流动，“支付流程”就不再是一个独立的运营层，而成为网络自身的行为特征：银行变成互联网基础设施的一部分，资产本身成为基础设施。如果货币变成互联网可以路由的数据包，那么互联网就不仅仅是支撑金融系统的工具，它本身就是金融系统。
—— Christian Crowley 与 Pyrs Carvolth, a16z crypto 市场拓展团队
面向所有人的财富管理
个性化财富管理服务传统上只面向银行的高净值客户：跨资产类别提供定制化建议并为其打造个性化组合，既昂贵又在运营上高度复杂。但随着更多资产类别被代币化，加密基础设施可以在 AI 推荐和 Co-pilot 的辅助下，低成本、即时地执行和再平衡这些策略。
这已经远不止传统意义上的 “智能投顾（robo-advisor）”；每个人都可以获得主动管理，而不仅仅是被动管理。在 2025 年，传统金融（TradFi）已通过直接持仓或 ETP，将组合的一部分敞口配置到加密资产，但这只是开始；在 2026 年，我们将看到专为“财富积累”而构建的平台，而不仅仅是“财富保值”。金融科技公司（如 Revolut、Robinhood）以及中心化交易所（如 Coinbase）将利用自身技术栈上的优势，在这个市场中占据更大份额。
与此同时，像 Morpho Vaults 这样的 DeFi 工具会自动将资产分配到风险收益比最优的借贷市场，为组合提供核心的收益型仓位。将剩余的流动性余额持有在稳定币而非法币中，并使用代币化货币市场基金而非传统货币市场基金，可以进一步扩大收益配置的可能性。
最后，散户投资者如今可以更容易地接触到流动性较低的私募市场资产，例如私募信贷、Pre-IPO 公司以及私募股权等。代币化在满足合规和报告要求的前提下，帮助打开了这些市场。随着一只平衡配置的投资组合各个组成部分被逐步代币化（沿着风险谱从债券到股票，再到私募与另类资产），这些资产可以在无需电汇等繁琐流程的情况下自动完成再平衡。
—— Maggie Hsu, a16z crypto 市场拓展团队
关于智能体与 AI从 KYC（了解你的客户）到 KYA（了解你的智能体）
在智能体经济中，瓶颈正在从“智能”转移到“身份”。
在金融服务领域，“非人类身份”的数量已经以 96 比 1 的比例超过了人类员工数量——但这些身份依然是“未被接入银行体系的幽灵”。这里缺失的关键原语就是 KYA：Know Your Agent（了解你的智能体）。
就像人类需要信用评分来获得贷款一样，智能体也需要经过密码学签名的凭证来参与交易——这些凭证将智能体与其委托方、约束条件以及责任边界关联起来。在这件事情实现之前，商户会继续在防火墙层面拦截智能体。过去几十年构建 KYC 基础设施的行业，现在只有几个月时间来理解 KYA。
—— Sean Neville, Circle 联合创始人、USDC 架构师；Catena Labs CEO
我们将使用 AI 来完成实质性的研究工作
作为一名数理经济学家，今年 1 月时，消费级 AI 模型甚至很难理解我的工作流程；而到了 11 月，我已经可以像对博士生那样向模型下达抽象指令，而它们有时会返回新颖且正确执行的答案。除了我个人的体验外，我们也开始看到 AI 在更广泛的研究领域中被使用——尤其是在推理场景中，模型正在直接辅助发现，并能够自主地解决 Putnam 卷这样的问题（可能是世界上最难的大学阶段数学考试）。
这种研究辅助到底会对哪些领域帮助最大、如何帮助，仍然是一个开放问题。但我预计，AI 辅助研究会催生并奖励一种新的“通才型”研究风格：这种风格强调快速猜想不同概念之间的关系，并从更多“还停留在猜想层面”的答案中迅速外推。即便这些答案并不准确，它们仍然可以在某种“拓扑意义”下指向正确方向。从某种意义上讲，这很像是在利用模型“幻觉”的力量：当模型变得足够“聪明”时，给它一些抽象空间去“乱跳”，仍可能产生无意义的结果——但有时也能像人类在非线性、非清晰目标下最具创造力时那样，打开一个真正的发现。
以这种方式推理需要一种新的 AI 工作流风格——不仅是 agent-to-agent，更是“agent 包裹 agent”（agent-wrapping-agent）：通过多层模型协助研究者评估先前模型的方法，并逐层提炼“精华”而滤除“糟粕”。我已经在使用这种方式写论文，而其他人则在进行专利检索、创造新形式的艺术，或者（不那么令人愉快地）寻找新的智能合约攻击方式。
不过，要在研究中运行这种“包裹式推理智能体”组合，需要更好的模型间互操作性，以及一种可以识别并正确补偿每个模型贡献的机制——而这两点都可以通过加密技术来帮助解决。
—— Scott Kominers, a16z crypto 研究团队成员；哈佛商学院教授
开放网络上的“隐形税”
AI 智能体的崛起正在对开放网络征收一笔“隐形税”，从根本上冲击其经济基础。根源在于互联网的“上下文层”（Context）与“执行层”（Execution）之间的错配：目前，AI 智能体从以广告为主的站点（上下文层）提取数据，为用户提供便利的同时，却系统性地绕过了这些站点赖以生存的收入来源（如广告和订阅）。
要避免开放网络被侵蚀（并保护那些为 AI 提供燃料的多样化内容生态），我们需要大规模部署技术与经济结合的解决方案。这可能包括新一代赞助内容模式、微归因系统（micro-attribution），或者其他新型内容资助机制。当前的 AI 授权协议也被证明只是一个在财务上难以持续的“创可贴”——内容提供方从中获得的补偿，往往只是其因 AI 导致流量下滑所损失收入的一小部分。
Web 需要一种全新的技术—经济范式，让价值实现自动流转。未来一年关键的转变，将是从静态授权转向实时、基于使用量的补偿模式。这意味着需要测试并扩展一些系统——可能利用区块链支持的纳米支付（nanopayments）与复杂的归因标准——从而对所有为智能体成功完成任务提供信息的主体进行自动奖励。
—— Liz Harkavy, a16z crypto 投资团队
关于隐私（以及安全）隐私将成为加密领域最重要的“护城河”
隐私，是全球金融真正上链的关键特性；同时，它也是几乎所有现存区块链所缺失的关键特性之一。对大多数链而言，隐私长期以来几乎只是一个事后考虑的功能。
而现在，仅仅是“隐私”这一个特性，就足以让一条链在众多链中脱颖而出。更重要的是，隐私会带来“链级锁定效应”（chain lock-in），可以视为一种“隐私网络效应”。尤其是在单纯比拼性能已经不再足够的当下。
借助跨链桥等基础设施，只要一切都是公开的，在不同链之间迁移资产非常容易。不过一旦你把一切变成私密，情况就完全不同了：桥接代币很容易，桥接“秘密”则很难。当用户从隐私区迁移到公开区（或者在两个隐私区之间迁移）时，总是存在这样一种风险：观察链、Mempool 或网络流量的人，可以推断出你的身份。跨越私有链与公共链，甚至两条私有链之间的边界时，都会泄露各种元数据，比如交易时间、金额相关性等，从而使得追踪更容易。
想较于那些缺乏差异化、最终因竞争而导致手续费趋近于零的诸多新链（当 blockspace 在任何地方都变得同质时，情况就是如此），具备隐私特性的区块链可以打造更强的网络效应。现实是：如果一条“通用型”链尚未拥有繁荣的生态、杀手级应用或不公平的分发优势，那么几乎没有理由让任何人去使用它、在上面构建，更别提对其保持忠诚度。
在公共链上，用户之间的互操作极其容易——加入哪条链并不重要。而在私有链上，用户选择哪条链就变得重要得多，因为一旦进入某个隐私域，他们就不太愿意迁移并承担暴露的风险。这会形成一种“赢者通吃”的动态。由于隐私对大部分真实世界用例都是刚需，少数几条隐私链可能会占据加密领域的大部分份额。
—— Ali Yahya, a16z crypto 普通合伙人
未来的通信：不仅抗量子，更要去中心化
随着世界为量子计算到来做准备，许多基于加密的消息应用（Apple、Signal、WhatsApp 等）在前沿加密技术方面做了大量工作，这些都非常出色。问题在于，所有主流通讯软件都要求我们信任一个由单一组织运行的私有服务器。这些服务器是政府关停、注入后门或被迫上交隐私数据的天然攻击面。
如果一个国家可以直接关闭某公司的服务器；如果一家公司掌握了访问私有服务器的密钥；如果一家公司本身拥有一个私有服务器——那么，再强的量子加密又有什么意义？私有服务器本质上要求用户“相信我”，而没有私有服务器才能做到“You don’t have to trust me”。通信并不需要在中间插入某个单一公司。消息传递需要的是开放协议，让我们不必信任任何单一主体。
实现这一点的方式，就是把网络去中心化：没有私有服务器；没有单一 App；全部代码开源；并且使用抗量子在内的最佳加密方案。有了开放网络，就不存在可以单点关闭我们沟通能力的个人、公司、非营利组织或国家。即便某个国家或公司关闭了一款 App，第二天就会有 500 个新版本冒出来。即便某个节点被关停，借助区块链等带来的经济激励，会立即有新节点取而代之。
当人们像控制自己的资产一样，用私钥来掌控自己的消息时，一切都会发生改变。应用可以来来去去，但人们始终掌控自己的消息和身份；最终用户可以“拥有自己的消息”，即便并不拥有具体的 App。
这已经不仅仅是量子抗性和加密问题，而是所有权与去中心化问题。如果没有这两者，我们所做的一切，只不过是在构建“随时可以被关掉”的牢不可破的加密而已。
—— Shane Mac, XMTP Labs 联合创始人兼 CEO
“Secrets-as-a-Service”（秘密即服务）
在每一个模型、智能体和自动化系统背后，都存在一个简单的依赖：数据。但今天大部分数据管道——也就是喂给模型以及从模型输出的数据——都是不透明、可任意修改且不可审计的。对于某些 C 端应用来说，这可能尚可接受，但许多行业与用户（例如金融与医疗）要求企业对敏感数据实施严格的隐私保护。这同样也是当前许多机构在尝试将 RWA 代币化时面临的重大阻碍。
那么，我们如何在保护隐私的同时，实现安全、合规、自主且全球互操作的创新？方法很多，但这里我重点谈“数据访问控制”：谁控制敏感数据？数据如何流动？谁（或什么）可以访问这些数据？
在缺乏数据访问控制的情况下，任何想要保持数据机密性的主体，通常不得不依赖中心化服务或自建一套复杂系统——这不仅耗时又昂贵，也阻碍了传统金融机构等主体充分释放链上数据管理的优势。而随着智能体系统开始自主浏览、交易并做出决策，跨行业的用户和机构都需要密码学级别的保证，而不是“尽力而为的信任”。
这就是我认为我们需要 “Secrets-as-a-Service” 的原因：一类能够提供可编程、原生数据访问规则；客户端加密；以及去中心化密钥管理的新技术——这些技术可以界定谁在什么条件下、在多长时间内可以解密什么数据，并由链上系统进行强制执行。与可验证数据系统结合起来，“Secrets” 可以成为互联网的基础公共基础设施的一部分，而不是被当作应用层的“补丁”，事后再把隐私“拧上去”。隐私将成为核心基础设施的一部分。
—— Adeniyi Abiodun, Mysten Labs 首席产品官、联合创始人
从 “Code is Law” 到 “Spec is Law”
最近的一些 DeFi 攻击事件，针对的是那些已经在战场上经受多年考验、拥有强大团队和严格审计的协议。这些事件凸显了一个令人不安的现实：当今的标准安全实践依然主要是启发式的、逐案处理的。
要真正成熟，DeFi 安全必须从“漏洞模式”转向“设计级属性”，从“尽力而为”转向“原则化方法”：
在静态 / 部署前（测试、审计、形式化验证等）阶段，这意味着需要系统性地证明“全局不变式（global invariants）”，而不是仅仅验证少数“手工挑选的局部不变式”；AI 辅助证明工具（当前有多个团队在构建）已经可以帮助编写规格说明、提出不变式，并承担大量原本在经济上不具有可行性的证明工程工作。
在动态 / 部署后（运行时监控、运行时强制执行等）阶段，这些不变式可以转化为实时的“防护栏”：即最后一道防线。它们将被直接编码为运行时断言，每笔交易都必须满足这些断言。
这样一来，我们不再假定“所有漏洞都已经被发现”，而是通过在代码中强制执行关键安全属性，自动回滚任何会违反这些属性的交易。
这并非纸上谈兵。在实践中，几乎每一次已发生的攻击，在执行过程中都会触发其中某条检查，从而有可能在攻击进行时将其终止。因此，那种曾经流行的“Code is Law（代码即法律）”思想，正在演化为“Spec is Law（规格即法律）”：即便是全新的攻击手法，也必须满足同样的安全属性要求，才能使系统依然保持完整，所以剩下的攻击，不是影响极小，就是极难执行。
—— Daejun Park, a16z crypto 工程团队
关于其他行业与应用预测市场将更大、更广也更智能
预测市场已经进入主流，而在新的一年里，它们会随着与加密和 AI 的交汇而变得更大、更广、更智能——同时也会为 Builder 带来全新的重要挑战。
首先，会有更多合约被上线。这意味着，我们不仅可以获得重大选举或地缘政治事件的实时赔率，还可以看到围绕各种“细节事件”和复杂交互事件的预测市场。随着这些新合约不断释放信息，并成为新闻生态的一部分（这一趋势已经出现），它们会提出重要的社会问题：我们如何在这些信息价值与设计之间取得平衡，使市场更透明、可审计等等——而这些都可以通过加密技术来实现。
为了应对更大的合约规模，我们需要新的“对真相达成共识”的方式，来解决这些合约。中心化平台的裁决（某事件是否发生、我们如何确认）依然重要，但像 Zelensky 西装市场、委内瑞拉选举市场这样的争议案例，也展示了这种模式的局限。为了解决这些边缘案例，并帮助预测市场扩展到更有用的应用场景，我们可以借助新型去中心化治理和 LLM 预言机来判定有争议结果的真伪。
AI 在作为 LLM 预言机之外，还能带来更多可能性。例如，在这些平台上交易的 AI 智能体可以在全世界范围内搜集信号，以获取短期交易优势，从而帮助人们以新的方式理解世界、预测未来（类似 Prophet Arena 这样的项目已经初露端倪）。除了可以充当可供我们查询见解的“高级政治分析师”之外，当我们分析这些智能体的涌现策略时，它们还可以揭示复杂社会事件的“根因预测因子”。
预测市场会取代民调吗？不会；它们会让民调更好（而民调信息也可以被输入预测市场）。作为一名政治学者，我最期待的是预测市场与一个丰富而活跃的民调生态系统协同运作的形态——但为此我们需要依赖新技术，例如 AI（可以改善调研体验），以及加密技术（可以提供证明受访者不是机器人而是真人的新方式等）。
—— Andy Hall, a16z crypto 研究顾问；斯坦福大学政治经济学教授
“Staked Media”的崛起
传统媒体模式——尤其是其“客观性”叙事——的裂缝已经出现有一段时间了。互联网让每个人都拥有了发声渠道，越来越多的一线从业者、Operator 和 Builder 直接对公众发声。他们的观点反映了自己在现实世界中的“利益绑定”，而且有趣的是，受众往往正是因为他们“有持仓、有利害关系”，而非尽量“中立”，才更尊重他们。
这里的新变化，并不只是社交媒体的崛起，而是密码学工具的到来，使人们可以做出“公开可验证的承诺”。随着 AI 让我们可以用极低成本生成无限内容——可以用任意视角或身份发言，这些身份可以是真实的，也可以是伪造的——单纯依赖人们（或 Bot）说什么，已经明显不够。代币化资产、可编程锁仓、预测市场以及链上历史记录，为信任提供了更牢固的基础：
评论者可以发表观点的同时，证明自己愿意“真金白银跟随”；
播客主持人可以锁定一部分代币，以表明自己不会在背后短期“倒货 / 拉盘出货”；
分析师可以把自己的预测与公开结算的市场结果绑定起来，从而形成一条可审计的战绩记录。
在我看来，这就是“Staked Media”的早期雏形：一种不仅接受“有利益相关方参与”，而且还能拿出“利益证明”的媒体形态。在这种模式下，可信度不再来自“假装超然客观”或“空口无凭的宣称”，而是来自那些可以公开透明且可验证的“持仓与承诺”。
Staked Media 并不会取代其他媒体形态，而是对现有形态的补充。它提供了一种新的信号：不再只是“相信我，我是中立的”，而是“这是我愿意承担的风险，你可以检查我是否说到做到”。
—— Robert Hackett, a16z crypto 内容团队
加密为区块链之外的世界提供全新的基础原语
多年来，SNARK 一直主要是“区块链专用技术”：这种密码学证明允许你在不重新执行计算的前提下，验证某个计算结果是否正确。但代价曾经极其高昂：生成一个计算的证明有时需要比直接执行该计算多 1,000,000 倍的工作量。对于要在几千个验证者之间摊销成本的区块链来说，这可能还说得过去，但在其他场景则完全不现实。
但这一切即将改变。到 2026 年，zkVM 证明器（prover）的开销将降至约 10,000 倍，内存占用仅为数百 MB——快到可以在手机上运行，便宜到可以在任何地方部署。10,000 倍可能是“魔术数字”的一个原因在于：高端 GPU 的并行吞吐量大约是笔记本 CPU 的 10,000 倍。到 2026 年底，一块 GPU 将可以实时生成“CPU 执行过程”的证明。
这将解锁过去一些论文中描绘的愿景：可验证云计算（verifiable cloud computing）。如果你本来就打算在云端运行 CPU 工作负载——因为计算本身还不足以值得上 GPU，或者缺乏 GPU 化的专业知识，或出于遗留系统等原因——你将可以以合理的成本获得计算正确性的密码学证明。证明器已经针对 GPU 做了优化，而你的业务代码本身并不需要 GPU 化。
—— Justin Thaler, a16z crypto 研究团队；乔治城大学计算机科学副教授
关于构建把“交易”视为中途站，而不是加密业务的终点站
看起来，今天几乎所有做得不错的加密公司（稳定币和部分核心基础设施除外）都已经转型，或正在转型成“交易业务”。但如果“每一家加密公司都变成交易平台”，那么最终大家会处在什么位置？如此多主体都在做同一件事情，必然会分食彼此的注意力，只留下少数几家大赢家。这意味着，那些过早转向交易的公司，其实错失了构建更具防御性、可持续业务的机会。
我对所有试图让公司财务状况跑通的创业者抱有很深同理心，但追逐即时的产品市场匹配同样会有成本。这个问题在加密领域尤其突出：代币和投机带来的独特动态，会在创业者寻找产品市场匹配的旅途中，把他们更快地引向“即时满足”的路径，这在某种意义上是一场“棉花糖测试”。
交易本身没有任何问题，它是一个重要的市场功能，但它不必是终点站。那些真正专注于“产品”（而不仅仅是“市场”）这一部分的创业者，很可能会成为更大的赢家。
—— Arianna Simpson, a16z crypto 普通合伙人
当法律架构终于与技术架构对齐，区块链才能释放全部潜力
过去十年，在美国构建区块链网络的最大障碍之一是法律不确定性。证券法被拉伸并选择性执行，把创业者硬挤进一个为“公司”设计的监管框架，而非为“网络”设计。多年来，“降低法律风险”在很大程度上取代了“产品策略”；工程师常常被迫让位于律师。
这种状况导致了大量的“扭曲”：
- 创始人被告知要尽量避免透明；
- 代币分发变得在法律上任意且怪异；
- 治理变成某种“表演”；
- 组织结构为“法律遮蔽”而优化；
- 代币被设计成刻意避免承载经济价值 / 不具备商业模式。
更糟的是，游走灰色地带的项目，往往反而跑在那些真诚遵守规则的 Builder 前面。
而加密市场结构相关立法——政府目前距离通过它，比以往任何时候都更接近——有可能在明年消除所有这些扭曲。如果通过，这套立法将激励透明度、建立清晰标准，并用更明确、有结构的路径（用于募资、代币发行与去中心化）取代当前的“执法轮盘赌”。在 GENIUS 之后，稳定币的扩张已经爆发式增长；而围绕加密市场结构的立法，则可能带来更具影响力的变化，但这一次作用于“网络”本身。
换句话说，这样的监管将使区块链网络能够按照“网络”的方式运作——开放、自主、可组合、公平中立并且去中心化。
—— Miles Jennings, a16z crypto 政策团队及总法律顾问
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