a16z 2026 năm 8 xu hướng dự đoán: stablecoin, AI, quyền riêng tư và nhiều ý tưởng đột phá hơn

Tác giả: a16z

Biên tập: Deep潮 TechFlow

a16z (Andreessen Horowitz) gần đây đã công bố danh sách các “Ý tưởng lớn” có thể xuất hiện trong lĩnh vực công nghệ vào năm 2026, do các đối tác của nhóm Apps, American Dynamism, sinh học, tiền mã hóa, tăng trưởng, hạ tầng và Speedrun đề xuất.

Dưới đây là một số ý tưởng lớn tiêu biểu trong lĩnh vực tiền mã hóa cùng những góc nhìn đặc biệt của một số cộng tác giả, bao gồm các chủ đề từ đại lý thông minh và trí tuệ nhân tạo (AI), stablecoin, token hóa và tài chính, quyền riêng tư và an ninh đến thị trường dự đoán và các ứng dụng khác. Nếu muốn tìm hiểu thêm về triển vọng công nghệ năm 2026, vui lòng đọc bài viết đầy đủ

Xây dựng tương lai

Nền tảng giao dịch chỉ là điểm khởi đầu, không phải điểm kết thúc

Hiện nay, ngoài stablecoin và một số hạ tầng cốt lõi, hầu hết các công ty tiền mã hóa hoạt động tốt đều đã chuyển đổi hoặc đang hướng tới trở thành nền tảng giao dịch. Tuy nhiên, nếu “mọi công ty tiền mã hóa đều trở thành nền tảng giao dịch”, thì kết quả cuối cùng sẽ ra sao? Cạnh tranh đồng nhất hóa quy mô lớn không chỉ phân tán sự chú ý của người dùng mà còn có thể chỉ còn lại một số ít các nhà chiến thắng. Những công ty chuyển hướng sớm sang lĩnh vực giao dịch có thể bỏ lỡ cơ hội xây dựng mô hình kinh doanh cạnh tranh hơn, bền vững hơn.

Tôi rất hiểu những khó khăn của các nhà sáng lập trong việc duy trì tình hình tài chính tốt cho công ty, nhưng việc chỉ tập trung vào phù hợp sản phẩm-thị trường trong ngắn hạn cũng có thể mang lại hậu quả. Trong ngành công nghiệp tiền mã hóa, vấn đề này đặc biệt nổi bật vì các động thái liên quan đến token và đầu cơ thường dẫn các nhà sáng lập đi theo con đường “thỏa mãn tức thì”, giống như một trò chơi “kiểm tra kẹo bông đường”.

Giao dịch không sai — nó thực sự là một trong những chức năng quan trọng của thị trường — nhưng không nhất thiết phải là mục tiêu cuối cùng. Những nhà sáng lập tập trung vào chính sản phẩm, tìm kiếm phù hợp sản phẩm-thị trường từ góc nhìn dài hạn, có thể cuối cùng sẽ trở thành những người chiến thắng lớn hơn.

– Arianna Simpson, Đối tác Tổng hợp nhóm tiền mã hóa của a16z

Về stablecoin, token hóa RWA, thanh toán và tài chính: những suy nghĩ mới

Suy nghĩ mới về token hóa tài sản thế giới thực (RWA) và stablecoin theo cách tiếp cận gần gũi hơn với nguyên bản tiền mã hóa

Chúng ta đã thấy các ngân hàng, công ty công nghệ tài chính và quản lý tài sản thể hiện sự quan tâm lớn đến việc đưa cổ phiếu Mỹ, hàng hóa, chỉ số và các tài sản truyền thống khác lên chuỗi. Tuy nhiên, khi ngày càng nhiều tài sản truyền thống được đưa vào blockchain, cách token hóa của chúng thường mang tính “tượng trưng” — dựa trên các khái niệm tài sản thế giới thực hiện có sẵn, mà chưa tận dụng tối đa các đặc tính nguyên bản của tiền mã hóa.

Ngược lại, các dạng tài sản tổng hợp như hợp đồng vĩnh viễn (perpetual futures, gọi tắt là perps) có thể cung cấp độ thanh khoản sâu hơn và dễ thực hiện hơn. Hợp đồng vĩnh viễn còn cung cấp một cơ chế đòn bẩy dễ hiểu, do đó có thể là sản phẩm phái sinh nguyên bản phù hợp nhất với nhu cầu của thị trường tiền mã hóa hiện nay. Thị trường cổ phiếu mới nổi có thể là một trong những loại tài sản thú vị nhất, có thể thử “làm vĩnh viễn hóa” (perpify). Ví dụ, đối với một số cổ phiếu, thị trường quyền chọn “không đến hạn” (0DTE) thường có thanh khoản sâu hơn so với thị trường giao ngay, khiến “làm vĩnh viễn hóa” trở thành một thử nghiệm đáng để thử.

Về cơ bản, tất cả đều xoay quanh vấn đề “làm vĩnh viễn hóa vs. token hóa”; dù thế nào đi nữa, chúng ta có lý do để kỳ vọng sẽ thấy nhiều tài sản thế giới thực token hóa nguyên bản tiền mã hóa hơn trong năm tới.

Tương tự, vào năm 2026, lĩnh vực stablecoin cũng sẽ chứng kiến nhiều “sáng tạo phát hành, chứ không chỉ token hóa”. Stablecoin đã trở thành xu hướng chính vào năm 2025, với lượng phát hành vẫn tiếp tục tăng trưởng.

Tuy nhiên, các stablecoin thiếu hạ tầng tín dụng mạnh mẽ hơn giống như “ngân hàng hẹp” (narrow banks), tức là giữ các tài sản có tính thanh khoản cao và được coi là cực kỳ an toàn. Dù ngân hàng hẹp là một sản phẩm hiệu quả, tôi không nghĩ nó sẽ trở thành trụ cột lâu dài của nền kinh tế chuỗi.

Chúng ta đã thấy nhiều nhà quản lý tài sản mới nổi, nhà tổ chức và giao thức bắt đầu thúc đẩy các khoản vay dựa trên tài sản thế chấp trên chuỗi, với các khoản vay này được đảm bảo bằng tài sản thế chấp ngoài chuỗi. Thông thường, các khoản vay này được tạo ra trước trên chuỗi rồi mới token hóa. Tuy nhiên, tôi cho rằng cách token hóa này có giới hạn, chủ yếu là phân phối chúng cho người dùng đã có trên chuỗi. Do đó, các tài sản nợ nên được tạo trực tiếp trên chuỗi, thay vì tạo ra ngoài chuỗi rồi mới token hóa. Việc tạo tài sản nợ trực tiếp trên chuỗi có thể giảm chi phí dịch vụ cho vay, chi phí hạ tầng phía sau và nâng cao khả năng tiếp cận. Thách thức là về mặt pháp lý và tiêu chuẩn hóa, nhưng các nhà phát triển đã bắt đầu nỗ lực giải quyết các vấn đề này.

– Guy Wuollet, Đối tác Tổng hợp nhóm tiền mã hóa của a16z

Stablecoin thúc đẩy nâng cấp sổ cái cốt lõi của ngân hàng, mở ra các kịch bản thanh toán hoàn toàn mới

Hiện nay, phần lớn các ngân hàng vẫn đang vận hành các hệ thống phần mềm cũ kỹ khó nhận diện đối với các nhà phát triển hiện đại: từ những năm 1960 và 1970, ngân hàng đã là những người tiên phong trong việc áp dụng các hệ thống phần mềm lớn. Đến thập niên 80 và 90, các phần mềm ngân hàng thế hệ thứ hai bắt đầu xuất hiện (ví dụ GLOBUS của Temenos và Finacle của InfoSys). Tuy nhiên, các phần mềm này đã dần trở nên lão hóa, tốc độ nâng cấp quá chậm. Do đó, nhiều sổ cái cốt lõi của ngân hàng — các cơ sở dữ liệu ghi nhận tiền gửi, tài sản thế chấp và các nghĩa vụ khác — vẫn đang chạy trên các máy chủ sử dụng ngôn ngữ lập trình COBOL, dựa vào các tệp batch và không dựa trên API hiện đại.

Phần lớn tài sản toàn cầu vẫn lưu trữ trong các sổ cái cốt lõi đã tồn tại hàng chục năm này. Dù các hệ thống này đã được kiểm chứng qua thời gian, được các cơ quan quản lý tin tưởng và tích hợp sâu vào các hoạt động ngân hàng phức tạp, chúng cũng trở thành rào cản cho đổi mới. Ví dụ, việc thêm các chức năng thanh toán theo thời gian thực có thể mất hàng tháng, thậm chí hàng năm, đồng thời phải đối mặt với lượng nợ kỹ thuật lớn và các yêu cầu pháp lý phức tạp.

Đây chính là nơi stablecoin phát huy tác dụng. Trong vài năm qua, stablecoin đã tìm ra điểm phù hợp thị trường và thành công trong lĩnh vực tài chính chính thống. Năm nay, các tổ chức tài chính truyền thống (TradFi) còn chấp nhận stablecoin ở mức độ mới cao hơn. Các công cụ tài chính như stablecoin, token hóa tiền gửi, token hóa trái phiếu chính phủ và trái phiếu trên chuỗi giúp các ngân hàng, công ty công nghệ tài chính và tổ chức tài chính phát triển sản phẩm mới và phục vụ nhiều khách hàng hơn. Quan trọng hơn, những đổi mới này không bắt buộc các tổ chức phải viết lại hệ thống cũ — mặc dù các hệ thống này đã cũ, nhưng vẫn vận hành ổn định trong nhiều thập kỷ. Stablecoin mang lại một phương thức sáng tạo hoàn toàn mới cho các tổ chức.

– Sam Broner

Về tương lai của đại lý thông minh và AI

Sử dụng AI để thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu thực chất

Là một nhà kinh tế học toán học, đầu năm nay, tôi nhận thấy rất khó để các mô hình AI dành cho người tiêu dùng hiểu rõ quy trình làm việc của tôi; tuy nhiên, đến tháng 11, tôi đã có thể ra lệnh cho mô hình theo các hướng trừu tượng như một tiến sĩ sinh viên… và đôi khi chúng còn trả về các câu trả lời mới mẻ, chính xác. Không chỉ vậy, chúng tôi bắt đầu thấy AI được sử dụng trong các lĩnh vực nghiên cứu rộng hơn — đặc biệt trong lĩnh vực suy luận, các mô hình AI giờ đây không chỉ hỗ trợ phát hiện mà còn tự giải quyết các bài toán Putnam (có thể là kỳ thi toán đại học khó nhất thế giới).

Điều chưa rõ là, phương pháp hỗ trợ nghiên cứu này sẽ mang lại lợi ích lớn nhất trong lĩnh vực nào, và như thế nào. Nhưng tôi dự đoán, khả năng nghiên cứu của AI sẽ thúc đẩy và khuyến khích một phong cách nghiên cứu “học giả” mới: phong cách này thiên về suy đoán các mối quan hệ giữa các ý tưởng, và nhanh chóng suy diễn từ các câu trả lời mang tính giả thuyết hơn. Những câu trả lời này có thể không hoàn toàn chính xác, nhưng ít nhất trong một số khung lý luận, chúng có thể dẫn hướng đúng đắn. Trớ trêu thay, phương pháp này giống như tận dụng sức mạnh “ảo giác” của mô hình: khi các mô hình này đủ “thông minh”, cho phép chúng tự do khám phá trong không gian trừu tượng, dù có thể sinh ra những điều vô lý, nhưng đôi khi lại dẫn đến những khám phá đột phá, giống như khả năng sáng tạo nhất của con người khi thoát khỏi tư duy tuyến tính và hướng tới những hướng đi mới.

Suy nghĩ theo cách này đòi hỏi một quy trình làm việc AI hoàn toàn mới — không chỉ là “đại lý đối đại lý”, mà còn là mô hình phức tạp hơn “đại lý bao bọc đại lý” — trong đó các mô hình ở các cấp độ khác nhau hỗ trợ các nhà nghiên cứu đánh giá các phương án của các mô hình trước đó, và dần rút ra nội dung có giá trị. Tôi đã từng dùng phương pháp này để viết bài báo, còn người khác dùng nó để tra cứu sáng chế, phát minh các hình thức nghệ thuật mới, thậm chí (đáng tiếc) phát hiện các phương thức tấn công hợp đồng thông minh mới.

Tuy nhiên, để vận hành mô hình “đại lý bao bọc” này trong nghiên cứu, cần cải thiện khả năng tương tác giữa các mô hình, và tìm ra cách nhận diện, bù đắp hợp lý đóng góp của từng mô hình — những vấn đề mà công nghệ mã hóa có thể giúp giải quyết.

– Scott Kominers, Thành viên nhóm nghiên cứu tiền mã hóa của a16z, Phó giáo sư Trường Kinh doanh Harvard

Thuế vô hình do đại lý AI gây ra đối với mạng mở

Cùng với sự trỗi dậy của đại lý AI, một “thuế vô hình” đang đè nặng lên mạng mở, gây rối loạn nền kinh tế của nó từ gốc rễ. Sự gián đoạn này bắt nguồn từ sự bất đối xứng ngày càng gia tăng giữa tầng lớp ngữ cảnh và tầng lớp thực thi của internet: hiện tại, các đại lý AI trích xuất dữ liệu từ các trang web nội dung dựa trên quảng cáo (tầng ngữ cảnh), cung cấp tiện ích cho người dùng, nhưng lại hệ thống hóa bỏ qua các nguồn thu nhập hỗ trợ sáng tạo nội dung (như quảng cáo và đăng ký).

Để ngăn chặn sự suy thoái thêm của mạng mở (và bảo vệ sự đa dạng của nội dung cung cấp nhiên liệu cho AI), chúng ta cần triển khai quy mô các giải pháp công nghệ và kinh tế. Điều này có thể bao gồm các nội dung tài trợ thế hệ tiếp theo, hệ thống phân bổ nhỏ (micro-attribution systems) hoặc các mô hình tài trợ sáng tạo khác. Các giao thức ủy quyền AI hiện tại cũng chỉ là các giải pháp tạm thời, thường chỉ bù đắp một phần nhỏ cho các nguồn thu bị mất do lưu lượng AI chiếm dụng.

Mạng lưới cần một mô hình kinh tế công nghệ mới, trong đó giá trị có thể tự động luân chuyển. Năm tới, bước chuyển quan trọng nhất sẽ là từ mô hình ủy quyền tĩnh sang mô hình bù đắp dựa trên sử dụng thực tế theo thời gian thực. Điều này đòi hỏi thử nghiệm và mở rộng các hệ thống — có thể sử dụng các khoản thanh toán nhỏ dựa trên blockchain (nanopayments) và các tiêu chuẩn phân bổ phức tạp — để tự động thưởng cho các thực thể đóng góp vào thành công của các đại lý AI hoàn thành nhiệm vụ.

– Liz Harkavy, Đối tác đầu tư nhóm tiền mã hóa của a16z

Quyền riêng tư là lợi thế cạnh tranh

Quyền riêng tư sẽ trở thành lợi thế cạnh tranh quan trọng nhất trong lĩnh vực mã hóa

Quyền riêng tư là một trong những đặc tính then chốt thúc đẩy việc đưa tài chính toàn cầu lên chuỗi. Tuy nhiên, đây cũng là một yếu tố quan trọng mà hầu hết các blockchain ngày nay thiếu hụt. Đối với đa số blockchain, vấn đề quyền riêng tư thường chỉ được xem xét như một vấn đề phát sinh sau này.

Nhưng ngày nay, quyền riêng tư đã đủ để trở thành đặc điểm phân biệt chính của blockchain. Quan trọng hơn, quyền riêng tư còn mang lại một “hiệu ứng khóa chuỗi” (chain lock-in), hoặc gọi là hiệu ứng mạng lưới quyền riêng tư. Đặc biệt trong thời đại mà cạnh tranh về hiệu suất đã không còn là lợi thế, quyền riêng tư trở nên đặc biệt quan trọng.

Thông qua các giao thức cầu nối chuỗi (cross-chain bridge), miễn là mọi thông tin đều công khai, việc di chuyển người dùng giữa các chuỗi trở nên rất đơn giản. Nhưng khi đưa quyền riêng tư vào, sự tiện lợi này không còn nữa: việc chuyển token qua lại giữa các chuỗi dễ dàng, nhưng truyền tải quyền riêng tư lại cực kỳ khó khăn. Người dùng khi rời khỏi một chuỗi riêng tư hoặc chuyển sang chuỗi công khai, hoặc giữa các chuỗi riêng tư, đều phải đối mặt với rủi ro, vì những người quan sát dữ liệu trên chuỗi, trong bộ nhớ đệm (mempool) hoặc lưu lượng mạng có thể suy đoán danh tính của người dùng. Việc vượt qua ranh giới giữa các chuỗi riêng tư và công khai, hoặc giữa các chuỗi riêng tư khác nhau, sẽ tiết lộ các siêu dữ liệu như thời gian giao dịch và mối liên hệ về số tiền, những thông tin này có thể làm dễ dàng hơn việc theo dõi người dùng.

So với nhiều chuỗi mới đồng dạng, các chuỗi này có thể giảm phí giao dịch cạnh tranh xuống gần bằng 0, trong khi các blockchain có tính năng quyền riêng tư có thể tạo ra hiệu ứng mạng lưới mạnh mẽ hơn. Thực tế, nếu một “chuỗi chung” không có hệ sinh thái đã trưởng thành, các ứng dụng chủ chốt hoặc lợi thế phân phối không công bằng, thì hầu như không có lý do gì để người dùng chọn sử dụng hoặc xây dựng trên đó, chứ đừng nói đến việc trung thành.

Trên các blockchain công khai, người dùng có thể dễ dàng giao dịch với người dùng trên các chuỗi khác — họ tham gia chuỗi nào không quan trọng. Nhưng trên các chuỗi riêng tư, việc lựa chọn tham gia chuỗi nào lại đặc biệt quan trọng, vì một khi đã tham gia, họ ít có khả năng chuyển sang chuỗi khác để tránh rủi ro tiết lộ quyền riêng tư. Hiện tượng này tạo ra một động thái “người chiến thắng tất cả” (winner-takes-all). Và do quyền riêng tư đặc biệt quan trọng đối với hầu hết các ứng dụng thực tế, một số ít chuỗi riêng tư có thể cuối cùng sẽ chiếm lĩnh vị trí thống trị trong lĩnh vực mã hóa.

– Ali Yahya, Đối tác Tổng hợp nhóm tiền mã hóa của a16z

Các ngành công nghiệp và ứng dụng khác

Thị trường dự đoán sẽ lớn hơn, rộng hơn, thông minh hơn

Thị trường dự đoán đã dần trở thành xu hướng chính, và trong năm tới, khi kết hợp với công nghệ mã hóa và trí tuệ nhân tạo (AI), chúng sẽ trở nên quy mô lớn hơn, ứng dụng rộng rãi hơn, thông minh hơn, đồng thời mang lại những thách thức mới quan trọng cho các nhà phát triển.

Trước tiên, sẽ có nhiều hợp đồng hơn được niêm yết trên thị trường dự đoán. Điều này có nghĩa là chúng ta không chỉ có thể dự đoán tỷ lệ cược theo thời gian thực của các cuộc bầu cử hoặc các sự kiện địa chính trị lớn, mà còn dự đoán các kết quả tinh vi hơn và các sự kiện chéo phức tạp. Khi các hợp đồng này khai thác nhiều thông tin hơn và dần hòa nhập vào hệ sinh thái tin tức (xu hướng đã bắt đầu), chúng sẽ gây ra các vấn đề xã hội quan trọng, như cách cân bằng giá trị thông tin, và cách thiết kế các thị trường này sao cho minh bạch, có thể kiểm toán — những vấn đề có thể được giải quyết bằng công nghệ mã hóa.

Để xử lý khối lượng hợp đồng mới lớn này, chúng ta cần các phương pháp mới để đạt được sự đồng thuận về các sự kiện thực tế, nhằm giải quyết các hợp đồng này. Các giải pháp dựa trên nền tảng tập trung (ví dụ xác nhận một sự kiện có thực sự xảy ra hay không) rõ ràng là cần thiết, nhưng các trường hợp tranh cãi như thị trường kiện Zelensky hay thị trường bầu cử Venezuela cũng đã bộc lộ hạn chế của chúng. Để xử lý các trường hợp ngoại lệ này và giúp mở rộng thị trường dự đoán sang các ứng dụng thực tế hơn, các cơ chế quản trị phi tập trung mới và các dự đoán dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể hỗ trợ xác định sự thật của các kết quả gây tranh cãi.

Tiềm năng của AI không chỉ dừng lại ở các dự đoán dựa trên LLM. Ví dụ, các đại lý AI hoạt động trên các nền tảng này có thể thu thập tín hiệu toàn cầu để có lợi thế giao dịch ngắn hạn. Điều này không chỉ giúp chúng ta nhìn thế giới từ góc độ mới, mà còn dự đoán chính xác hơn các xu hướng phát triển trong tương lai. (Các dự án như Prophet Arena đã tạo ra nhiều kỳ vọng trong lĩnh vực này.) Ngoài việc đóng vai trò như các nhà phân tích chính trị phức tạp, cung cấp các hiểu biết sâu sắc, các đại lý AI này còn có thể tiết lộ các yếu tố dự đoán cốt lõi của các sự kiện xã hội phức tạp khi nghiên cứu các chiến lược xuất hiện của chúng.

Liệu thị trường dự đoán có thay thế các cuộc thăm dò ý kiến không? Không. Ngược lại, chúng sẽ giúp các cuộc thăm dò ý kiến trở nên tốt hơn (và các thông tin từ thăm dò có thể được đưa vào thị trường dự đoán). Là một giáo sư kinh tế chính trị, tôi đặc biệt hào hứng với khả năng phối hợp giữa thị trường dự đoán và hệ sinh thái các cuộc thăm dò đa dạng — nhưng chúng ta cần dựa vào công nghệ mới, như AI, để cải thiện trải nghiệm khảo sát; và công nghệ mã hóa, để cung cấp phương thức mới xác minh rằng người tham gia khảo sát và câu hỏi là con người chứ không phải robot.

– Andy Hall, Nhà tư vấn nghiên cứu tiền mã hóa của a16z, Giảng viên Kinh tế chính trị tại Stanford

Công nghệ mã hóa sẽ mở rộng ra các ứng dụng mới ngoài blockchain

Trong nhiều năm, SNARKs (chứng minh không tương tác, ngắn gọn bằng không kiến thức, một dạng chứng minh mật mã có thể xác minh tính đúng đắn của một tính toán mà không cần thực thi lại tính toán đó) chủ yếu được sử dụng trong lĩnh vực blockchain. Nguyên nhân là do chi phí tính toán quá lớn: chứng minh một phép tính có thể tốn gấp 100 vạn lần so với việc thực thi trực tiếp phép tính đó. Trong các kịch bản cần phân tán khối lượng công việc cho hàng nghìn, hàng vạn người xác minh, chi phí này là hợp lý, nhưng trong các trường hợp khác thì không thực tế.

Tình hình này sẽ sớm thay đổi. Đến năm 2026, các chứng minh của zkVM (máy ảo không kiến thức) sẽ giảm chi phí tính toán xuống khoảng 10.000 lần, và bộ nhớ tiêu thụ chỉ còn vài trăm MB — đủ nhanh để chạy trên điện thoại di động, và đủ rẻ để ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Có một lý do khiến “10.000 lần” có thể là một điểm tới hạn then chốt: khả năng xử lý song song của GPU cao hơn CPU của laptop khoảng 10.000 lần. Đến cuối năm 2026, một GPU riêng biệt có thể tạo chứng minh tính đúng đắn của các phép tính trên CPU theo thời gian thực.

Điều này sẽ mở ra các tầm nhìn trong các bài báo nghiên cứu ban đầu về tính xác thực của điện toán đám mây. Nếu bạn đã chạy các tác vụ CPU trên đám mây (vì công việc của bạn không đủ để tận dụng GPU, hoặc bạn thiếu kiến thức chuyên môn, hoặc do lý do lịch sử), thì giờ đây bạn có thể nhận được chứng minh mật mã về tính chính xác của phép tính với chi phí hợp lý. Hơn nữa, các chứng minh đã được tối ưu hóa cho GPU, mã của bạn không cần điều chỉnh thêm.

– Justin Thaler, Thành viên nhóm nghiên cứu tiền mã hóa của a16z, Phó giáo sư Khoa học Máy tính tại Đại học Georgetown

—— Đội ngũ biên tập mã hóa của a16z