SNZ–NTU CCTF发布《2026年区块链十大行业趋势》

marsbit发布于2026-02-16更新于2026-02-16

文章摘要

SNZ Holding与新加坡南洋理工大学计算金融研究中心(NTU-CCTF)联合发布《2026年区块链十大行业趋势》报告,指出Web3正从投机实验转向可验证金融基础设施。报告基于技术进展与市场动态,提炼出十大关键趋势:链上国债与现金管理推动RWA走向实际应用;稳定币成为全球支付新焦点;智能账户改善链上交互体验;交易方式从手工构建转向目标执行与后端竞价;零知识证明从隐私工具发展为可验证计算基础设施;隐私与合规实现工程化平衡;共享安全与再质押使安全资源可交易;DePIN网络从激励叙事转向可验证工程;去中心化AI进入实践阶段;代币治理注重权责制度化设计。报告旨在为行业提供前瞻性参考,推动2026年区块链技术的落地与创新。

除夕之际,辞旧迎新。在这个承前启后的时刻,我们很高兴与大家分享由 SNZ Holding 研究团队与新加坡南洋理工大学计算金融研究中心(NTU-CCTF)联合出品的《2026 年区块链十大行业趋势》——现已正式发布!(阅读完整报告)

站在 2026 年初的时点上回望,Web3 正在经历一场深刻的转型:从早期的投机实验,迈向可验证的金融基础设施。稳定币不再仅仅是加密市场的计价单位,正被广泛讨论为全球支付的结算层;RWA 资产走出试点阶段,成为 DeFi 中可组合的金融工具;智能账户、意图执行、零知识证明等技术,正在将链上交互带入主流用户体验的预期轨道。

基于对技术进展、市场动态和前沿学术研究的系统梳理,我们在这份报告中提炼出 2026 年最值得关注的十大趋势:

1.链上国债与现金管理:RWA 从概念走向产品;

2.稳定币:2026 年全球支付的新焦点;

3.智能账户时代:让链上交互回归日常用户体验;

4.从“手工构建交易”到“基于目标的执行 + 后端竞价”;

5.零知识证明:从隐私功能到可验证计算的基础设施;

6.隐私与合规:从权衡取舍到可验证的工程化平衡;

7.共享安全与再质押:将安全预算重新定义为可交易的经济资源;

8.DePIN 网络:从激励驱动叙事到可验证工程;

9.去中心化 AI:从叙事炒作到工程实践;

10.代币治理:从投票程序回归权责的制度化设计。

这份报告汇聚了 SNZ Holding 在 Web3 领域的产业洞察与 NTU-CCTF 的学术研究积累,旨在为行业建设者、研究者和决策者提供一份兼具前瞻性与实操性的参考指南。

欢迎下载、阅读、分享,也期待与大家在 2026 年共同见证这些趋势的落地与演进!除夕快乐,丙午新禧!

相关问答

QSNZ–NTU CCTF发布的《2026年区块链十大行业趋势》报告主要关注哪些技术方向?

A报告重点关注链上国债与现金管理、稳定币作为全球支付新焦点、智能账户改善用户体验、意图执行与后端竞价、零知识证明作为可验证计算基础设施、隐私与合规的工程化平衡、共享安全与再质押、DePIN网络从激励驱动到可验证工程、去中心化AI的工程实践,以及代币治理的制度化设计。

Q该报告认为稳定币在2026年将扮演什么角色?

A稳定币不再仅仅是加密市场的计价单位,正被广泛讨论为全球支付的结算层,成为2026年全球支付的新焦点。

Q报告中提到的“智能账户”主要解决什么问题?

A智能账户旨在改善链上交互的用户体验,让区块链操作回归日常使用的便捷性,降低用户使用门槛。

Q零知识证明技术在2026年的趋势中有什么新的定位?

A零知识证明正从隐私功能扩展为可验证计算的基础设施,为区块链提供更广泛的验证能力和计算可靠性。

Q这份报告是由哪两个机构联合出品的?

A报告由SNZ Holding研究团队与新加坡南洋理工大学计算金融研究中心(NTU-CCTF)联合出品。

你可能也喜欢

OpenAI后训练工程师翁家翌,给Agentic AI提出了新范式假设

OpenAI工程师翁家翌提出名为“启发式学习”的新范式,探索AI通过自主编写和修改代码来提升能力,而非仅依赖训练神经网络参数。 在实验中,他让Codex在明确目标和反馈闭环中,为Atari Breakout等游戏编写纯Python策略代码,通过反复运行、查看日志与回放、定位失败并修改代码,最终使策略在Breakout中达到理论满分。这种“启发式学习”将经验沉淀为可阅读、修改和审计的软件系统,而非难以解释的神经网络权重。 文章对比了启发式学习与深度强化学习的差异:前者更新的是代码结构和规则,具备更好的可解释性、更高的样本效率,并能通过回归测试等方式缓解灾难性遗忘问题。在Atari57游戏的批量测试中,该方法在部分游戏上表现出接近或超越传统强化学习算法的效率,但在需要长程规划的复杂任务中仍存在局限。 该范式的潜在产业意义包括:为机器人控制等场景提供更轻量、可审计的解决方案;提升安全关键系统的可解释性与可维护性;以及为智能体产品提供能力沉淀和共享的新路径。然而,其实用性仍需在更复杂的真实场景中进一步验证。 翁家翌认为,未来更可能是神经网络(负责快速感知等)与启发式系统(负责规则、记忆与安全)结合的分工模式。这预示着AI发展的一条可能路径:在强大编码智能体的辅助下,部分经验可以重新转化为可读、可维护的软件工程资产。

marsbit31分钟前

OpenAI后训练工程师翁家翌,给Agentic AI提出了新范式假设

marsbit31分钟前

你的 Claude 今晚要做梦了,别打扰它

Anthropic在开发者大会上为AI智能体平台引入了“做梦”(Dreaming)功能,这实际上是一种基于历史运行日志的离线批处理与自我优化机制。AI智能体在完成复杂任务后,会利用闲置时间自动回顾大量操作记录,从中提炼有效模式(例如更优的操作路径),并固化为可共享的记忆,从而提升后续任务效率。 类似机制也出现在其他AI产品中,如Hermes Agent的“Curator”功能可自动将经验整理成“Skill”,OpenClaw的“做梦”流程则细分为浅睡、快速眼动和深睡三个阶段,通过多维度加权决定哪些信息应存入长期记忆。 该功能与“记忆”(Memory)技术紧密相关。当前AI能力的核心挑战之一是如何有效管理与利用不断增长的上下文信息。一方面,行业正通过技术创新(如Subquadratic公司宣称的1200万token超长上下文模型)试图扩大信息容量;另一方面,“做梦”这类功能旨在让AI在有限上下文窗口内,主动筛选、巩固重要信息,模仿人类睡眠中的记忆处理过程。 文章指出,科技公司频繁使用“思考”“记忆”“做梦”等拟人化术语来描述AI功能,这不仅是技术类比,更是一种营销策略和认知塑造。它模糊了机器与人的边界,影响用户对产品的感知与期待,并在无形中转移了技术缺陷的责任归属。本质上,AI的“做梦”仍是一种消耗计算资源的自动化数据处理,但其命名方式却让我们更倾向于将其视为拥有内在生命的数字实体。

marsbit33分钟前

你的 Claude 今晚要做梦了,别打扰它

marsbit33分钟前

交易

现货
合约
活动图片