本周,a16z 发布了年度「重大理念」报告,观点来自旗下 Apps、American Dynamism、Bio、Crypto、Growth、Infra 以及 Speedrun 团队的合作伙伴。下文是 a16z 加密领域多位合作伙伴(含几位特邀撰稿人)对 2026 年行业趋势的 17 项观察 —— 内容覆盖智能体与人工智能、稳定币、代币化与金融、隐私与安全,延伸至预测市场、SNARKs 及其他应用,最后探讨行业建设方向。
关于稳定币、RWA 代币化、支付与金融
1、更优质、更灵活的稳定币出入金通道
去年,稳定币交易量估计达 46 万亿美元,持续刷新历史峰值。直观来看,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 的 3 倍,且正快速逼近美国自动清算所(ACH)的交易量(ACH 是美国处理直接存款等金融交易的电子网络)。
如今,发送一笔稳定币仅需不到 1 秒,手续费不足 1 美分。但尚未解决的核心问题是:如何将这些「数字美元」与人们日常使用的金融体系对接 —— 即稳定币的「入金 / 出金通道」。
新一代初创企业正填补这一空白,推动稳定币与更普及的支付系统、本地货币融合:部分企业利用加密证明技术,让用户可私下将本地货币余额兑换为数字美元;部分企业整合区域网络,借助二维码、实时支付通道等功能实现银行间转账;另有企业打造具备真正互操作性的全球钱包层与发卡平台,支持用户在日常商家处直接使用稳定币消费。这些方案共同扩大了数字美元经济的参与范围,或将加速稳定币成为主流支付工具。
随着出入金通道逐步成熟,数字美元直接接入本地支付系统与商家工具后,新的应用场景将应运而生:跨境劳动者可实时收款,商家无需银行账户即可接收全球美元,应用程序能与全球用户即时完成价值结算。届时,稳定币将从「小众金融工具」彻底转变为「互联网基础结算层」。
—— Jeremy Zhang,a16z 加密工程团队
2、以「加密原生思维」重构 RWA 代币化与稳定币
目前,银行、金融科技公司及资产管理机构对「传统资产上链」表现出浓厚兴趣,涉及美国股票、大宗商品、指数及其他传统资产。但随着更多传统资产上链,其代币化过程常陷入「拟物化陷阱」—— 即局限于现实世界资产的现有形态,未能发挥加密原生特性的优势。
而永续期货等合成衍生品,不仅能提供更深层次的流动性,实施难度也更低。同时,永续合约的杠杆机制易于理解,因此我认为它是「产品市场契合度」最高的加密原生衍生品。此外,新兴市场股票是最适合「永续化」的资产类别之一(部分股票的「零日到期期权」市场流动性已超过现货市场,将其永续化会是极具价值的尝试)。
这本质上是「完全链上化 vs. 代币化」的选择,但无论如何,2026 年我们将看到更多「加密原生型」RWA 代币化方案。
同理,稳定币在 2025 年已进入主流市场,未偿付发行量持续增长;2026 年,稳定币领域将从「单纯代币化」转向「创新发行模式」。当前,缺乏完善信用基础设施的稳定币类似「狭义银行」—— 仅持有高安全性的特定流动资产。尽管狭义银行模式具备合理性,但长期来看,它难以成为链上经济的核心支柱。
目前,已有多家新资产管理机构、资产管理人及协议开始探索「基于链下抵押品的链上资产抵押借贷」,但这类贷款往往先在链下发起,再进行代币化。我认为这种模式下,代币化的价值十分有限,仅能服务已进入链上生态的用户。因此,债务资产应「直接在链上发起」,而非「链下发起后再代币化」—— 链上发起可降低贷款服务成本、后台架构成本,同时提升可及性。尽管合规与标准化仍是难点,但开发者已在积极解决这些问题。
—— Guy Wuollet,a16z 加密领域普通合伙人
3、稳定币推动银行账本升级,解锁全新支付场景
当前多数银行使用的软件,对现代开发者而言几乎「无法识别」:20 世纪 60-70 年代,银行是大型软件系统的早期使用者;80-90 年代,第二代核心银行软件问世(如 Temenos 的 GLOBUS、Infosys 的 Finacle)。但这些软件逐渐老化,更新速度极为缓慢 —— 如今,银行业(尤其是核心账本系统,即记录存款、抵押品及其他负债的关键数据库)仍常依赖大型机运行,使用 COBOL 语言编程,采用批处理文件接口而非 API。
全球绝大多数资产都存于这些「数十年历史的核心账本」中。尽管这些系统经过长期实践验证、获得监管认可,且深度融入复杂银行业务场景,但也严重阻碍了创新:新增实时支付(RTP)等关键功能可能需要数月甚至数年,还需应对层层技术债务与监管复杂性。
稳定币的价值正体现于此:过去几年,稳定币不仅实现了「产品市场契合」并进入主流,2025 年传统金融(TradFi)机构更是「全面拥抱」稳定币。稳定币、代币化存款、代币化国债及链上债券,让银行、金融科技公司及金融机构得以开发新产品、服务新客户 —— 更重要的是,无需强制这些机构重构「虽老化但数十年稳定运行」的 legacy 系统。稳定币为金融机构提供了一条「低风险创新路径」。
—— Sam Broner
4、互联网将成为「新一代银行」
随着 AI 智能体(AI Agent)大规模普及,更多商业活动将在「后台自动完成」(而非依赖用户点击操作),这意味着「价值(货币)流转方式」必须随之变革。
在「系统按意图行动」(而非按步骤指令)的世界里 —— 例如 AI 智能体识别需求、履行义务或触发结果后自动转账 —— 价值流转需具备「与当前信息流转同等的速度与自由度」。而区块链、智能合约及新协议,正是实现这一目标的关键。
如今,智能合约已能在几秒内完成全球美元支付;2026 年,x402 等新兴基础协议将让「结算具备可编程性与响应性」:智能体可即时、无需许可地为数据、GPU 算力或 API 调用付费,无需开票、对账或批量处理;开发者发布的软件更新可内置支付规则、限额与审计痕迹,无需法币整合、商家入驻或依赖银行;预测市场可随事件发展「实时自动结算」—— 赔率更新、智能体交易、全球收益兑付在几秒内完成,无需托管方或交易所参与。
当价值能以这种方式流转时,「支付流程」将不再是独立的运营层,而成为「网络行为」:银行将融入互联网基础架构,资产将成为基础设施。若货币能像「互联网可路由的数据包」一样流动,互联网将不再是「支撑金融系统」,而是「本身成为金融系统」。
—— Christian Crowley、Pyrs Carvolth,a16z 加密领域市场拓展团队
5、人人可享的财富管理服务
传统上,个性化财富管理服务仅面向银行的「高净值客户」:跨资产类别的定制化建议与投资组合调整,成本高且运营复杂。但随着更多资产类别代币化,加密通道让「AI 推荐 + 辅助决策」的个性化策略得以「即时执行、低成本再平衡」。
这远不止「智能投顾」:每个人都能获得「主动投资组合管理」(而非仅被动管理)。2025 年,传统金融机构已增加加密资产在投资组合中的配置(银行建议直接或通过交易所交易产品(ETP)配置 2%-5%),但这只是开始;2026 年,我们将看到「以财富积累为目标」的平台崛起(而非仅聚焦财富保值)——Revolut、Robinhood 等金融科技公司,以及 Coinbase 等中心化交易所,将凭借技术栈优势抢占这一市场。
同时,Morpho Vaults 等 DeFi 工具可自动将资产配置到「风险调整后收益最优」的借贷市场,为投资组合提供「核心收益配置」。将闲置流动资金以稳定币(而非法币)持有、以代币化货币市场基金(而非传统货币基金)持有,可进一步拓展收益空间。
最后,代币化在满足合规与报告要求的同时,也让零售投资者更易接触「非流动性私募市场资产」(如私募信贷、Pre-IPO 企业股权、私募股权)。当均衡投资组合的各类资产(从债券到股票、再到私募及另类资产)均实现代币化后,无需电汇即可自动完成再平衡。
—— Maggie Hsu,a16z 加密领域市场拓展团队
关于智能体(Agent)与 AI
6、从 KYC 到 KYA
当前,「智能体经济」的瓶颈正从「智能水平」转向「身份识别」。
在金融服务领域,「非人类身份」(如 AI 智能体)的数量已达到人类员工的 96 倍,但这些身份仍是「无法接入银行系统的幽灵」—— 核心缺失的基础能力是 KYA(了解你的智能体)。
正如人类需要信用评分才能获得贷款,智能体也需要「加密签名凭证」才能完成交易 —— 凭证需关联智能体的「委托人」、「约束条件」及「责任归属」。若这一问题未解决,商家将持续在防火墙层面屏蔽智能体。过去数十年构建 KYC 基础设施的行业,如今需在数月内攻克 KYA 难题。
—— Sean Neville,Circle 联合创始人、USDC 架构师,Catena Labs 首席执行官
7、AI 将赋能「实质性研究任务」
作为数学经济学家,2025 年 1 月时,我还难以让消费级 AI 模型理解我的工作流程;但到 11 月,我已能像对博士生下达指令一样,向 AI 模型发送抽象任务 —— 有时它们还能返回「具备创新性且执行正确」的结果。除我的个人经历外,AI 在研究领域的应用正逐步普及,尤其在「推理领域」:AI 不仅直接辅助发现,还能「自主解决普特南数学竞赛题」(Putnam problems,被认为是全球最难的大学级数学考试)。
目前仍需探索的是:这类研究辅助功能在哪些领域价值最高、具体如何应用。但我预计,AI 将催生并奖励「新型博学者研究模式」—— 这种模式更注重「推测观点间关联」「从高度推测性答案中快速推导」的能力。这些答案可能不准确,但能指向正确方向(至少在特定逻辑框架下)。颇具讽刺意味的是,这相当于「利用模型幻觉的力量」:当模型足够智能时,给予其抽象探索空间可能产生无意义内容,但也可能突破关键发现 —— 正如人类在「非线性、非明确目标导向」的状态下最具创造力。
要实现这种推理模式,需构建「新型 AI 工作流」—— 不仅是「智能体间交互」,更需「智能体嵌套智能体」:多层模型协助研究者评估「前序模型的方法」,逐步筛选有效信息、剔除无效内容。我已用这种方法撰写论文,其他人则用它进行专利检索、创作新型艺术,甚至(遗憾地)发现智能合约的新型攻击方式。
但需注意:要运行「嵌套式推理智能体集群」以支持研究,需解决两个关键问题 —— 模型间的「互操作性」,以及「识别并合理补偿各模型贡献」—— 而加密技术可为此提供解决方案。
—— Scott Duke Kominers,a16z 加密研究团队成员,哈佛商学院教授
8、开放网络的「隐形税」
AI 智能体的崛起正给开放网络施加「隐形税」,从根本上破坏其经济基础。这种破坏源于互联网「语境层」与「执行层」的日益错位:当前,AI 智能体从「广告支持型网站」(语境层)提取数据,为用户提供便利的同时,也系统性绕过了「支撑内容创作的收入来源」(如广告、订阅)。
要避免开放网络衰落(同时保护「为 AI 提供燃料」的多元内容),需大规模部署「技术 + 经济」解决方案,例如「下一代赞助内容」「微归因系统」或其他新型资助模式。现有 AI 授权协议实为「财务不可持续的权宜之计」—— 对内容提供者的补偿,往往仅为其因 AI 分流流量而损失收入的一小部分。
开放网络需要「价值自动流转的新型技术经济模型」。2026 年的关键转变是:从「静态授权」转向「实时、按使用量付费」。这意味着需测试并规模化「基于区块链的小额支付 + 精准归因标准」系统 —— 为「对智能体完成任务有贡献的所有主体」自动提供奖励。
—— Elizabeth Harkavy,a16z 加密投资团队成员
关于隐私与安全
9、隐私将成为加密领域「最重要的护城河」
隐私是「全球金融上链」的关键前提,但当前几乎所有区块链都缺失这一功能 —— 对多数链而言,隐私仅是「事后补充的考虑」。
如今,「隐私能力」已足以让一条链从众多竞品中脱颖而出;更重要的是,隐私能「创造链锁定效应」,可称之为「隐私网络效应」—— 尤其在「仅靠性能竞争已不足够」的当下。
得益于跨链桥协议,只要数据公开,在不同链间迁移便十分容易;但一旦涉及隐私,情况则完全不同:「跨链转移代币易,跨链转移秘密难」。进出「隐私区域」时,链、内存池或网络流量的观察者,都可能识别用户身份;而在「隐私链与公链间」「甚至两条隐私链间」转移资产,会泄露交易时间、金额相关性等元数据,增加用户被追踪的风险。
当前,众多「无差异化新链」因竞争导致手续费趋近于零(链上空间本质上已同质化);而具备隐私能力的区块链,能构建更强的「网络效应」。现实是:若一条「通用链」没有繁荣的生态、杀手级应用或独特的分配优势,用户与开发者便无理由选择它、在其上构建,更谈不上忠诚度。
在公链上,用户可轻松与其他链的用户交易,选择哪条链无关紧要;但在隐私链上,「选择哪条链」至关重要 —— 一旦加入某条隐私链,用户因担心暴露身份而不愿迁移,这将形成「赢者通吃」的格局。由于隐私是多数现实场景的刚需,少数几条隐私链可能占据加密领域的主导地位。
—— Ali Yahya,a16z 加密领域普通合伙人
10、即时通讯的(近)未来:不仅抗量子,更要去中心化
随着全球为「量子计算时代」做准备,苹果、Signal、WhatsApp 等「基于加密技术的即时通讯应用」已率先行动,成果显著。但问题在于:所有主流通讯工具都依赖「单一机构运营的私有服务器」—— 这些服务器易成为政府「关停、植入后门或强制获取隐私数据」的目标。
若一个国家能关停服务器、企业持有私有服务器密钥、甚至企业本身就拥有私有服务器,那么「抗量子加密」又有何意义?私有服务器要求用户「相信我」,而「无私有服务器」则意味着「你无需相信我」。通讯无需中间方(单一企业),而需要「无需信任任何主体的开放协议」。
实现这一目标的路径是「网络去中心化」:无私有服务器、无单一应用、全开源代码、采用「顶级加密技术」(含抗量子威胁)。在开放网络中,没有任何个人、企业、非营利组织或国家能剥夺人们的通讯权 —— 即便某国或某企业关停一款应用,次日便会出现 500 个新版本;即便某节点被关闭,区块链等技术带来的经济激励也会让新节点立即补位。
当人们「用密钥掌控消息」(如同掌控资金)时,一切将改变:应用可能迭代,但用户始终掌控自己的消息与身份 —— 即便不再使用某款应用,消息所有权仍归用户所有。
这不仅是「抗量子」与「加密」,更是「所有权」与「去中心化」。缺少这两者,我们构建的不过是「可被随时关停的不可破解加密」。
—— Shane Mac,XMTP Labs 联合创始人、首席执行官
11、「秘密即服务」
每一个模型、智能体与自动化系统的背后,都依赖一个简单的基础:数据。但如今大多数数据传输通道 —— 无论是输入模型还是从模型输出的数据 —— 都存在不透明、可篡改且无法审计的问题。这对部分消费级应用或许影响不大,但金融、医疗等诸多行业及用户,都要求企业对敏感数据进行隐私保护;同时,这也是当前机构推进现实世界资产代币化进程中的一大关键障碍。
那么,如何在保障隐私的前提下,实现安全、合规、自主且具备全球互操作性的创新呢?解决思路有很多,这里我重点关注「数据访问控制」:谁掌控敏感数据?数据如何流转?谁(或什么主体)有权访问数据?
若缺乏数据访问控制机制,当前任何想要保护数据机密性的主体,要么只能依赖中心化服务,要么就得搭建定制化系统 —— 这种方式不仅耗时耗力、成本高昂,还会阻碍传统金融机构及其他主体充分利用链上数据管理的功能与优势。此外,随着智能体系统开始自主浏览信息、完成交易并做出决策,各行业的用户与机构都需要「加密级保障」,而非「尽力而为的信任承诺」。
正因如此,我认为我们需要「秘密即服务」(Secrets-as-a-Service):借助新技术实现可编程的原生数据访问规则、客户端加密,以及去中心化密钥管理 —— 明确规定谁能在何种条件下、在多长时间内解密哪些数据,且所有规则均通过链上强制执行。结合可验证数据系统后,「数据机密性保护」将成为互联网基础公共设施的一部分,而非在应用层面事后补充的补丁,真正让隐私成为核心基础设施。
—— Adeniyi Abiodun,Mysten Labs 首席产品官、联合创始人
12、从「代码即法律」到「规范即法律」
近期发生的多起 DeFi 黑客攻击事件,波及的都是经过长期实践检验、团队实力雄厚、审计流程严谨且已稳定运行多年的协议。这些事件揭示了一个令人不安的现实:当前主流的安全实践,在很大程度上仍停留在「凭经验判断」和「个案处理」的层面。
要推动 DeFi 安全走向成熟,需实现两大转变:从「针对漏洞模式的修补」转向「对设计层面属性的保障」,从「尽力而为的防护」转向「基于原则的系统性防护」,具体可从两方面着手:
静态 / 部署前阶段(测试、审计、形式化验证):需系统性证明「全局不变性」(即整个系统始终遵循的核心规则),而非仅验证「人工筛选的局部规则」。目前已有多个团队在开发 AI 辅助证明工具,这些工具可协助编写规范、提出不变性假设,并大幅减少以往需人工完成的证明工程工作 —— 过去这类工作成本极高,难以大规模推广。
动态 / 部署后阶段(运行时监控、运行时强制执行等):可将上述「不变性规则」转化为实时防护屏障,作为最后一道安全防线。这些防护屏障会被直接编码为「运行时断言」,所有交易都必须满足断言条件才能执行。
如此一来,我们无需再假设「所有漏洞都已被修复」,而是通过代码本身强制推行关键安全属性 —— 任何违反这些属性的交易都会被自动驳回。
这并非理论空想。事实上,迄今为止几乎所有黑客攻击,在执行过程中都会触发这类安全检查,进而可能阻止攻击行为。因此,曾经流行的「代码即法律」理念,正逐步演变为「规范即法律」:即便遭遇新型攻击,攻击者也必须遵守维持系统完整性的核心安全属性,最终留存的攻击手段要么影响极小,要么实施难度极高。
—— Daejun Park,a16z 加密工程团队
关于其他行业与应用
13、预测市场:规模更大、覆盖更广、智能化程度更高
预测市场已进入主流视野,2026 年,随着与加密技术、AI 的深度融合,它将进一步扩大规模、拓展覆盖范围并提升智能化水平 —— 但同时也会给开发者带来新的重要挑战,亟待解决。
首先,预测市场将上线更多合约。这意味着我们不仅能获取「重大选举、地缘政治事件」的实时赔率,还能获取各类细分领域结果、复杂交叉事件的赔率。随着这些新合约持续释放信息并融入新闻生态(这一趋势已显现),社会将面临重要议题:如何平衡这些信息的价值?如何通过优化设计提升预测市场的透明度、可审计性等(借助加密技术可实现这一目标)?
要应对合约数量大幅增加的情况,需建立新的「共识机制」以完成合约结算。中心化平台结算(确认某事件是否真实发生、如何验证)固然重要,但「泽连斯基诉讼市场」「委内瑞拉选举市场」等存在争议的案例,暴露了其局限性。为解决这些边缘案例、推动预测市场向更多实用场景拓展,新型去中心化治理机制、大语言模型(LLM)预言机可协助判定争议结果的真实性。
除 LLM 预言机外,AI 还为预测市场带来更多可能。例如,在预测平台上交易的 AI 智能体,可广泛搜集各类信号以获取短期交易优势,进而为理解世界、预测未来趋势提供新思路(Prophet Arena 等项目已展现出该领域的潜力)。这些智能体不仅可作为「高级政治分析师」供人们咨询见解,通过分析其自主形成的策略,还能帮助我们发现影响复杂社会事件的核心因素。
预测市场会取代民调吗?答案是否定的。相反,它能提升民调质量(民调信息也可接入预测市场)。作为政治学家,我最期待的是预测市场与「丰富活跃的民调生态」协同发展 —— 但这需要依托新技术:AI 可优化调查体验;加密技术则能提供新方式,证明民调受访者是真实人类而非机器人等。
—— Andrew Hall,a16z 加密研究顾问,斯坦福大学政治经济学教授
14、质押媒体的崛起
传统媒体模式标榜「客观性」,但其弊端早已显现。互联网让每个人都拥有了发声渠道,如今越来越多的从业者、实践者与建设者直接面向公众传递观点 —— 他们的视角反映了自身在世界中的「利益关联」。颇具反讽意味的是,受众尊重他们,往往不是「尽管他们有利益关联」,而是「正因为他们有利益关联」。
这一趋势的新变化,并非社交媒体的兴起,而是「加密工具的出现」—— 这些工具让人们能做出「可公开验证的承诺」。随着 AI 让生成海量内容的成本大幅降低、过程更便捷(可基于任何视角、任何身份 —— 无论真实与否 —— 生成内容),仅依赖人类(或机器人)的言论已不足以令人信服。而代币化资产、可编程锁仓、预测市场、链上历史记录,为信任提供了更坚实的基础:评论员发表观点时,可证明自己「言行一致」(用资金为观点背书);播客主可锁定代币,证明自己不会投机取巧地转变立场或「拉抬砸盘」;分析师可将预测与「公开结算的市场」绑定,形成可审计的业绩记录。
这正是我所说的「质押媒体」(staked media)的早期形态:这类媒体不仅认同「利益相关」的理念,还能提供切实证据。在这种模式下,可信度既不来自「假装中立」,也不来自「无根据的宣称」,而是来自「可公开透明、可验证的利益承诺」。质押媒体不会取代其他媒体形式,而是对现有媒体生态的补充。它传递出新的信号:不再是「相信我,我是中立的」,而是「这是我愿意承担的风险,这是你可验证我所言非虚的方式」。
—— Robert Hackett,a16z 加密编辑团队
15、加密技术提供「超越区块链的新型基础组件」
多年来,SNARKs—— 一种无需重新执行计算即可验证计算结果的加密证明技术 —— 基本局限于区块链领域应用。其主要原因是「成本过高」:生成一份计算证明所需的工作量,可能是直接执行该计算的 100 万倍。只有在「成本可分摊到数千个验证节点」的场景下(如区块链),这种技术才具有价值;在其他场景下则不切实际。
但这种情况即将改变。2026 年,零知识虚拟机(zkVM)证明器的成本将降至约 10000 倍 (即生成证明的工作量是直接计算的 10000 倍),内存占用仅数百兆字节 —— 速度足以在手机上运行,成本也足以实现广泛应用。10000 倍之所以可能成为「关键阈值」,原因之一是:高端 GPU 的并行处理能力,约为笔记本电脑 CPU 的 10000 倍。到 2026 年底,单块 GPU 就能「实时生成 CPU 执行过程的证明」。
这将实现旧研究论文中提出的愿景:「可验证云计算」。若你因「计算量不足以用 GPU 处理」「缺乏相关技术能力」「遗留系统限制」等原因,需在云端运行 CPU 工作负载,未来只需支付合理的额外成本,就能获取「计算正确性的加密证明」。证明器已实现 GPU 优化,你的代码无需额外适配即可使用。
—— Justin Thaler,a16z 加密研究团队成员,乔治城大学计算机科学副教授
关于行业建设
16、交易业务:加密企业的「中转站」,而非「终点」
如今,除稳定币领域和部分核心基础设施企业外,几乎所有表现出色的加密公司,要么已转向交易业务,要么正在向交易业务转型。但如果「所有加密公司都成为交易平台」,最终会走向何方?大量企业扎堆同一赛道,不仅会分散用户注意力,还会导致「少数巨头垄断、多数企业淘汰」的结果。这意味着,那些过快转向交易业务的企业,将错失打造「更具竞争力、更可持续业务模式」的机会。
我非常理解各位创始人努力实现业务盈利的初衷,但「追求短期产品市场契合」也需付出代价。这一问题在加密领域尤为突出:代币特性与投机属性相关的独特动态,容易让创始人在「寻找产品市场契合」的过程中,选择「即时满足」的路径 —— 这本质上类似「棉花糖实验」(考验延迟满足能力)。
交易业务本身并无问题,它是重要的市场功能,但不应成为企业的「最终目标」。那些聚焦「产品市场契合中产品本质」的创始人,最终更有可能成为行业赢家。
—— Arianna Simpson,a16z 加密领域普通合伙人
17、释放区块链全部潜力:当法律架构与技术架构最终匹配
过去十年,在美国构建区块链网络面临的最大障碍之一,是「法律不确定性」。证券法的适用范围被扩大且执行标准不统一,迫使创始人陷入「为企业设计而非为网络设计」的监管框架。多年来,「规避法律风险」取代了「产品战略」,工程师的重要性让位于律师。
这种局面导致了诸多扭曲现象:创始人被建议回避透明度;代币分配在法律层面变得随意;治理沦为形式;组织结构「以规避法律风险为首要目标」;代币设计刻意「避免承载经济价值」或「不设置商业模式」。更糟糕的是,那些「漠视规则、游走灰色地带」的加密项目,往往比「诚信合规」的建设者发展更快。
但如今,美国政府距离通过「加密市场结构监管法案」已前所未有地接近 —— 该法案有望在 2026 年消除所有上述扭曲现象。若法案通过,将激励企业提升透明度、建立明确标准,并以「清晰、结构化的融资、代币发行、去中心化路径」,取代「随机执法」。此前,《GENIUS 法案》通过后,稳定币发行量大幅增长;而加密市场结构相关立法,将带来更重大的变革 —— 此次变革将聚焦「区块链网络」。
换言之,这类监管将让区块链网络「真正以网络形态运行」:开放、自主、可组合、可信中立且去中心化。
—— Miles Jennings,a16z 加密政策团队成员、总法律顾问
