Di Luar Hype: Memecahkan Visi a16z untuk Lanskap Kripto pada tahun 2026 Menjelang akhir tahun 2025, industri ini mengalihkan pandangannya dari pergerakan pasar jangka pendek ke perubahan struktural jangka panjang. Prospek tahunan terbaru dari a16z Crypto menguraikan 17 "Ide Besar" yang akan menentukan tahun 2026. Di 499, kami telah menganalisis laporan mereka untuk memberi Anda narasi inti yang penting. Tema menyeluruh jelas: industri ini beralih dari eksperimen spekulatif ke kematangan infrastruktur. Berikut adalah empat pilar penting yang mendorong siklus berikutnya. 1. Lapisan Keuangan: Dari Tokenisasi hingga Originasi Narasi seputar Real World Assets (RWA) dan stablecoin sedang berkembang. a16z menekankan perpindahan dari tokenisasi "skeuomorphic"—hanya menempatkan aset off-chain on-chain—menuju Origination On-Chain. - Lapisan Penyelesaian Baru: Stablecoin sedang bertransisi dari instrumen perdagangan ke tulang punggung transfer nilai global, memungkinkan bank untuk meningkatkan sistem lama (seperti COBOL) tanpa menulis ulang. - Internet sebagai Bank: Dengan nilai yang mengalir sebebas informasi, layanan keuangan akan tertanam langsung ke dalam pipa internet, menciptakan "Internet of Value" yang mulus. 2. Simbiosis AI dan Crypto Kecerdasan Buatan dan Blockchain bukan lagi jalur paralel; mereka menyatu. - Know Your Agent (KYA): Ketika agen AI menjadi aktor ekonomi otonom, mereka menghadapi hambatan: identitas. Crypto memberikan solusi dengan menawarkan "bukti kemanusiaan" dan kredensial yang dapat diverifikasi untuk bot. - Rekening Bank untuk AI: Agen AI tidak dapat membuka rekening bank tradisional. Dompet kripto (USDC, dll.) akan berfungsi sebagai rel keuangan asli untuk ekonomi AI, memungkinkan agen membayar komputasi dan data tanpa izin. 3. Privasi dan Keamanan Secara Default Era "bergerak cepat dan menghancurkan sesuatu" akan berakhir. Fokusnya bergeser ke arah "Lambat itu Halus, Halus Cepat." - Ledakan SNARK: Bukti Zero-Knowledge menjadi murah dan ada di mana-mana, mendukung segalanya mulai dari penskalaan (Rollups) hingga kepatuhan privasi. - Verifikasi Formal: Setelah dicadangkan untuk perangkat keras kelas NASA, verifikasi matematis kode menjadi dapat diakses oleh pengembang kontrak pintar, secara signifikan mengurangi risiko peretasan. 4. Kebangkitan Kelembagaan dan Ilmiah Dengan kejelasan peraturan di cakrawala (didorong oleh pergeseran kebijakan AS dan undang-undang FIT21), hambatan untuk masuk kelembagaan runtuh. - DeSci (Ilmu Pengetahuan Terdesentralisasi): Kami menyaksikan paradigma baru di mana DAO mendanai penelitian dan IPFS mengamankan data, mempercepat terobosan dalam umur panjang dan bioteknologi. - Ekonomi Protokol: Pembuat konten beralih dari penangkapan platform (Web2) ke kepemilikan protokol, memungkinkan mereka mempertahankan grafik sosial dan aliran pendapatan mereka di seluruh aplikasi. Kesimpulan Prospek a16z melukiskan gambaran tahun 2026 di mana kripto sangat efisien—terintegrasi dengan mulus ke dalam perbankan backend, alur kerja AI, dan penelitian ilmiah. Bagi pembangun dan investor, pesannya konsisten: fase infrastruktur sedang matang, dan fase aplikasi akan segera dimulai dengan sungguh-sungguh.

EigenDA mencapai throughput berkelanjutan 1 GB/s dalam lingkungan seperti produksi. Tonggak sejarah ini dicapai dengan 100 operator, latensi jaringan simulasi di 10 negara, dan satu jam operasi berkelanjutan — mewakili peningkatan 10× dari EigenDA saat ini dan sekitar 750× throughput lebih tinggi daripada alternatif terdekat. Hasil ini menunjukkan bahwa ketersediaan data tanpa kepercayaan dapat beroperasi pada skala cloud — persyaratan dasar untuk cloud yang dapat diverifikasi dan ekonomi yang dibangun di atasnya. Seiring dengan skala EigenDA, lebih banyak data dan aktivitas ekonomi diamankan oleh EIGEN yang dipertaruhkan, memperkuat perannya sebagai primitif keamanan dan lapisan koordinasi untuk infrastruktur berkinerja tinggi dan dapat diverifikasi.

AItopia [ID] No.003 "Bisakah AI Mengalahkan T1? Penyelaman Mendalam Teknis ke dalam Pelatihan, Latensi, dan Inferensi Kelas Esports" Waktu: Jumat, 5 Desember · 21:00 (GMT+8) Jika AI akan menantang T1, ia harus mengatasi tuntutan pelatihan RL besar-besaran, inferensi tingkat milidetik, stabilitas GPU, dan kendala sistem waktu nyata. AItopia No.003 menguraikan apa yang sebenarnya diperlukan AI untuk mencapai kinerja esports tingkat profesional. Dilayani oleh: Abhi @techie_pop — Kepala Penelitian, @hetu_protocol Pembicara yang Dikonfirmasi: • Jay Hayter @Jay_Wordsmith — Koordinator Konten & Komunitas, @AethirCloud • Kate @ionetkate — Kepala Kemitraan, @ionet Dengarkan di sini: Komunitas X: Grup Telegram: AItopia akan menyelami ke: • Skala pelatihan & throughput simulasi yang diperlukan untuk AI kelas esports • Mengapa mencapai inferensi di bawah 50 ms tetap menjadi penghalang teknik terberat • Apakah jaringan GPU terdistribusi dapat memenuhi tuntutan latensi yang kompetitif • Seperti apa arsitektur AI end-to-end yang siap untuk esports