Observación profunda de la industria de criptomonedas en 2026: ¿Qué significan la IA de tipo erudito, las barreras de privacidad y la innovación en cross-chain?

a16z en las primeras etapas de 2026 publica una visión de vanguardia del sector, que recopila las últimas evaluaciones de varios de sus equipos sobre el campo de la criptografía. Estas predicciones abarcan múltiples dimensiones como agentes de IA, barreras de privacidad, innovación en stablecoins, evolución de plataformas de intercambio, y en conjunto dibujan un panorama ecológico más inteligente, más seguro en privacidad y con una integración más profunda con las finanzas tradicionales.

El modelo de “sabio” de los agentes de IA: avances de la teoría a la práctica

El rápido progreso en capacidades de investigación en IA está impulsando un nuevo estilo de investigación de “sabios”. Para principios de 2026, los modelos de IA de consumo ya pueden realizar tareas de investigación sustantivas, e incluso resolver de forma autónoma problemas de Putnam (considerados los exámenes matemáticos universitarios más difíciles del mundo).

¿Y qué significa esto? Que la IA deja de ser solo una herramienta auxiliar para convertirse en un asistente de investigación independiente. Los investigadores pueden dar instrucciones abstractas a la IA como si guiaran a un doctorando, y los modelos suelen devolver respuestas completamente nuevas y correctas. Este método de “sabiduría” en la investigación favorece la rápida inferencia de relaciones entre ideas, la formulación de hipótesis y deducciones.

Para aprovechar plenamente esta capacidad, se necesita un flujo de trabajo de IA completamente nuevo: desde un simple modo de “agente que actúa por otro agente”, hasta una arquitectura más compleja de “agente que envuelve a otro agente”. En este esquema, modelos de diferentes niveles colaboran entre sí, los de alto nivel evalúan las propuestas iniciales y extraen contenido valioso de ellas. Este método ya se ha utilizado en redacción de artículos, búsquedas de patentes, creación artística e incluso análisis de seguridad en contratos inteligentes.

Sin embargo, este modo complejo de investigación en IA enfrenta un obstáculo clave: ¿cómo identificar y compensar la contribución de cada modelo? Aquí es donde la tecnología criptográfica puede jugar un papel — estableciendo mecanismos claros de distribución de valor que aseguren la transparencia en el flujo de valor entre múltiples modelos de IA.

El auge de las cadenas de privacidad: ¿qué implica esto? De efectos de red a “ganador se lo lleva todo”

La privacidad se está convirtiendo en la barrera competitiva más importante en el campo de la criptografía. Actualmente, casi todas las blockchains carecen de protección de privacidad real — la privacidad suele considerarse solo como una función adicional que se añade después. Pero esta situación está cambiando.

¿Y qué implica este cambio? Que la competencia en rendimiento ya no basta para ser una ventaja diferencial. Los puentes entre cadenas permiten a los usuarios migrar fácilmente entre cadenas públicas, pero una vez que se incorporan cadenas de privacidad, la realidad para los usuarios cambia radicalmente: transferir tokens entre cadenas es fácil, pero transferir privacidad es extremadamente difícil.

Al cambiar de una cadena de privacidad a una pública o a otra cadena de privacidad, los usuarios enfrentan riesgos de exposición de metadatos — como el tiempo de la transacción, la relación entre montos, el tráfico de red, etc., que pueden ser inferidos por observadores. Esto crea un poderoso “efecto de red de privacidad”: una vez que un usuario elige una cadena de privacidad, le resulta difícil migrar.

A diferencia de muchas nuevas cadenas homogeneizadas (que pueden tener tarifas cercanas a cero por competencia), las cadenas de privacidad pueden generar una mayor lealtad del usuario. Para blockchains generalistas sin ecosistema maduro o aplicaciones killer, los usuarios casi no tienen motivos para elegir o mantener fidelidad. Pero la privacidad es crucial para aplicaciones del mundo real, lo que significa que unas pocas cadenas de privacidad podrían dominar eventualmente el sector financiero criptográfico, formando un escenario de “ganador se lo lleva todo”.

Stablecoins y RWA: la innovación nativa en criptografía está reescribiendo las reglas de la innovación financiera

Las stablecoins ya son una corriente principal en 2025, y en 2026 su trayectoria de innovación pasa de “tokenización” a “innovación en emisión”. Pero las stablecoins actuales son más bien “bancos estrechos” — poseen activos específicos de alta liquidez y considerados extremadamente seguros. Este modelo es efectivo, pero no una base a largo plazo.

La verdadera oportunidad radica en repensar la tokenización de RWA (activos del mundo real). La forma tradicional suele ser una “imitar objetos” — basada en conceptos de activos existentes sin aprovechar plenamente las características nativas de la criptografía. En cambio, instrumentos como los contratos perpetuos (perps) ofrecen activos sintéticos con mayor profundidad de liquidez y mayor simplicidad. Las acciones en mercados emergentes pueden intentar “perpetuarse” — la liquidez de opciones sin fecha de vencimiento de algunas acciones suele ser mayor que la del mercado spot, lo que nos lleva a explorar la elección entre “perpetuación vs. tokenización”.

Otra oportunidad clave es cómo las stablecoins pueden impulsar la modernización del sistema bancario. La mayoría de los bancos aún operan con sistemas mainframe en COBOL, que datan de los años 60-70, y aunque han sido actualizados, siguen siendo obsoletos. La mayoría de los activos aún se almacenan en estos registros centrales de décadas de antigüedad. Agregar funciones como pagos en tiempo real puede tomar meses o incluso años, frenando la innovación.

Las stablecoins, la tokenización de depósitos y la tokenización de bonos del Estado permiten a las instituciones financieras desarrollar nuevos productos sin reescribir sistemas heredados. Esto abre una vía de innovación completamente nueva para las finanzas tradicionales — conservando sistemas estables y probados, pero con la agilidad de la cadena.

La generación de activos de deuda también debe optimizarse: en lugar de crearlos primero fuera de la cadena y luego tokenizarlos, deberían generarse directamente en la cadena. Esto reduce costos de servicios de préstamos, estructura de backend y mejora la accesibilidad.

El “impuesto invisible” de los agentes de IA en redes abiertas: ¿cómo reconstruir el flujo de valor?

Con el auge de los agentes de IA surge una nueva problemática: estos agentes extraen datos de redes de contenido para ofrecer conveniencia a los usuarios, pero sistemáticamente evaden las fuentes de ingreso que sustentan la creación de contenido (publicidad, suscripciones). Esto crea un “impuesto invisible” — una asimetría fundamental entre la capa de contexto y la capa de ejecución en la web.

Los actuales acuerdos de autorización para IA se han demostrado solo como soluciones temporales, que generalmente solo compensan una pequeña parte de los ingresos perdidos por los creadores debido a la ocupación del tráfico por IA. Para evitar un mayor declive de la red abierta, se necesitan soluciones tecnológicas y económicas a gran escala.

El avance clave es pasar de un modelo de autorización estático a uno de compensación basada en uso en tiempo real. Esto puede aprovechar micropagos soportados por blockchain (nanopagos) y estándares complejos de atribución, recompensando automáticamente a cada entidad que contribuya con información que permita a la IA completar tareas con éxito. Este mecanismo de flujo de valor basado en el valor significa que cada vez que la información sea utilizada por la IA, se activará automáticamente un micropago de compensación.

La inteligencia en los mercados de predicción: cómo la IA y la criptografía mejoran las encuestas de opinión

Los mercados de predicción están entrando en la corriente principal, y en 2026 se cruzarán con la tecnología criptográfica y la IA, haciéndose más grandes, más amplios y más inteligentes.

Primero, habrá más contratos detallados en los mercados de predicción — no solo para elecciones importantes o eventos geopolíticos, sino también para predicciones de eventos complejos y cruzados. Estos nuevos contratos extraerán más información y se integrarán en el ecosistema de noticias, pero también plantean importantes cuestiones sociales: ¿cómo equilibrar el valor de la información? ¿Cómo diseñar estos mercados con transparencia? La tecnología criptográfica puede ayudar a resolver estos problemas.

Para gestionar la gran cantidad de nuevos contratos relacionados con eventos reales en los que se busca consenso, además de plataformas centralizadas, se necesitan nuevos mecanismos de gobernanza descentralizada y oráculos LLM para determinar resultados controvertidos.

El potencial de los agentes de IA va más allá de los oráculos. Los agentes activos en estas plataformas pueden recopilar señales a nivel global, obtener ventajas en operaciones a corto plazo y ayudarnos a ver el mundo desde nuevas perspectivas. Proyectos como Prophet Arena ya han avanzado en este campo.

Los mercados de predicción no reemplazarán las encuestas de opinión, sino que las mejorarán. La clave está en la colaboración entre mercados de predicción y un ecosistema rico en encuestas — usando IA para mejorar la experiencia de las cuestionarios, y tecnología criptográfica para verificar que los participantes sean humanos y no bots.

La transformación de las plataformas de intercambio: de especulación a construcción de valor a largo plazo

Muchas empresas de criptografía con buen desempeño ya se han transformado en plataformas de intercambio. Pero, ¿qué pasará si “todas las empresas de criptografía se convierten en plataformas de intercambio”? La competencia homogénea dispersará la atención de los usuarios, dejando solo a unos pocos ganadores.

Esta tendencia refleja la dificultad de los fundadores: en un entorno de dinámicas únicas de tokens y especulación, es fácil caer en la búsqueda de “satisfacción instantánea”, como en una prueba de “cambiar por un caramelo”. Buscar ajuste producto-mercado a corto plazo puede ser atractivo, pero a costa de perder la oportunidad de construir modelos de negocio más competitivos y duraderos.

El intercambio en sí no es un error — es una función importante del mercado — pero no debe ser el objetivo final. Los fundadores que se enfoquen en el producto en sí y busquen el ajuste a largo plazo, probablemente serán los grandes ganadores.

El equilibrio es clave: reconocer la presión financiera a corto plazo sin dejarse dominar por la mentalidad de especulación. La verdadera diferenciación proviene de construir productos y modelos de negocio con ventajas competitivas duraderas.

El punto crítico de las pruebas de conocimiento cero: cómo la tecnología criptográfica puede superar las limitaciones de la blockchain

Durante años, los SNARKs (pruebas de conocimiento cero breves y no interactivas) se han utilizado principalmente en blockchain, debido a su alto costo computacional — demostrar un cálculo puede requerir hasta un millón de veces más trabajo que simplemente ejecutarlo. Esto es aceptable en escenarios con miles de validadores, pero no en otros.

Esta situación está cambiando en 2026. Los generadores de pruebas zkVM (máquina virtual de conocimiento cero) han reducido el costo computacional a unas 10,000 veces, y el uso de memoria a unos pocos cientos de megabytes — lo suficientemente rápido para ejecutarse en teléfonos móviles y lo suficientemente barato para aplicaciones masivas.

¿Y por qué “10,000 veces” es el punto crítico? Porque la capacidad de procesamiento paralelo de las GPU de alta gama es aproximadamente 10,000 veces la de una CPU de portátil. Para finales de 2026, una sola GPU podrá generar en tiempo real pruebas de cálculos ejecutados por CPU.

Esto desbloqueará la visión de “computación verificable en la nube”. Si ya estás ejecutando cargas de trabajo en la nube (porque no hay suficiente poder de GPU, o por falta de conocimientos especializados, o por razones históricas), podrás obtener pruebas criptográficas de la correcto funcionamiento de los cálculos a un costo razonable. Lo más importante: los generadores de pruebas ya están optimizados para GPU, por lo que tu código no necesita ajustes adicionales.

Esto permitirá que las pruebas criptográficas se apliquen ampliamente en teléfonos móviles, en la nube y en otros escenarios fuera de la blockchain, asegurando la corrección y transparencia de los cálculos, y extendiendo la tecnología criptográfica desde la blockchain hacia toda la infraestructura digital.

Perspectivas de un nuevo ecosistema: ¿qué implican estas tendencias?

Estas ocho grandes tendencias apuntan en una dirección común: la industria de la criptografía está atravesando una transformación clave, desde innovación tecnológica hasta aplicación industrial, desde exploración teórica hasta despliegue real. En 2026, veremos la integración de IA avanzada y criptografía, el fortalecimiento de barreras de privacidad, la aceleración de la innovación financiera y nuevas posibilidades que rompen límites tecnológicos.

Estos cambios implican la formación de un ecosistema más maduro, más práctico y con una integración más profunda con las finanzas tradicionales y las tecnologías emergentes.