Visa Crypto Lead: восемь ключевых этапов развития криптовалюты и ИИ к 2026 году

Оригинальное название: Прогноз на 2026 год: ключевые темы, формирующие криптовалюту и ИИ

Автор оригинала: Cuy Sheffield, глава направления криптовалют в Visa

Оригинальный перевод: Saoirse, Foresight News

По мере того как криптовалюта и ИИ постепенно развиваются, наиболее важные сдвиги в этих двух основных областях перестают быть просто «теоретически возможными» и становятся «практически достижимыми». В настоящее время обе технологии преодолели ключевые пороги в повышении производительности, однако темпы внедрения в реальном мире остаются неравномерными. Основная динамика развития в 2026 году обусловлена этим разрывом между производительностью и внедрением.

Ниже приведены несколько ключевых тем, за которыми я внимательно слежу, включая предварительные мысли о направлении технологического развития, областях накопления стоимости и о том, почему конечные победители могут кардинально отличаться от первопроходцев отрасли.

Тема первая: переход криптовалюты от спекулятивного класса активов к премиальной технологии

В первое десятилетие развития криптовалюты ключевой особенностью было ее «спекулятивное преимущество» — рынок демонстрировал глобальные, непрерывные и высокооткрытые характеристики, а высокая волатильность делала торговлю криптовалютой более динамичной и привлекательной, чем традиционные финансовые рынки.

Однако в то же время базовая технология не была готова к массовому применению: ранний блокчейн был медленным, дорогостоящим и лишенным стабильности. Помимо спекулятивных сценариев, криптовалюта почти никогда не превосходила существующие традиционные системы по стоимости, скорости или удобству.

Теперь этот дисбаланс начинает меняться. Технология блокчейн стала быстрее, экономичнее и надежнее, а наиболее привлекательные сценарии применения криптовалюты больше не являются спекулятивными, а находятся в области инфраструктуры — особенно в процессах расчетов и платежей. По мере того как криптовалюта превращается в более зрелую технологию, центральная позиция спекуляций будет постепенно ослабевать: они не исчезнут полностью, но перестанут быть основным источником стоимости.

Тема вторая: стейблкоины — это четкий результат криптовалюты в «чистом прагматизме»

В отличие от предыдущих нарративов о криптовалюте, успех стейблкоинов основан на конкретных, объективных стандартах: в определенных сценариях стейблкоины быстрее, дешевле, доступнее традиционных платежных каналов и могут легко интегрироваться в современные программные системы.

Стейблкоины не требуют от пользователей рассматривать криптовалюту как «идеологию», в которую нужно верить; их приложения часто «неявно возникают» в существующих продуктах и рабочих процессах — это также позволяет учреждениям и предприятиям, которые ранее считали экосистему криптовалюты «слишком волатильной и непрозрачной», наконец, четко понять ее ценность.

Можно сказать, что стейблкоины помогли криптовалютному пространству переориентироваться на «полезность», а не на «спекуляции», установив четкий ориентир того, «как криптовалюта может успешно приземлиться».

Тема третья: когда криптовалюта становится инфраструктурой, «возможности распространения» важнее, чем «техническая новизна»

В прошлом, когда криптовалюта в основном играла роль «спекулятивного инструмента», ее «распространение» было эндогенным — новые токены естественным образом накапливали ликвидность и внимание, просто «существуя».

Однако, поскольку криптовалюта становится инфраструктурой, ее варианты использования смещаются с «рыночного уровня» на «продуктовый уровень»: она встроена в платежные потоки, платформы и корпоративные системы, часто незаметно для конечных пользователей.

Этот сдвиг приносит огромную пользу двум типам организаций: тем, у кого есть существующие каналы распространения и надежные отношения с клиентами, и тем, у кого есть регуляторные лицензии, системы соответствия требованиям и инфраструктура управления рисками. Опоры только на «новизну протокола» уже недостаточно для стимулирования широкого внедрения криптовалюты.

Тема четвертая: ИИ-агенты имеют практическую ценность, и их влияние выходит за рамки области программирования

Практичность ИИ-агентов становится все более заметной, но их роль часто понимают неправильно: самые успешные агенты — это не «автономные лица, принимающие решения», а «инструменты, которые снижают затраты на координацию в рабочих процессах».

Исторически это было наиболее очевидно в области разработки программного обеспечения — агентские инструменты ускорили эффективность кодирования, отладки, рефакторинга кода и настройки среды. Однако в последние годы эта «ценность инструмента» значительно расширяется на другие домены.

Возьмем, к примеру, такие инструменты, как Claude Code. Несмотря на то, что они позиционируются как «инструменты для разработчиков», быстрое внедрение таких инструментов отражает более глубокую тенденцию: агентские системы становятся «интерфейсом для интеллектуальной работы», выходящим за рамки области программирования. Пользователи начинают применять «рабочие процессы, управляемые агентами», к исследованиям, анализу, письму, планированию, обработке данных и операционным задачам — задачам, которые больше склоняются к «общей профессиональной работе», чем к традиционному кодированию.

Настоящий ключ — это не само «фоновое кодирование», а основные паттерны, стоящие за ним:

· Пользователи делегируют «целевое намерение», а не «конкретные шаги»;

· Агенты управляют «контекстной информацией» по файлам, инструментам и задачам;

· Рабочие процессы смещаются от «линейного прогресса» к «итеративному, разговорному».

В различных видах интеллектуальной работы агенты преуспевают в сборе контекста, выполнении определенных задач, сокращении передачи процессов и ускорении итеративной эффективности, но у них все еще есть недостатки в «открытом суждении», «атрибуции ответственности» и «исправлении ошибок».

Поэтому большинство ИИ-агентов, используемых в настоящее время в производственных сценариях, все еще требуют «ограниченных, контролируемых, встроенных систем», а не полной независимости. Фактическая ценность ИИ-агентов заключается в «реструктуризации интеллектуальных рабочих процессов», а не в «замене труда» или «достижении полной автономии».

Тема пятая: узкое место ИИ сместилось с «уровня интеллекта» на «надежность»

Уровень интеллекта моделей ИИ быстро продвинулся, и текущим ограничивающим фактором является уже не «отдельная языковая беглость или способность к рассуждению», а «надежность в реальных системах».

Производственные среды не терпят трех типов проблем: «иллюзии» ИИ (генерация ложной информации), несогласованный вывод и непрозрачные режимы отказа. Как только ИИ вовлекается в обслуживание клиентов, финансовые транзакции или процессы соответствия требованиям, «примерно правильные» результаты больше не приемлемы.

Построение «доверия» требует четырех ключевых основ: отслеживаемые результаты, возможности памяти, проверяемость и способность активно раскрывать «неопределенность». Пока эти возможности не станут достаточно зрелыми, автономия ИИ должна быть ограничена.

Тема шестая: системная инженерия определяет, может ли ИИ быть внедрен в производственный сценарий

Успешный продукт ИИ будет рассматривать «модель» как «компонент», а не как «готовый продукт» — его надежность проистекает из «архитектурного проектирования», а не из «оптимизации промптов».

Это «архитектурное проектирование» включает управление состоянием, поток управления, системы оценки и мониторинга, а также механизмы обработки сбоев и восстановления. Именно по этой причине развитие ИИ все больше приближается к «традиционной разработке программного обеспечения», а не к «передовым теоретическим исследованиям».

Долгосрочная ценность будет склоняться к двум основным субъектам: системным строителям и владельцам платформ, которые контролируют рабочие процессы и каналы распространения.

По мере того как инструменты интеллектуальных агентов расширяются от области кодирования до исследований, письма, анализа и операционных процессов, важность «системной инженерии» будет еще больше подчеркнута: интеллектуальная работа часто сложна, опирается на информацию о состоянии и является контекстно-интенсивной, что делает интеллектуального агента, который может «надежно управлять памятью, инструментами и итеративными процессами» (а не просто генерировать вывод), более ценным.

Тема седьмая: противоречие между открытыми моделями и централизованным контролем вызывает нерешенные проблемы управления

По мере того как системы ИИ становятся более способными и глубже интегрируются в экономическую сферу, вопрос о том, «кто владеет и контролирует самые мощные модели ИИ», вызывает фундаментальное противоречие.

С одной стороны, исследования ИИ в передовых областях остаются «капиталоемкими» и все больше концентрируются из-за влияния «доступа к вычислительной мощности, регуляторной политики и геополитики»; с другой стороны, модели и инструменты с открытым исходным кодом продолжают итерироваться и оптимизироваться под влиянием стремления к «широкому экспериментированию и простому развертыванию».

Это «сосуществование централизации и открытости» породило ряд нерешенных проблем: риск зависимости, проверяемость, прозрачность, долгосрочная переговорная сила и контроль критической инфраструктуры. Наиболее вероятным исходом является «гибридная модель» — где передовые модели стимулируют технологические прорывы, а открытые или полуоткрытые системы интегрируют эти возможности в «широко распространенное программное обеспечение».

Тема восьмая: программируемые деньги стимулируют новый поток платежей интеллектуальных сущностей

Поскольку системы ИИ играют роль в рабочих процессах, их спрос на «экономические взаимодействия» растет — например, оплата услуг, вызов API, оплата другим интеллектуальным сущностям или расчет «комиссий за взаимодействие на основе использования».

Этот спрос вернул стейблкоины в центр внимания: их рассматривают как «машинно-ориентированную валюту» с программируемостью, проверяемостью и способностью передавать средства без вмешательства человека.

Возьмем, к примеру, протоколы вроде x402 — текущий этап все еще находится в стадии ранних экспериментов, но его направление ясно: платежные потоки будут работать в форме «API», а не традиционных «страниц оформления заказа» — обеспечивая «непрерывные, гранулярные транзакции» между программными сущностями.

В настоящее время эта область все еще кажется незрелой: небольшие объемы транзакций, грубый пользовательский опыт и развивающиеся системы безопасности и разрешений. Однако инновации в инфраструктуре часто начинаются с таких «ранних исследований».

Стоит отметить, что их значимость заключается не в «автономии ради автономии», а в том, что «когда программное обеспечение может совершать транзакции программно, становятся возможными новые экономические модели поведения».

Заключение

Будь то криптовалюта или искусственный интеллект, ранние стадии развития склонны отдавать предпочтение «броским концепциям» и «технологической новизне»; на следующем этапе «надежность», «возможности управления» и «возможности распространения» станут более критическими факторами конкуренции.

Сегодня сама технология больше не является главным ограничивающим фактором; «внедрение технологии в реальные системы» является ключевым.

На мой взгляд, признаком 2026 года является не «какая-то прорывная технология», а «устойчивое накопление инфраструктуры» — эти объекты тихо меняют «то, как течет стоимость» и «то, как выполняется работа».

Ссылка на оригинальную статью