a16z prevê três grandes tendências de IA para 2026: agentes de IA participarão de forma segura em atividades de transações financeiras e assumirão tarefas de pesquisa mais substanciais

BlockBeats News, 12 de janeiro, a16z crypto publicou um artigo "2026 AI: Três Tendências", que mencionou:

Até 2026, a IA será utilizada para lidar com tarefas de pesquisa mais substanciais. A IA evoluirá de simples perguntas e respostas para realmente auxiliar pesquisas de alto nível: compreender instruções complexas como orientar um estudante de doutorado, propor hipóteses inovadoras e até mesmo resolver de forma independente problemas matemáticos extremamente difíceis (como Putnam). O estilo de pesquisa mudará para um modo "acadêmico", aproveitando a "ilusão" da IA para inspirar criatividade, produzindo resultados de alta qualidade por meio de um fluxo de trabalho multinível de "agente dentro de agente".

Transição de "Conheça Seu Cliente" (KYC) para "Conheça Seu Agente" (KYA). O maior gargalo na era da agentomics não é mais a inteligência, mas sim identidade e confiança. O número de agentes não humanos já superou em muito o de humanos, mas eles continuam sendo "fantasmas sem contas bancárias". É imperativo estabelecer rapidamente uma infraestrutura de KYA (Know Your Agent): vinculando agentes a seus principais, permissões e responsabilidades por meio de credenciais de assinatura criptografadas, permitindo que agentes de IA participem com segurança de transações e atividades financeiras.

Abordando o "imposto invisível" nas redes abertas. Agentes de IA extraem informações em grande escala de sites abertos, contornando fontes tradicionais de receita como anúncios e assinaturas, impondo um contínuo "imposto invisível" sobre criadores de conteúdo e a rede aberta, ameaçando a sustentabilidade do ecossistema da Internet. Os atuais acordos de licenciamento de IA são apenas soluções temporárias e financeiramente insustentáveis. No futuro, será necessário um novo tipo de modelo tecnoeconômico, utilizando blockchain para viabilizar pagamentos em nanoescala em tempo real baseados no uso e atribuição complexa, permitindo que o valor flua automaticamente e de forma justa para cada entidade que contribui com informações.