Visa 加密負責人：2026 Crypto 與 AI 的八大演進方向
主題一：加密貨幣正從投機性資產類別向優質技術轉型
在早期階段，加密貨幣的核心特徵是投機性，具全球性、連續性與高度開放性，波動性大且交易活躍；但底層技術尚未為主流應用做好準備，成本高、速度慢且穩定性不足。如今，區塊鏈技術變得更快、成本更低、更可靠，加密貨幣最具吸引力的應用正從投機轉向基礎設施領域，尤其是結算與支付。投機的核心地位將逐步被弱化，雖然不會完全消失，但不再是價值的主要來源。
主題二：穩定幣是加密貨幣在「純粹實用性」上的明確成果
穩定幣以具體、客觀的標準實現了實用性：在特定場景下，它們比傳統支付渠道更快、成本更低、覆蓋範圍更廣，並能無縫嵌入現代軟件系統。穩定幣不需要使用者將加密貨幣視為意識形態去信奉，其應用往往在現有產品與工作流程中「隱性發生」，使機構與企業更清楚理解其價值。
可以說，穩定幣讓加密貨幣回歸「實用性」並為落地樹立了明確標杆。
主題三：當加密貨幣成為基礎設施，「分銷能力」比「技術新穎性」更重要
過去，當加密貨幣扮演投機工具時，其分銷具有內生性——新代幣只要「存在」，就能自然積累流動性與關注度。但若成為基礎設施，其應用從市場層面轉向產品層面：嵌入支付流程、平台與企業系統，終端用戶往往感受不到它的存在。
這對兩類主體極有利：一是擁有現有分銷渠道、穩定客戶關係的企業；二是具備監管許可、合規體系與風險控管基礎設施的機構。單靠「協議新穎性」不足以推動大規模落地。
主題四：AI 智能體具備實用價值，影響正超越編碼領域
AI 智能體（Agents）的實用性日益凸顯，但常被誤解：最成功的智能體不是「自主決策者」，而是「降低工作流程協調成本的工具」。
在軟體開發領域，智能體工具加速了編碼、除錯、程式碼重構與環境搭建的效率；但近年來，這類工具的價值正向更多領域擴散。例如像 Claude Code 的工具雖定位為開發者工具，卻反映出智能體系統正成為「知識工作介面」，被用於研究、分析、寫作、規劃、資料處理與運營任務，而不限於傳統編程。
真正的核心在於：使用者委託的是「目標意圖」，而非「具體步驟」；智能體能跨文件、跨工具與任務管理「上下文信息」；工作模式由線性推進轉為迭代式對話式。知識工作中的智能體善於蒐集上下文、執行限定任務、減少流程對接、提速迭代，但在「開放式判斷」與「責任歸屬」與「錯誤修復」方面仍有短板，因此現實場景多以「限定範圍、接受監督、嵌入系統」方式運作。
智能體的價值來源於對知識工作流程的重構，而非替代勞動力或實現完全自主。
主題五：AI 的瓶頸已從「智能水平」轉向「信任度」
現今的瓶頸不再是語言流暢度或推理能力，而是在實際系統中的可靠性。生產環境對三大問題零容忍：幻覺、輸出不一致，以及故障模式不透明。
為建立信任，需要四大基礎：一、結果可溯源；二、具備記憶能力；三、可驗證；四、能主動暴露不確定性。在這些能力成熟前，AI 的自主性必須受到限制。
主題六：系統工程決定 AI 能否在生產場景落地
成功的 AI 產品把模型視為「組件」而非「成品」，可靠性源於架構設計而非單一提示詞。這裡的架構設計包含狀態管理、控制流程、評估與監控體系，以及故障處理與恢復機制。
因此，如今 AI 的發展愈趨近於傳統軟體工程，而非前沿理論研究。長期價值將傾向於系統建構者與掌控工作流程與分銷渠道的平台所有者。
隨著智能體工具從編碼領域擴展到研究、寫作、分析與運營流程，系統工程的重要性將進一步凸顯——知識工作往往複雜、需大量狀態信息與上下文，因此有能力可靠管理記憶、工具與迭代過程的智能體，會更具價值。
主題七：開放模型與集中控制的矛盾，引發尚未解決的治理問題
隨著 AI 系統能力提升與經濟融合，誰擁有與掌控最強大模型的問題成為核心矛盾之一。一方面，前沿模型研發需要龐大資本，並受算力、監管與地緣政治影響，集中度提高；另一方面，開源模型與工具的普及推動了廣泛實驗與部署。
這種「集中與開放並存」的格局引發各種治理議題：依賴風險、可審計性、透明度、長期議價能力，以及對關鍵基礎設施的控制權。最可能的結果是「混合模式」——前沿模型推動技術能力突破，而開放或半開放系統將這些能力融入廣泛分布的軟體中。
主題八：可編程貨幣催生新型智能體支付流
當 AI 系統在工作流程中發揮作用時，對「經濟互動」的需求日益增加，例如為服務付費、調用 API、向其他智能體支付報酬，或結算「基於使用量的互動費用」。
這使得穩定幣重新受到關注，因它被視為「機器原生貨幣」，具備可編程性、可審計性，且在無需人工干預的情況下完成轉移。以 x402 類開發者協議為例，支付流將以「API 形式」運行，而非傳統「結帳頁面」，使軟體智能體之間能實現「持續、精細化的交易」。
目前此領域仍較早期：交易規模小、用戶體驗尚需改進、安全與權限體系仍在完善，但基礎設施的創新往往始於這樣的早期探索。
值得注意的是，這些發展並非為了「自主而自主」，而是為了當軟體能夠透過程式化完成交易時，開啟新的經濟行為可能。
結語
無論是加密貨幣還是人工智慧，早期發展階段更偏好「吸引眼球的概念」與「技術新穎性」；而在下一階段，「可靠性」「治理能力」與「分銷能力」將成為更重要的競爭維度。現在，將技術嵌入實際系統才是關鍵。