Visa Kryptowährungs-Geschäftsführer Cuy Sheffield betont, dass Kryptowährungen und AI sich vom „theoretisch machbaren“ hin zum „praktisch umsetzbaren“ entwickeln. Im Jahr 2026 wird der Fokus auf einer stabilen Infrastruktur liegen, die den Wertfluss und die Arbeitsmodelle neu gestaltet. Dieser Artikel basiert auf einem Beitrag von Cuy Sheffield, zusammengestellt, übersetzt und verfasst von Foresight News.
(Vorheriger Kontext: Forbes analysiert die Schlüsseltrends der Kryptowährungen 2026: Fünf große Entwicklungen, die die Branche in die Reife führen)
(Hintergrund: Bloomberg fasst die Erwartungen von 50 Wall Street-Institutionen für 2026 zusammen: KI treibt globales Wachstum von 3 %, hohe Bewertungen bleiben risikobehaftet)

Inhaltsverzeichnis

• Thema 1: Kryptowährungen wandeln sich vom spekulativen Asset hin zu hochwertiger Technologie
• Thema 2: Stablecoins sind das klare Ergebnis der „reinen Praktikabilität“ bei Kryptowährungen
• Thema 3: Wenn Kryptowährungen zur Infrastruktur werden, ist „Distributionsfähigkeit“ wichtiger als „technologische Innovation“
• Thema 4: KI-Agenten besitzen praktischen Wert, der die codierende Branche übertrifft
• Thema 5: Die Grenzen der KI verschieben sich vom „Intelligenzniveau“ zum „Vertrauensgrad“
• Thema 6: Systemtechnik entscheidet, ob KI in der Produktion eingesetzt werden kann
• Thema 7: Das Paradoxon zwischen offenen Modellen und zentraler Kontrolle führt zu ungelösten Governance-Problemen
• Thema 8: Programmierbare Währungen schaffen neue Zahlungsströme für intelligente Agenten
• Schlusswort

Mit der allmählichen Reife von Kryptowährungen und KI verschieben sich die wichtigsten Veränderungen weg vom „theoretisch machbaren“ hin zum „verlässlich umsetzbaren“. Beide Technologien haben bereits kritische Hürden überwunden, die Leistung deutlich verbessert, aber die Verbreitung im Alltag ist noch unausgewogen. Die Kernentwicklung 2026 ergibt sich aus dieser Lücke zwischen „Leistung“ und „Verbreitung“.

Hier sind einige zentrale Themen, die ich langfristig beobachte, sowie erste Überlegungen zu den Entwicklungspfeilern, Wertschöpfungsbereichen und warum die letztendlichen Gewinner möglicherweise ganz anders sein könnten als Branchenpioniere.

Thema 1: Kryptowährungen wandeln sich vom spekulativen Asset hin zu hochwertiger Technologie

Das erste Jahrzehnt der Kryptowährungsentwicklung war geprägt von „Spekulationsvorteilen“ – der Markt ist global, kontinuierlich und hochgradig offen. Die starken Schwankungen machen den Handel mit Kryptowährungen lebendiger und attraktiver als traditionelle Finanzmärkte.

Gleichzeitig war die zugrunde liegende Technologie noch nicht bereit für den Mainstream: Frühzeitige Blockchains waren langsam, teuer und wenig stabil. Abgesehen von Spekulationsszenarien hat Kryptowährung in Bezug auf Kosten, Geschwindigkeit oder Bequemlichkeit kaum die bestehenden traditionellen Systeme übertroffen.

Heute beginnt sich dieses Ungleichgewicht zu drehen. Blockchain-Technologie ist schneller, kostengünstiger und zuverlässiger geworden. Die attraktivsten Anwendungsfälle für Kryptowährungen sind nicht mehr Spekulation, sondern Infrastruktur – insbesondere im Bereich Abwicklung und Zahlungen. Mit der zunehmenden Reife der Kryptowährungen wird die zentrale Rolle der Spekulation schwächer: Sie verschwindet nicht ganz, wird aber nicht mehr die Hauptquelle des Wertes sein.

Thema 2: Stablecoins sind das klare Ergebnis der „reinen Praktikabilität“ bei Kryptowährungen

Stablecoins unterscheiden sich von früheren Narrativen zu Kryptowährungen, da ihr Erfolg auf konkreten, objektiven Standards beruht: In bestimmten Szenarien sind Stablecoins schneller, günstiger und breiter einsetzbar als traditionelle Zahlungskanäle, gleichzeitig lassen sie sich nahtlos in moderne Softwaresysteme integrieren.

Stablecoins erfordern keine ideologische Überzeugung der Nutzer, sondern werden oft „implizit“ in bestehende Produkte und Arbeitsabläufe eingebunden – das ermöglicht es Organisationen und Unternehmen, den Wert von Kryptowährungen klar zu erkennen, die zuvor als zu volatil und intransparent galten.

Man kann sagen, Stablecoins helfen Kryptowährungen, den Fokus wieder auf „Praktikabilität“ statt „Spekulation“ zu legen, und setzen klare Maßstäbe für den Erfolg der praktischen Umsetzung.

Thema 3: Wenn Kryptowährungen zur Infrastruktur werden, ist „Distributionsfähigkeit“ wichtiger als „technologische Innovation“

Früher, als Kryptowährungen vor allem als „Spekulationsinstrumente“ galten, war die „Verbreitung“ intrinsisch – neue Token brauchten nur „existieren“, um automatisch Liquidität und Aufmerksamkeit zu generieren.

Wenn Kryptowährungen jedoch zur Infrastruktur werden, verschiebt sich der Anwendungsfokus vom „Markt“ hin zum „Produkt“: Sie werden in Zahlungsprozesse, Plattformen und Unternehmenssysteme eingebettet, Endnutzer nehmen sie oft gar nicht mehr bewusst wahr.

Diese Veränderung ist für zwei Gruppen besonders vorteilhaft: Erstens für Unternehmen mit bestehenden Distributionskanälen und zuverlässigen Kundenbeziehungen; zweitens für Organisationen mit regulatorischer Zulassung, Compliance-Systemen und Risikomanagement-Infrastruktur. Allein die „Innovationsfähigkeit des Protokolls“ reicht nicht mehr aus, um eine breite Akzeptanz zu erreichen.

Thema 4: KI-Agenten besitzen praktischen Wert, der die codierende Branche übertrifft

Die Nützlichkeit von KI-Agenten (Agents) wird immer offensichtlicher, doch ihre Wirkung wird oft missverstanden: Die erfolgreichsten Agenten sind nicht „autonome Entscheider“, sondern „Werkzeuge zur Reduzierung von Koordinationskosten im Arbeitsprozess“.

Historisch zeigt sich das am deutlichsten im Software-Development: KI-Tools beschleunigen das Codieren, Debuggen, Refactoring und Environment-Setup. In den letzten Jahren breiten sich diese „Werkzeugwerte“ in immer mehr Bereichen aus.

Beispielsweise reflektiert Claude Code, obwohl es als „Entwicklerwerkzeug“ positioniert ist, eine tiefere Entwicklungstrend: KI-Agentensysteme werden zunehmend zu „Schnittstellen für Wissensarbeit“, nicht nur im Programmieren. Nutzer setzen „KI-gesteuerte Arbeitsabläufe“ in Forschung, Analyse, Schreiben, Planung, Datenverarbeitung und Betrieb ein – Aufgaben, die eher „allgemeine Facharbeit“ sind als reine Programmierung.

Wichtig ist nicht das „Coding im Umfeld“, sondern das zugrunde liegende Muster:

· Nutzer delegieren „Zielabsichten“, nicht „konkrete Schritte“;

· KI-Agenten verwalten „Kontextinformationen“ über Dateien, Tools und Aufgaben;

· Arbeitsmodelle wandeln sich von „linearer Abfolge“ zu „iterativen, dialogischen“ Prozessen.

In allen Wissensarbeitsbereichen sind KI-Agenten gut darin, Kontext zu sammeln, begrenzte Aufgaben auszuführen, Übergaben zu minimieren und Iterationen zu beschleunigen. Bei „offenen Urteilen“, „Verantwortung“ und „Fehlerbehebung“ bestehen jedoch noch Schwächen.

Daher sind die meisten KI-Agenten in der Produktion noch auf „eingeschränkte Bereiche“, „Überwachung“ und „Systemintegration“ angewiesen, nicht auf vollautonome Betrieb. Der tatsächliche Wert liegt in der „Neugestaltung von Wissensarbeitsprozessen“, nicht im „Ersatz menschlicher Arbeit“ oder „vollständiger Autonomie“.

Thema 5: Die Grenzen der KI verschieben sich vom „Intelligenzniveau“ zum „Vertrauensgrad“

Das Intelligenzniveau von KI-Modellen hat sich rasch verbessert, doch die aktuellen Beschränkungen liegen nicht mehr bei „Sprachflüssigkeit“ oder „Schlussfolgerungsfähigkeit“, sondern bei „Zuverlässigkeit im praktischen Einsatz“.

In produktiven Umgebungen sind drei Probleme inakzeptabel: Erstens, KI-„Halluzinationen“ (generieren falsche Informationen); zweitens, inkonsistente Ergebnisse; drittens, undurchsichtige Fehlerbilder. Sobald KI in Kundenservice, Finanztransaktionen oder Compliance eingebunden ist, sind „ungefähr richtige“ Resultate nicht mehr ausreichend.

Der Aufbau von Vertrauen basiert auf vier Säulen: Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse, Erinnerungsfähigkeit, Verifizierbarkeit und die Fähigkeit, „Unsicherheiten“ aktiv offenzulegen. Solange diese Fähigkeiten nicht ausgereift sind, muss die Autonomie der KI eingeschränkt bleiben.

Thema 6: Systemtechnik entscheidet, ob KI in der Produktion eingesetzt werden kann

Erfolgreiche KI-Produkte betrachten „Modelle“ als „Komponenten“, nicht als „Endprodukte“ – ihre Zuverlässigkeit hängt von „Architekturdesign“ ab, nicht von „Prompt-Optimierung“.

Das „Architekturdesign“ umfasst Zustandsverwaltung, Steuerungsflüsse, Bewertungs- und Überwachungssysteme sowie Fehlerbehandlung und Wiederherstellung. Deshalb nähern sich KI-Entwicklungen zunehmend „traditionellem Software Engineering“ an, weg von „reinen Forschungskonzepten“.

Langfristig wird der Wert vor allem bei zwei Akteuren liegen: den Systemarchitekten und den Plattformbetreibern, die Arbeitsprozesse steuern und Distributionskanäle kontrollieren.

Mit der Erweiterung von Agenten-Tools von Codierung zu Forschung, Schreiben, Analyse und Betrieb wird die Bedeutung von „Systemtechnik“ weiter steigen: Wissensarbeit ist komplex, statusabhängig und kontextreich. Daher ist „Verlässliches Management von Gedächtnis, Tools und Iterationen“ für KI-Agenten wertvoller als nur die reine Generierung von Outputs.

( Thema 7: Das Paradoxon zwischen offenen Modellen und zentraler Kontrolle führt zu ungelösten Governance-Problemen

Mit zunehmender Leistungsfähigkeit von KI-Systemen und ihrer Integration in die Wirtschaft entstehen zentrale Konflikte: „Wer besitzt und kontrolliert die mächtigsten KI-Modelle?“

Einerseits ist die KI-Forschung noch kapitalintensiv und wird durch „Rechenkapazitäten, Regulierungen und geopolitische Faktoren“ zunehmend zentralisiert. Andererseits treiben Open-Source-Modelle und -Tools durch „breite Experimente und einfache Deployment-Optionen“ die Weiterentwicklung voran.

Dieses „Paradoxon von Zentralisierung und Offenheit“ führt zu ungelösten Fragen: Risiken der Abhängigkeit, Auditierbarkeit, Transparenz, langfristige Verhandlungsfähigkeit und Kontrolle über kritische Infrastruktur. Das wahrscheinlichste Szenario ist eine „hybride Lösung“: Spitzenmodelle treiben technologische Durchbrüche voran, während offene oder halb offene Systeme diese Fähigkeiten in „verteilte Software“ integrieren.

) Thema 8: Programmierbare Währungen schaffen neue Zahlungsströme für intelligente Agenten

Wenn KI-Systeme in Arbeitsprozesse eingebunden werden, steigt die Nachfrage nach „ökonomischer Interaktion“ – etwa für Servicezahlungen, API-Aufrufe, Belohnungen an andere Agenten oder Abrechnung „nutzungsbasierter Interaktionskosten“.

Diese Entwicklung macht „Stablecoins“ wieder relevant: Sie gelten als „nativ für Maschinen“, sind programmierbar, auditierbar und können Transfers ohne menschliches Eingreifen ausführen.

Beispielsweise zeigt das „x402“-Protokoll für Entwickler, obwohl es noch in der Frühphase ist, eine klare Richtung: Zahlungsströme werden in „API-Form“ laufen, nicht mehr nur über „Abrechnungsseiten“ – so können Software-Agenten kontinuierlich und präzise Transaktionen durchführen.

Derzeit ist dieses Feld noch jung: Transaktionsvolumen klein, Nutzererfahrung rudimentär, Sicherheit und Berechtigungsmanagement werden noch verbessert. Doch Innovationen in der Infrastruktur beginnen oft genau hier – bei den frühen Experimenten.

Wichtig ist, dass es nicht um „Autonomie um ihrer selbst willen“ geht, sondern darum, dass „wenn Software durch Programmierung Transaktionen ausführt, neue Wirtschaftsakte entstehen können“.

Schlusswort

Ob Kryptowährungen oder KI: In der Anfangsphase dominieren „aufmerksamkeitserregende Konzepte“ und „technologische Innovationen“; in der nächsten Phase werden „Zuverlässigkeit“, „Governance“ und „Distributionsfähigkeit“ die entscheidenden Wettbewerbsfaktoren sein.

Heute ist die Technik selbst kein Haupthindernis mehr; entscheidend ist, „Technologie in reale Systeme zu integrieren“.

Meiner Ansicht nach ist das markante Merkmal von 2026 nicht eine einzelne Durchbruchstechnologie, sondern die „stetige Infrastrukturentwicklung“ – diese Systeme laufen im Hintergrund, verändern aber still und leise die Art des Wertflusses und der Arbeitsorganisation.