มุมมองเศรษฐกิจเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์ปี 2026: การเปลี่ยนรูปแบบอัตลักษณ์และกระแสคุณค่าของปัญญาประดิษฐ์

ผู้เขียนต้นฉบับ: @BlazingKevin_ นักวิจัยจาก Movemaker

ในปี 2026 ด้านสาขาปัญญาประดิษฐ์จะเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างครั้งใหญ่ จาก "ความสามารถในการสร้างเนื้อหา" สู่ "พลังการกระทำของ Agent" หากพูดว่าปี 2023-2024 เป็นช่วงเวลาที่แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างภาษาที่น่าประทับใจของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ปี 2026 จะเป็นจุดเริ่มต้นอย่างเป็นทางการของ "เศรษฐกิจ Agent ปัญญาประดิษฐ์"

จากการวิจัยและวิเคราะห์เพิ่มเติมของเรา บนพื้นฐานของทีมวิจัย a16z Crypto พบว่าปี 2026 จะเป็นปีที่เครื่องมือด้านประสิทธิภาพการทำงานด้าน AI และชั้นการจัดสรรคุณค่าด้าน Crypto ผสานรวมกันอย่างลึกซึ้ง

ปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่เพียงเครื่องมือที่ตอบสนองต่อคำสั่งของมนุษย์อย่างถูกขับเคลื่อนเท่านั้น แต่ยังเป็นผู้มีส่วนร่วมอย่างกระตือรือร้นที่มีความสามารถในการคิดวิเคราะห์ วางแผน ติดต่อซื้อขาย และค้นพบด้วยตนเองอีกด้วย

ตามรายงานแนวโน้มของ a16z Crypto แนวโน้มหลัก 3 ประการที่จะเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของ AI+Crypto ในปี 2026 คือ:

1. รูปแบบใหม่ของการวิจัยทางวิทยาศาสตร์: จาก Agent แบบเดี่ยวสู่ "Agent ที่ห่อหุ้ม Agent"
2. การปฏิวัติโครงสร้างพื้นฐานจาก KYC ไปสู่ KYA (รู้จักตัวแทนของคุณ)
3. การปรับโครงสร้างแบบจำลองเศรษฐกิจการชำระเงินแบบรวมและ IP ที่สามารถโปรแกรมได้ ช่วยแก้ปัญหา "ภาษีแฝง" ที่เครือข่ายแบบเปิดต้องเผชิญ

แนวโน้มหลักสามประการนี้ไม่ได้อยู่แยกจากกัน: การเปลี่ยนแปลงรูปแบบการวิจัยขึ้นอยู่กับการร่วมมือระดับสูงระหว่าง Agent; การร่วมมือระดับสูงต้องการให้ Agent มีเอกลักษณ์ที่สามารถตรวจสอบได้ (KYA); และ Agent ที่มีเอกลักษณ์ต้องปฏิบัติตามข้อตกลงการแลกเปลี่ยนค่าใหม่เมื่อเข้าถึงข้อมูล

ตั้งแต่ปีนี้เป็นต้นไป คำจำกัดความของ "การวิจัยที่ได้รับการช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์" จะมีการเปลี่ยนแปลงเชิงคุณภาพ

เราไม่ได้พูดถึงการค้นหาเอกสารหรือสรุปข้อความธรรมดาอีกต่อไป แต่กลับได้เป็นพยานถึงระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถให้เหตุผลอย่างลึกซึ้ง สร้างสมมุติฐาน หรือแม้กระทั่งแก้ปัญหาที่ซับซ้อนระดับปริญญาเอกด้วยตนเอง

แรงขับเคลื่อนหลักของความเปลี่ยนแปลงนี้คือการเปลี่ยนจากการออกแบบคำสั่งแบบเชิงเส้นของโมเดลเดี่ยว มาสู่การทำงานแบบ AWA ที่ซับซ้อนและมีลักษณะการวนซ้ำ

1.1 การก้าวกระโดดของความสามารถในการอนุมาน: การข้ามขีดจำกัดของการจับคู่รูปแบบ

สกอตต์ โคมีเนอร์ส (Scott Kominers) จากบริษัท a16z ชี้ให้เห็นว่า โมเดล AI กำลังพัฒนาจากเพียงแค่เข้าใจคำสั่ง ไปสู่การรับคำสั่งเชิงนามธรรม (เช่น การให้คำแนะนำนักศึกษาปริญญาเอก) และสามารถตอบกลับด้วยคำตอบที่แปลกใหม่และถูกต้อง ความก้าวหน้าด้านเทคโนโลยีล่าสุดแสดงให้เห็นว่า โมเดล AI กำลังก้าวข้ามข้อจำกัดของ "นกพิราบสุ่ม" และเริ่มแสดงความสามารถในการคิดวิเคราะห์อย่างช้าๆ แต่ลึกซึ้ง คล้ายกับการคิดแบบ "ระบบ" ของมนุษย์

1.1.1 "การหลงตัวเองที่มีประโยชน์"

เมื่อความสามารถในการคิดวิเคราะห์เพิ่มมากขึ้น แนวทางการศึกษาแบบ "ผู้รู้ทั่วไป" แบบใหม่กำลังเกิดขึ้น สกอตต์อธิบายแนวทางนี้ว่า "การใช้ AI เพื่อข้ามขอบเขตระหว่างสาขา คาดการณ์ความเชื่อมโยงลึกซึ้งที่อาจมีอยู่ระหว่างวิชาเช่น ทอพอโลยีกับเศรษฐศาสตร์ หรือชีววิทยากับวิทยาการวัสดุ"

คุณสมบัติ "อัลตร้าอัจฉริยะ" ที่ถูกวิจารณ์จากโมเดลขนาดใหญ่ กำลังถูกสร้างใหม่เป็นกลไก "การสำรวจแบบสร้างสรรค์" ในบริบทของการค้นพบทางวิทยาศาสตร์:

• ตัวอย่างการออกแบบโปรตีนนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยวอชิงตันใช้แนวคิด "การหลอกลวงของครอบครัวทั้งหมด" (entire family hallucination) เพื่อสร้างโครงสร้างโปรตีนที่ไม่มีอยู่ในธรรมชาติมากกว่าหนึ่งล้านโครงสร้าง ซึ่งได้คัดเลือกเอนไซม์ลูซิเฟอเรสชนิดใหม่ที่มีกิจกรรมการเร่งปฏิกิริยาเทียบเท่าเอนไซม์ตามธรรมชาติ แต่มีความจำเพาะต่อสารตั้งต้นสูงกว่า
• การค้นพบของไฮดรอลิกส์นักวิจัยได้ค้นพบจุดเอกพันธ์ (singularities) ที่ไม่มั่นคงใหม่ในสมการนาวье-สโต๊กส์ (Navier-Stokes equations) ผ่านการใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่มีข้อมูลทางฟิสิกส์ (Physics-Informed Neural Networks หรือ PINNs) ซึ่งจุดเอกพันธ์เหล่านี้ได้เปิดเผยรูปแบบการเคลื่อนที่ของของไหลที่ไม่เคยมีผู้ใดรู้มาก่อน

แก่นสำคัญของสไตล์การวิจัยนี้คือ:อนุญาตให้โมเดล "คิดฟุ้งซ่าน" ในพื้นที่นามธรรมเพื่อสร้างสมมติฐานที่มีเอนโทรปีสูง จากนั้นใช้ตัวตรวจสอบตรรกะที่เข้มงวดเพื่อคัดกรองสมมติฐานเหล่านั้น

1.2 การอธิบายสถาปัตยกรรม AWA อย่างละเอียด

เพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถในการอนุมานและการสร้างสรรค์ที่ทรงพลังนี้ กระบวนการทำงานด้านวิจัยกำลังเปลี่ยนจากการแบนราบไปสู่การมีลำดับชั้นอย่างชัดเจนAWAไม่ใช่เพียงการสนทนาของ Agent หลายตัวเท่านั้น แต่ยังหมายถึงโครงสร้างการควบคุมแบบลำดับชั้นและแบบเรียกซ้ำอีกด้วย

1.2.1 รูปแบบผู้จัด-ผู้ดำเนินการ

นี่คือรูปแบบการใช้งาน AWA ที่ได้รับความนิยมสูงสุดในปัจจุบัน โดย Agent ที่เรียกว่า "หัวหน้าผู้วิจัย" จะมีหน้าที่ดูแลบริบทและเป้าหมายการวิจัยทั่วไป พร้อมทั้งแบ่งงานออกเป็นส่วนย่อยและส่งมอบให้กับกลุ่ม Agent ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่เรียกว่า "ผู้ปฏิบัติงาน"

• ข้อดีของโครงสร้างระบบข้อมูลของ Anthropic แสดงให้เห็นว่า ระบบหลายเอเจนต์ที่ประกอบด้วย Claude Opus เป็นเอเจนต์หลัก และ Claude Sonnet เป็นเอเจนต์ย่อย มีประสิทธิภาพสูงกว่าเอเจนต์ Claude Opus แบบเดี่ยวในงานวิจัยที่ซับซ้อน 90.2%การตั้ง
• การปรับปรุงประสิทธิภาพนี้เกิดขึ้นหลัก ๆ จากการแยกบริบท ซึ่งทำให้ Agent หลักไม่จำเป็นต้องจัดการข้อมูลที่ซ้ำซ้อนสำหรับแต่ละงานย่อย จึงช่วยรักษาความชัดเจนในการคิดวิเคราะห์เอาไว้ได้

1.2.2 การปรับปรุงตนเองแบบเวียนเกิดและการใช้กรอบ MOSAIC

คุณสมบัติหลักอีกประการหนึ่งของสถาปัตยกรรม AWA คือการนำวงจร Reflexion (การสะท้อนคิด) เข้ามา เมื่อ Agent ระดับล่างล้มเหลวในการทำงาน ข้อมูลข้อผิดพลาดจะถูกส่งกลับไปยัง Agent "ผู้วิจารณ์" เพื่อวิเคราะห์และแก้ไข

กรอบแนวคิด MOSAIC (Multi-Agent System for AI-driven Code generation) สามารถเพิ่มความแม่นยำในการสร้างโค้ดด้านวิทยาศาสตร์ได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยไม่ต้องพึ่งพากรณีทดสอบการตรวจสอบ ด้วยการนำ "Agent สำหรับการสะท้อนตนเอง" และ "Agent สำหรับการสร้างหลักการ" เข้ามาใช้ วงจรปิดแบบ "ลองผิดลองถูก-สะท้อนคิด-ลองใหม่" นี้สามารถเลียนแบบกระบวนการคิดของนักวิทยาศาสตร์เมื่อเผชิญกับความล้มเหลวในการทดลองได้อย่างดีเยี่ยม

1.3 กรณีศึกษา: "นักวิทยาศาสตร์ AI" ของ Sakana AI

กรณีการใช้งาน AWA ที่น่าจับตามองที่สุดในปี 2025 คือการเปิดตัวโดย Sakana AI นักวิทยาศาสตร์ด้านปัญญาประดิษฐ์ ระบบ ซึ่งเป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อทำงานแบบอัตโนมัติทั้งหมดในการดำเนินชีวิตของกระบวนการค้นพบทางวิทยาศาสตร์

1.3.1 กระบวนการปิดวงจรการวิจัยอัตโนมัติแบบครบวงจร

1. การสร้างสรรค์ไอเดียระบบใช้แม่แบบโค้ดเริ่มต้น (เช่น NanoGPT) ใช้ LLM เป็น "ตัวดำเนินการกลายพันธุ์" เพื่อสร้างแนวคิดการวิจัยที่หลากหลาย และเรียกใช้ Semantic Scholar API เพื่อค้นคว้าเอกสารเพื่อให้มั่นใจในความแปลกใหม่
2. การวนซ้ำการทดลอง "นักทดลอง" Agent จะเขียนและดำเนินการโค้ด หากการทดลองล้มเหลว ระบบจะจับข้อความแสดงข้อผิดพลาดโดยใช้เครื่องมือ Aider และทำการแก้ไขโค้ดด้วยตนเอง จนกระทั่งได้กราฟที่สามารถมองเห็นได้
3. การเขียนบทความวิชาการ "ตัวแทนนักเขียน" ใช้ LaTeX ในการเขียนบทความทางวิทยาศาสตร์ที่สมบูรณ์ ประกอบด้วยบทสรุป วิธีการ ผลการทดลอง และค้นหาเอกสารอ้างอิงด้วยตนเองเพื่อสร้างไฟล์ BibTeX
4. การทบทวนเพื่อนร่วมงานแบบอัตบทความที่ถูกสร้างขึ้นจะถูกส่งให้กับเอเจนต์ "ผู้ทบทวน" ที่เป็นแบบจำลอง ซึ่งเอเจนต์นี้จะให้คะแนนตามมาตรฐานของงานประชุมชั้นนำ (เช่น NeurIPS) ระบบสามารถปรับปรุงบทความได้หลายรอบตามความคิดเห็นของผู้ทบทวนบทความได้ด้วย

1.3.2 ผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจและคุณภาพ

ประสิทธิภาพด้านเศรษฐกิจของระบบ "นักวิทยาศาสตร์ด้านปัญญาประดิษฐ์" นั้นน่าประหลาดใจอย่างมาก: ค่าใช้จ่ายในการคำนวณสำหรับการสร้างบทความวิจัยฉบับสมบูรณ์อยู่ที่ประมาณ 15 ดอลลาร์สหรัฐ งานวิจัยที่ระบบสร้างขึ้นชื่อว่า "Compositional Regularization" สามารถผ่านการทบทวนโดยเพื่อนร่วมวิชาชีพ (peer review) สำหรับการประชุมวิชาการ ICLR ได้สำเร็จ แม้ว่าปัจจุบันยังมีข้อจำกัดบางประการ เช่น ความผิดพลาดในการอ้างอิงและข้อบกพร่องด้านตรรกะ แต่กรณีนี้แสดงให้เห็นว่า AI ได้มีความสามารถในการไม่เพียงแค่ช่วยเหลืองานวิจัยเท่านั้น แต่ยังสามารถ...ดำเนินการความสามารถในการดำเนินการวิจัยอย่างสมบูรณ์

เมื่อ Agent ถูกมอบอำนาจให้สามารถทำงานและทำธุรกรรมต่าง ๆ ได้ เศรษฐกิจดิจิทัลจึงเผชิญวิกฤตด้านตัวตนที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน เซียน นิวเวลล์ (ซีอีโอของ Catena Labs) ได้เตือนว่า จำนวน "ตัวตนที่ไม่ใช่มนุษย์" ในภาคการเงินนั้นได้เพิ่มขึ้นถึงระดับที่เทียบเท่ากับจำนวนพนักงานมนุษย์แล้ว 96 เท่าแม้แต่ในบางสถิติจะสูงถึง 100:1 Agent เหล่านี้—ไม่มีบัญชีธนาคาร ไม่มีการยืนยันตัวตนที่แท้จริง แต่ทำงานด้วยความเร็วของเครื่องจักร—เป็นจุดอับที่ยิ่งใหญ่ในด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ อุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนผ่านอย่างเร่งด่วนจากกระบวนการ KYC แบบดั้งเดิม KYA (รู้จักตัวแทนของคุณ)การตั้ง

2.1 การแพร่ระบาดและการเสี่ยงของสถานะบุคคลที่ไม่ใช่มนุษย์ (NHI)

2.1.1 "AI ร่มเงา" และความไม่สมดุล 96:1

สถาบันบริการการเงินร้อยละ 45 ยอมรับว่ามี "ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์เงามืด (Shadow AI Agent)" ที่ไม่ได้รับอนุญาตภายในองค์กร ตัวแทนเหล่านี้สร้าง "เกาะตัวตน (Identity Islands)" ที่อยู่นอกกรอบการกำกับดูแลอย่างเป็นทางการ

• สถานการณ์ความเสี่ยงตัวแทนทดสอบสำหรับการปรับปรุงทรัพยากรคลาวด์ ซึ่งอาจซื้อตัวเลือกการจองที่มีค่าใช้จ่ายสูงโดยไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์ หรือหุ่นยนต์การซื้อขายที่ส่งคำสั่งขายที่ผิดพลาดในช่วงที่ตลาดผันผวน
• ปัญหาการกำหนดคุณค่าเมื่อ Agent กระทำผิด ใครจะต้องรับผิดชอบ? นักวิศวกรที่พัฒนามัน? ผู้จัดการที่ติดตั้งมัน? หรือผู้ผลิตโมเดลพื้นฐานที่ให้มา? หากไม่มี KYA ความรับผิดชอบเหล่านี้จะไม่สามารถระบุได้

2.2 กรอบ KYA: รากฐานความเชื่อมั่นในเศรษฐกิจของเครื่องจักร

KYA ไม่ใช่เพียงการออกบัตรประจำตัวเท่านั้น แต่ยังสร้างระบบที่สมบูรณ์แบบของอัตลักษณ์ดิจิทัลที่ประกอบด้วย ผู้ถือบัตร หลักฐาน สิทธิ์ และความน่าเชื่อถือ

2.2.1 หลักการหลักสามประการของ KYA

1. หัวข้อหล: หน่วยงานที่มีความรับผิดทางกฎหมายต่อ Agent ตัวแทนต้องเชื่อมต่อกับบัญชีบุคคลหรือธุรกิจที่ผ่านการตรวจสอบ KYC/KYB ด้วยวิธีการเข้ารหัส
2. ตัวตนของผู้แทน: เบสอิงค์ ตัวระบุแบบกระจายศูนย์ เอกลักษณ์ดิจิทัลที่ไม่ซ้ำใคร DID ถูกสร้างขึ้นด้วยการเข้ารหัส ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ และสามารถใช้งานข้ามแพลตฟอร์มต่างๆ ได้
3. การแต่งตั้งโดยการอนุญาต (Mandate/Delegation)สิทธิ์ที่ออกโดยใบรับรองที่ตรวจสอบได้ (Verifiable Credentials, VCs) ตัวอย่างเช่น ใบรับรองที่ตรวจสอบได้สามารถระบุว่า "เอเจนต์นี้ได้รับอนุญาตให้แทนอลิสในการใช้จ่ายที่อเมซอน โดยมีขีดจำกัดสูงสุดที่ 500 ดอลลาร์สหรัฐ"

2.2.2 การผูกพันด้วยวิทยาการเข้ารหัสและการเชื่อมโยงความน่าเชื่อถือ

เมื่อ Agent ดำเนินการธุรกรรม มันจะแสดง VC (Verifiable Credential) ผู้ตรวจสอบไม่จำเป็นต้องไว้วางใจในตัว Agent เอง แต่เพียงแค่ตรวจสอบลายเซ็นดิจิทัลบน VC ว่ามันมาจากผู้ออกที่น่าเชื่อถือหรือไม่ กลไกนี้สร้าง "โซ่ความน่าเชื่อถือ" ขึ้นมา: ธนาคารเชื่อถือบริษัท -> บริษัทออก VC ให้ Agent -> ร้านค้าตรวจสอบ VC -> ธุรกรรมผ่านการตรวจสอบ

2.3 การแข่งขันสแต็กโปรโตคอล: การกำหนดมาตรฐานตัวตนของ Agent

2.3.1 ข้อตกลงระหว่าง Skyfire และ KYAPay

ไฟฟ้าฟ้าสีฟ้า เปิดตัวแล้ว KYAPay มาตรฐานที่เปิดกว้าง โดยจุดนวัตกรรมหลักคือโทเคนแบบผสม:

• โทเค็นคืออะไร: ประกอบด้วยข้อมูลประจำตัว (เช่น "ตัวแทนธุรกิจที่ยืนยันแล้ว")
• โทเค็นชำระเงิน: ประกอบด้วยความสามารถในการชำระเงิน (เช่น "การรับรองล่วงหน้า 10 USDC")
• โทเค็นคีย์ + ชำระเงินการรวมข้อมูลประจำตัวและข้อมูลการชำระเงินเข้าด้วยกัน เพื่อให้ Agent สามารถดำเนินการ "ชำระเงินสำหรับผู้เยี่ยมชม" ได้โดยไม่ต้องกรอกแบบฟอร์มด้วยตนเอง

2.3.2 Catena Labs และ ACK (ชุดเครื่องมือการค้าผู้แทน)

Catena Labs ซึ่งก่อตั้งโดยเซียน สถาปนิกของ USDC ได้เปิดตัว ACKซึ่งมีเป้าหมายเพื่อสร้าง "HTTP สำหรับธุรกิจอัจฉริยะ" โดย ACK เน้นการใช้ประโยชน์จาก W3C DID มาตรฐานและนามธรรมบัญชี ช่วยให้ Agent ควบคุมกระเป๋าสตางค์สัญญาอัจฉริยะบนบล็อกเชนโดยตรง ทำให้เกิดความปลอดภัยที่เหนือกว่าการใช้ API Key

2.3.3 การขยาย Google AP2 และ x402

ที่เปิดตัวโดย Google ข้อตกลงการชำระเงินตัวแทน (AP2) การจัดการสิทธิ์โดยใช้ "หนังสือมอบอำนาจ" และได้ร่วมพัฒนากับ Coinbase AP2 x402 Expansionการรวมมาตรฐานการชำระเงินแบบเข้ารหัสเข้ากับโปรโตคอลโดยตรง

2.4 การให้คะแนนเครดิตและความเสี่ยงของอัจฉริยะ

KYA ยังเป็นจุดเริ่มต้นของระบบความน่าเชื่อถืออีกด้วย

• เครดิตบนบล็อกเชน (ERC-7007)ผ่านการพิจารณา ERC-7007(มาตรฐานโทเค็นเนื้อหาที่สร้างโดย AI ที่ตรวจสอบได้) ทุกการโต้ตอบที่สำเร็จของ Agent (เช่น การชำระเงินตรงเวลา การสร้างโค้ดคุณภาพสูง) สามารถบันทึกบนบล็อกเชนเพื่อสร้างประวัติที่ตรวจสอบได้
• การตัดวงจรแบบเรียลไทม์สถาบันการเงินกำลังติดตั้งเกตเวย์ด้วย AI ซึ่งสามารถเพิกถอน VC ทันทีหากพฤติกรรมของ Agent ในการทำธุรกรรมมีความผิดปกติเมื่อเทียบกับเกณฑ์มาตรฐาน (เช่น การซื้อขายที่ผิดปกติในอัตราความถี่สูง) และกระตุ้นการปิดกั้นแบบ "ดิจิทัล"

ลิซจาก a16z ชี้ให้เห็นว่า AI Agent กำลังเก็บ "ภาษีแบบซ่อนเร้น" จากระบบเครือข่ายแบบเปิด โดย Agent ต่างๆ ดึงข้อมูล (ระดับบริบท) จากเว็บไซต์ที่มีเนื้อหาเพื่อให้บริการแก่ผู้ใช้ในปริมาณมหาศาล แต่กลับหลบหลีกการสนับสนุนรูปแบบโฆษณาและระบบสมัครสมาชิกที่เป็นรากฐานของการผลิตเนื้อหาเหล่านั้นอย่างเป็นระบบ หากความสัมพันธ์แบบปรสิตนี้ไม่ได้รับการแก้ไข จะนำไปสู่การแห้งเหือดของระบบนิเวศเนื้อหาในที่สุด

3.1 "การแยกตัวครั้งใหญ่": การมาถึงอย่างเต็มตัวของเศรษฐกิจแบบไม่ต้องคลิก

ในปี 2025 อุตสาหกรรมการตีพิมพ์ดิจิทัลได้เผชิญกับ "การแยกตัวครั้งใหญ่" (Great Decoupling) ซึ่งมีปริมาณการค้นหามากขึ้น แต่ปริมาณคลิกที่นำไปสู่เว็บไซต์กลับลดลงอย่างรุนแรง

3.1.1 ข้อมูลที่น่ากลัวเกี่ยวกับการกัดกร่อนจากปริมาณการจราจร

• ยอดคลิกเป็นศูนย์เพิ่มขึ้นอย่างa16z คาดการณ์ว่าปริมาณการจราจรจากเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมจะลดลงในปี 2026 25% ข้อมูลจาก Similarweb แสดงให้เห็นว่าอัตราการค้นหาแบบไม่มีการคลิก (Zero-Click Search) ในปี 2025 เพิ่มขึ้นถึง 65% การตั้ง
• CTR ตกต่ำDMG Media รายงานว่า อัตราการคลิกของเนื้อหาลดลงอย่างมากเมื่อ AI Overview ปรากฏขึ้นเหนือผลการค้นหา 89% แม้แต่ผลการค้นหาอันดับหนึ่งก็ยังสูญเสียไปต่อการสรุปโดย AI 34.5% จำนวนคลิก

3.2 การหลุดพ้นจากใบอนุญาตแบบคงที่: รูปแบบใหม่ที่จ่ายตามปริมาณการใช้งาน

เพื่อรับมือกับวิกฤตนี้ อุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนจากการอนุญาตข้อมูลรายปีแบบคงที่ (เช่น ข้อตกลงระหว่าง Reddit กับ OpenAI) มาสู่รูปแบบการชดเชยตามปริมาณการใช้งานแทน

3.2.1 โมเดล Comet Plus ของ Perplexity

เป็นผลิตภัณฑ์ที่เปิดตัวโดย Perplexity AI คอมเม็ต พลัส แผนนี้เป็นความพยายามในช่วงต้นที่เป็นแบบฉบับ:

• กลไก: ตั้งค่าเริ่มต้น 42.5 ล้านดอลลาร์สหรัฐ สู่สระรายได้ เมื่อ AI Agent อ้างอิงเนื้อหาของผู้เผยแพร่ในการตอบคำถาม หรือแทนผู้ใช้ในการเข้าถึงหน้าเว็บ จะเกิดการจัดสรรรายได้ขึ้น
• แบ่งเป็นสผู้เผยแพร่สามารถได้รับรายได้สูงสุดถึง 80% ส่วนแบ่งนี้แสดงให้เห็นถึงคุณค่าเชิงพาณิชย์ของ "การเข้าถึงของเครื่องจักร"

3.3 มาตรฐานทางเทคนิค: การชำระเงินและการกำหนดค่าเล็กน้อย

เพื่อที่จะขยายการชดเชยให้ครอบคลุมทั่วทั้งเครือข่าย ชุดของมาตรฐานเทคโนโลยีที่เปิดกว้างกำลังถูกนำมาใช้จริง

3.3.1 การชำระเงินและโปรโตคอล x402

HTTP 402 คือสถานะ HTTP ที่แสดงว่าผู้ใช้ต้องชำระเงรหัสสถานะถูกเปิดใช้งานในที่สุดโปรโตคอล x402ได้กำหนดมาตรฐานการชำระเงินแบบ Machine Native แล้ว

• การไหลของงานตัวแทน (Agent) ร้องขอทรัพยากร -> เซิร์ฟเวอร์ส่งคืน 402 Payment Required พร้อมราคา (เช่น 0.001 USDC) -> ตัวแทนลงชื่อชำระเงินอัตโนมัติผ่าน L2 บล็อกเชน (เช่น Base, Solana) หรือเครือข่ายฟลัช (Lightning Network) -> เซิร์ฟเวอร์ตรวจสอบและอนุญาตให้ข้อมูลผ่านหลังจากตรวจสอบแล้ว
• ประสิทธิภาพด้านเศรษฐกิ: ทางเกตเวย์การชำระเงินแบบดั้งเดิมไม่สามารถดำเนินการธุรกรรมที่มีมูลค่าเพียงส่วนต่ำได้ แต่ x402 ที่ผสานรวมกับเครือข่ายที่มีค่าธรรมเนียมต่ำ ทำให้สามารถลดต้นทุนลงจนแทบไม่ต้องคำนึงถึง จึงทำให้การชำระเงินที่ยังไม่เป็นไปได้

3.3.2 ข้อกำหนดที่เครื่องสามารถอ่านได้: TDMRep และ C2PA

• TDMRep (ข้อตกลงสำรองการขุดข้อมูลด้วยข้อความ)มาตรฐานชุมชน W3C ที่อนุญาตให้เว็บไซต์ระบุใน robots.txt หรือ HTTP header ว่า "สงวนสิทธิ์ TDM ต้องชำระเงิน/ขออนุญาต" ซึ่งให้สัญญาณแบบไบนารีที่ชัดเจนแก่ Agent
• C2PA (พันธมิตรด้านแหล่งที่มาและการรับรองความถูกต้องของเนื้อหา)การฝังใบรับรองเนื้อหาที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ("Content Credentials") เพื่อพิสูจน์แหล่งที่มาต้นฉบับของเนื้อหา แม้ว่าเนื้อหาจะถูก AI ดูดซับไป ลายเซ็นดิจิทัลที่ C2PA ให้มาจะช่วยรักษาความสมบูรณ์ของโซ่การอ้างอิงไว้ ซึ่งเป็นพื้นฐานในการจัดสรรค่าธรรมเนียม

3.4 การเป็นเจ้าของ IP บนบล็อกเชน: Story Protocol

การปฏิวัติที่มีความรุนแรงมากขึ้นคือการโทเคนนัลไลซ์สิทธิในทรัพย์สินทางปัญญาเองโปรโตคอลเรื่องราว มุ่งเน้นการสร้าง "ชั้น IP ที่สามารถโปรแกรมได้"

• กลไก: ผู้สร้างได้จดทะเบียนผลงานเป็น "สินทรัพย์ IP" บน Story Network
• ใบอนุญาตอัตโนมสินทรัพย์นี้มี "ใบอนุญาต IP ที่สามารถโปรแกรมได้" เมื่อเอไออัจฉริยะใช้ข้อมูลนี้ สัญญาอัจฉริยะจะดำเนินการตามเงื่อนไขของใบอนุญาตโดยอัตโนมัติ (เช่น "การใช้เพื่อการค้าต้องจ่ายค่าลิขสิทธิ์ 5%") และกระจายรายได้อัตโนมัติ ซึ่งสร้างตลาด IP ที่มีสภาพคล่องสูงโดยไม่ต้องมีทนายความเข้ามาเกี่ยวข้อง

3.5 แนวโน้ม: จาก SEO สู่ AEO

ในปี 2026 จุดสนใจด้านการตลาดจะเปลี่ยนจาก SEO มาเป็น AEO คืออะไร? หรือ GEO คือการเข้ารหัสการตั้ง

• เป้าหมาย: ไม่ได้ตั้งเป้าให้ขึ้นอันดับหนึ่งในการค้นหาอีกต่อไป แต่ตั้งเป้าให้ถูก **"อ้างอิง"** โดย AI หรือกลายเป็น "แหล่งข้อมูลที่เลือกใช้เป็นอันดับแรก" ในกระบวนการคิดของ AI
• บริบทการสนับสนุนรูปแบบโฆษณาในอนาคตจะเป็น "การแทรกสอดบริบท" (Contextual Injection) โดยแบรนด์จะประมูลเพื่อเข้าสู่กระบวนการคิดของอัจฉริยะ (Intelligent Agent) ตัวอย่างเช่น การให้ Travel Agent ระลึกถึงว่าโรงแรมแห่งหนึ่งเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดขณะวางแผนการเดินทาง

ภาพรวมของเทคโนโลยีในปี 2026 ชี้ให้เห็นอย่างชัดเจนว่า ความขัดแย้งระหว่างโครงสร้างพื้นฐานอินเทอร์เน็ตที่มุ่งมนุษย์เป็นศูนย์กลางกับความต้องการที่มุ่งเครื่องจักรเป็นศูนย์กลาง กำลังบังคับให้โลกดิจิทัลต้องมีการก่อสร้างใหม่โดยสิ้นเชิง

1. รูปแบบการวิจัยวิทยาศาสตรAI เปลี่ยนจากบทบาทผู้ช่วยไปสู่การมีอิสระในการทำงาน สถาปัตยกรรม AWA ช่วยให้ AI สามารถค้นพบสิ่งใหม่ๆ ในด้านวิทยาศาสตร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและต้นทุนต่ำ พร้อมทั้งเปลี่ยน "ความหลงผิด" ให้กลายเป็นพลังแห่งความคิดสร้างสรรค์
2. ระบบที่กำหนดเอกลักษณ์：KYA คืออะไร? คุ เปิดบทใหม่ของความสอดคล้องตามกฎระเบียบด้านการเงิน มอบอัตลักษณ์ทางเศรษฐกิจที่ถูกต้องตามกฎหมายให้กับเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์หลายพันล้านตัว เพื่อให้พวกเขาสามารถเดินทางอย่างปลอดภัยผ่านเครือข่ายมูลค่าต่างๆ ได้อย่างปลอดภัย
3. แบบจำลองเศรษฐกิจเศรษฐกิจดิจิทัลเปลี่ยนจากการทำธุรกิจโฆษณาที่เน้นการดึงดูดความสนใจ มาสู่การเน้นคุณค่าแทนการชำระเงินแบบแนบเนียนและการโปรแกรม IPโมเดล x402, TDMRep และ Story Protocol สร้างเป็นรางทางของเศรษฐกิจใหม่ แก้ปัญหา "ภาษีที่ซ่อนเร้น" และทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ผลิตข้อมูลยังคงได้รับผลตอบแทนในยุคที่ไม่มีการคลิก

เรากำลังเป็นพยานให้กับ Agentเศรษฐกิจการเกิดขึ้น—ในเศรษฐกิจนี้ ซอฟต์แวร์ไม่เพียงแต่ช่วยให้เราทำงานได้ แต่พวกมันยังเป็นผู้ผลิต ผู้บริโภค และผู้ค้าขายด้วยตัวมันเอง

Movemaker เป็นองค์กรชุมชนอย่างเป็นทางการแห่งแรกที่ได้รับการอนุญาตจาก Aptos Foundation และริเริ่มร่วมกันโดย Ankaa และ BlockBooster โดยมุ่งเน้นการส่งเสริมการพัฒนาและก่อสร้างระบบนิเวศ Aptos ในพื้นที่ภาษาจีน ในฐานะตัวแทนอย่างเป็นทางการของ Aptos ในพื้นที่ภาษาจีน Movemaker ได้ทุ่มเทให้กับการสร้างระบบนิเวศ Aptos ที่หลากหลาย โปร่งใส และเฟื่องฟู ผ่านการเชื่อมต่อผู้พัฒนา ผู้ใช้ นักลงทุน และพันธมิตรในระบบนิเวศจำนวนมาก

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ

บทความ/บล็อกนี้มีไว้เพื่อให้ข้อมูลเท่านั้น แสดงถึงความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียน และไม่ใช่ตำแหน่งทางการของ Movemaker บทความนี้ไม่ได้มีเจตนาที่จะให้ (i) คำแนะนำหรือคำแนะนำด้านการลงทุน (ii) การเสนอหรือเชิญชวนให้ซื้อ ขาย หรือถือครองสินทรัพย์ดิจิทัล หรือ (iii) คำแนะนำด้านการเงิน การบัญชี กฎหมาย หรือภาษี การถือครองสินทรัพย์ดิจิทัล รวมถึงสกุลเงินดิจิทัลที่มีความมั่นคง (stablecoins) และ NFT มีความเสี่ยงสูงมาก ราคามีความผันผวนสูง และอาจสูญเสียมูลค่าได้ คุณควรพิจารณาอย่างรอบคอบว่าการซื้อขายหรือการถือครองสินทรัพย์ดิจิทัลเหมาะสมกับสถานะทางการเงินของคุณหรือไม่ หากคุณมีคำถามเกี่ยวกับสถานการณ์เฉพาะเจาะจง โปรดปรึกษานักกฎหมาย ที่ปรึกษาด้านภาษี หรือที่ปรึกษาด้านการลงทุนของคุณ ข้อมูลที่ให้ไว้ในบทความนี้ (รวมถึงข้อมูลตลาดและสถิติ ถ้ามี) มีไว้เพื่อการอ้างอิงทั่วไปเท่านั้น แม้ว่าจะได้มีการใช้ความระมัดระวังอย่างเหมาะสมในการจัดทำข้อมูลและกราฟเหล่านี้ แต่เราจะไม่รับผิดชอบต่อข้อผิดพลาดหรือข้อบกพร่องใด ๆ ที่อาจเกิดขึ้น