ผู้เขียน：Lex Sokolin
แปลโดย: จياฮวน, ChainCatcher
บทความนี้สำรวจว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงโครงสร้างองค์กรเองอย่างไร บริษัทต่างๆ กำลังเปลี่ยนจากทีมแบบ "สองพิซซ่า" ของแอมะซอน ( ทีมขนาดประมาณ 6–10 คน เพื่อรักษาโครงสร้างองค์กรที่คล่องตัว ) เป็นทีมแบบ "AI-native" ที่มีสมาชิก 3 ถึง 5 คน โดยมีผลผลิตเพิ่มขึ้นอย่างมาก
เราเปรียบเทียบเส้นทางสองเส้น:
กลยุทธ์การแทนที่ด้วย AI ของ Klarna ล้มเหลว จำนวนพนักงานถูกลดจาก 5,500 คน เหลือ 3,400 คน ปัญหาคุณภาพบริการสุดท้ายบังคับให้ต้องรับพนักงานใหม่
Coinbase และ Ramp ตัดสินใจจัดโครงสร้างธุรกิจใหม่รอบการเสริมและจัดการด้วย AI Coinbase ลดพนักงาน 700 คน และหันมาใช้ทีมผลิตภัณฑ์แบบบุคคลเดียวพร้อมการสร้างรหัสด้วย AI
Ramp ได้พัฒนากรอบงาน AI ภายในที่พนักงาน 99.5% ใช้งานทุกวัน ครอบคลุมทักษะทางธุรกิจกว่า 350 ด้าน
นอกจากนี้ เรายังวิเคราะห์ว่าทำไมบริษัทเช่น Box และ Plaid จึงถูกตลาดทุนประเมินมูลค่าใหม่เป็นโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI โดยแก่นสำคัญอยู่ที่การควบคุมข้อมูลระดับองค์กรที่มีสิทธิ์ซึ่งจำเป็นต่อการทำงานของตัวแทน AI
การวิวัฒนาการครั้งที่สามของรูปแบบองค์กร
หลายเดือนก่อน เราได้พูดถึง "บริษัทที่ไม่มีมนุษย์ (Zero Human Companies)" และเส้นโค้งของการ自主化เศรษฐกิจด้วย AI:
แม้จะมีแรงผลักดันอยู่แล้วในการสร้างองค์กรที่ไม่มีการแทรกแซงจากมนุษย์เลย แต่ตัวแทนทางเศรษฐกิจในปัจจุบันยังคงเป็นมนุษย์เรา
งานที่ท้าทายที่สุดในขณะนี้คือการปรับเปลี่ยนบริษัทแบบดั้งเดิมให้เป็นรูปแบบที่เน้น AI
นี่คือโอกาสอันยิ่งใหญ่มากจน Anthropic กำลังร่วมมือกับอุตสาหกรรมการลงทุนแบบเอกชนทั้งหมดเพื่อผลักดันเรื่องนี้
นอกเหนือจากข้อมูลทางการเงินที่น่าตื่นเต้นเหล่านั้น เราเริ่มสัมผัสได้ถึงจุดเชื่อมต่ออีกจุดหนึ่งของผลกระทบจาก AI: วิธีที่ผู้คนสร้างและจัดระเบียบบริษัท
โครงสร้างองค์กรเองก็เป็นเทคโนโลยีชนิดหนึ่ง
การพัฒนาแบบน้ำตก (Waterfall) ได้สร้างยักษ์ใหญ่ด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีโครงสร้างชั้นสูงซึ่งครองยุคเทคโนโลยียุคแรก
ต่อมาอุตสาหกรรมได้เปลี่ยนไปใช้ทีมที่มีความคล่องตัวตามแนวทางแบบลีน ต่อมาความคล่องตัวได้วิวัฒนาการเป็น "ทีมพิซซ่าสองแผ่น" ซึ่งแอมะซอนเป็นผู้คิดค้นขึ้นมา โครงสร้างการดำเนินงานนี้เองที่เป็นรากฐานของบริษัทเทคโนโลยีการเงินสมัยใหม่ทุกแห่งในปัจจุบัน
แต่ทิศทางของน้ำขึ้นน้ำลงเปลี่ยนไปอีกครั้ง
มาร์ติน ฮาร์รีสสัน และนาตาชา มาเนียร์ จากแมคคินซีย์ คาดการณ์เวอร์ชันถัดไปในปลายปี 2025:
การมีตัวละครแบบเนื้อหา AI หมายถึงการเปลี่ยนจากโครงสร้าง "พิซซ่าสองชิ้น" เป็นทีม "พิซซ่าชิ้นเดียว" ที่มี 3 ถึง 5 คน
คนลดครึ่ง งานยังทำต่อ
วันที่ 5 พฤษภาคม 2026 Brian Armstrong ได้เสริมหลักฐานให้กับข้อโต้แย้งนี้ด้วยการเลิกจ้างพนักงาน 700 คน
Coinbase ทำอะไรไปบ้าง?
Coinbase ลดพนักงาน 14% จากทั้งหมด 4,951 คน
บางส่วนเป็นเพราะนี่ยังคงเป็นการดำเนินการตามวัฏจักรตลาดปกติของบริษัทที่มีธุรกิจและปริมาณการซื้อขายผูกพันกันอย่างแน่นหนา — คาดว่ารายได้ไตรมาสแรกจะอยู่ที่ 1.7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (ลดลง 26% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อน) และกำไรต่อหุ้น (EPS) ลดลง 86%
แต่สิ่งที่ควรให้ความสนใจเป็นพิเศษคือ ฝ่ายบริหารวางแผนการนำ AI ไปใช้ในบริษัทเทคโนโลยีการเงินสมัยใหม่/บริษัทสกุลเงินดิจิทัลได้อย่างไร และพวกเขามีความคาดหวังต่อผลิตภาพต่อหัวในอนาคตอย่างไร
ทีมวิศวกรของ Coinbase ตอนนี้สามารถเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่ก่อนหน้านี้ใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการ上线 ภายในไม่กี่วันเท่านั้น และประสิทธิภาพนี้กำลังเร่งขึ้น
อาร์มสตรองกำลังรีไซต์สายงานเพื่อให้มั่นใจว่าภายใต้ CEO และ COO จะมีระดับการบริหารไม่เกินห้าระดับ
ผู้จัดการแบบดั้งเดิมจะไม่มีอีกต่อไป—ผู้นำทุกคนต้องทำหน้าที่เป็นผู้มีส่วนร่วมส่วนตัว ต้องเชี่ยวชาญเครื่องมือสมัยใหม่ 既能带队又能亲自下场เป็น“ผู้เล่นและโค้ช”
ทีม "AI-native" ข้ามสายงานได้แทนที่ทีมแบบดั้งเดิมอย่างสมบูรณ์ Coinbase ยังได้ทดลองในองค์กรโดยรวมบทบาทด้านวิศวกรรม การออกแบบ และผลิตภัณฑ์ไว้ในทีมขนาดคนเดียว
Coinbase บริษัทขนาดใหญ่ที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ด้วยรายได้ 7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ กำลังดำเนินการทีมผลิตภัณฑ์แบบคนเดียว
ในเดือนกันยายน 2025 Armstrong ได้เปิดเผยว่า 40% ของโค้ดของ Coinbase ถูกสร้างขึ้นโดย AI และมีแผนจะเพิ่มสัดส่วนนี้เป็น 50% ในเดือนตุลาคม
ในพอดีก์ Cheeky Pint ของ John Collison ผู้ร่วมก่อตั้ง Stripe เขาเปิดเผยว่าเขาได้เลิกจ้างวิศวกรที่ยังคงปฏิเสธการใช้ Cursor และ GitHub Copilot แม้จะผ่านไปหนึ่งสัปดาห์นับตั้งแต่ได้รับใบอนุญาตเวอร์ชันองค์กร:
บางคนไม่ใช้ จึงถูกไล่ออก
รุ่น V1 เป็นการแทนที่โดยตรง แต่มันล้มเหลว
อย่างไรก็ตาม Coinbase ไม่ใช่บริษัทเทคโนโลยีการเงินรายแรกที่ทำการปลดพนักงานด้วยเหตุผลด้าน AI
จำได้ไหมเกี่ยวกับการทดลอง "ลดต้นทุนด้วย AI" แบบฉบับของ Klarna ในปี 2024? ตอนนั้นมันดูเหมือนจะบ่งชี้ถึงการระเบิดของผลิตภาพที่น่าตื่นเต้นในอนาคต
แต่ในเวลานั้นเรารู้สึกว่านี่ดูเหมือนเป็นการหดตัวของวัฏจักรสินเชื่อมากกว่าการสร้างนวัตกรรมที่แท้จริง
ซีอีโอ เซบาสเตียน เซียมิเอตคอฟสกี เคยประกาศอย่างเปิดเผยว่า ผู้ช่วย AI ที่ขับเคลื่อนโดย OpenAI ได้จัดการการสนทนา 2.3 ล้านครั้งในเดือนแรก คิดเป็นสองในสามของแชทลูกค้าทั้งหมด และดำเนินงานเทียบเท่ากับพนักงานบริการลูกค้าเต็มเวลา 700 คน
- จำนวนพนักงานทั้งหมดลดลงอย่างฉับพลันจาก 5,500 คนเหลือ 3,400 คน
- การเพิ่มขึ้นของกำไรที่คาดการณ์: 40 ล้านดอลลาร์สหรัฐ
- เวลาในการแก้ไขปัญหาของลูกค้าลดลงจาก 11 นาทีเหลือ 2 นาที
แต่ทั้งหมดนี้ล่มสลายอย่างรวดเร็วเมื่อเผชิญกับความเป็นจริง
ความพึงพอใจของลูกค้า (CSAT) สำหรับตั๋วสนับสนุนที่ซับซ้อนลดลงอย่างมาก อัตราการติดต่อซ้ำพุ่งสูงขึ้น
จนถึงเดือนพฤษภาคม 2025 เซียมาตคอฟสกีได้ยอมรับกับบลูมเบิร์กว่าบริษัท“ก้าวเร็วเกินไป” คลาร์นาจึงต้องเริ่มรับพนักงานใหม่ในรูปแบบระยะไกลคล้ายยูเบอร์ — จ้างนักเรียนที่มีเวลายืดหยุ่น ผู้ปกครองที่ทำงานเต็มเวลา และแรงงานจากพื้นที่ห่างไกล
ธนาคารแห่งชาติออสเตรเลียได้ยกเลิกโครงการแทนที่ด้วยหุ่นยนต์เสียง 45 โครงการภายในไม่กี่วัน Taco Bell ก็ถอดระบบ AI เสียงออกจากร้านอาหารแบบขับผ่าน 500 แห่ง
Gartner คาดการณ์ว่า ภายในปี 2027 ครึ่งหนึ่งของบริษัทที่เคยวางแผน "การแทนที่แบบครบวงจร" จะเลิกแผนดังกล่าว
การเข้าตลาดของ Klarna ยังคงพุ่งขึ้น 30% ในวันแรก ถึงมูลค่า 20,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งสะท้อนในระดับหนึ่งว่า: หากบริษัทปรับตัวให้ถูกทางทันเวลา ตลาดสาธารณะมีความอดทนสูง
แต่ตรรกะการ “แทนที่” แบบเรียบง่ายและหยาบคาย นั่นคือการตัดตำแหน่งงานของมนุษย์ออกทันทีแล้วแทนที่ด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อาจใช้ได้ในตัวชี้วัดที่เน้น “ปริมาณ” แต่จะล้มเหลวอย่างแน่นอนในตัวชี้วัดที่เน้น “คุณภาพ”
ต้นทุนการจ้างพนักงานใหม่สูงกว่าค่าใช้จ่ายที่ประหยัดได้ในตอนแรก อย่างชัดเจน ความพยายามครั้งแรกในการเปลี่ยนผ่านดิจิทัลด้วย AI ในภาคฟินเทคได้ผลลัพธ์ที่ผสมผสานระหว่างความสำเร็จและความล้มเหลว
แต่นี่จะไม่ใช่ความพยายามครั้งสุดท้าย
เวอร์ชัน V2 เป็นการเพิ่มความสามารถ โดยใช้ Harness เป็นแนวป้องกัน
Ramp ได้เปิดตัว "Glass" อย่างเป็นทางการในต้นเดือนเมษายน 2026
Seb Goddijn 与五位同事共同开发了该工具的内部 AI 专家，并发表了一篇长文。当天，Ramp 的首席执行官 Eric Glyman 在推特上转发了该文。数小时内，这篇文章便登上了 Hacker News 首页。
สำหรับเหตุผลที่เวอร์ชัน V1 ล้มเหลว Goddijn ชี้ให้เห็นอย่างตรงจุด:
อุปสรรคหลักที่ขัดขวางการแพร่กระจายของ AI ไม่ใช่ตัวแบบเอง แต่คือความซับซ้อนอย่างสุดขั้วในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมสำหรับการรัน AI
Glass คือสิ่งที่ Ramp สร้างขึ้นเพื่อทำลายอุปสรรคนี้:
ก่อนอื่น การตั้งค่าการเข้าถึงแบบอัตโนมัติ—เพียงล็อกอินผ่าน Okta SSO ทุกเครื่องมือภายในที่ได้รับอนุญาต (Salesforce, Gong, Notion, Linear, Snowflake, Slack, Zendesk และเครื่องมือภายในของ Ramp) ได้รับการเชื่อมต่อแบบพื้นฐานแล้ว
ถัดไป ให้สร้าง Dojo (โรงฝึก) — ตลาดที่มีทักษะ AI มากกว่า 350 ทักษะ โดยแต่ละทักษะเป็นไฟล์ Markdown ที่รับผิดชอบในการสอนตัวแทนให้ทำภารกิจหนึ่งๆ ทั้งหมดถูกจัดเก็บไว้ใน Git พร้อมการทบทวนโค้ดและการควบคุมเวอร์ชัน
ตัวแทนอัจฉริยะชื่อ Sensei จะส่งข้อมูลอย่างอัตโนมัติเกี่ยวกับทักษะห้าประการที่เกี่ยวข้องมากที่สุดให้กับพนักงานใหม่ในวันแรกของการเข้าทำงาน
ثالثly, สร้างฐานข้อมูลความจำอย่างยั่งยืน—เชื่อมต่ออัตโนมัติผ่านการยืนยันตัวตน และอัปเดตอย่างต่อเนื่องผ่านท่อประมวลผลแบบครบวงจร 24 ชั่วโมง ดังนั้น ตัวแทนจึงเข้าใจอย่างสมบูรณ์เกี่ยวกับทีมของพนักงาน โครงการที่เข้าร่วม ตั๋วที่กำลังดำเนินการ และลำดับการสื่อสารที่กำลังเกิดขึ้นในทุกการสนทนา
ตอนนี้ 99.5% ของพนักงาน Ramp ใช้ AI ทุกวัน
Ramp 一半的代码由 AI 编写，并正向 80% 迈进。其首席产品官 Geoff Charles 推行了一套 L0–L3 成熟度框架，其中 L3 代表直接通过 AI 智能体发布生产级功能。
พนักงานใดๆ ที่ยังคงอยู่ในระดับ L0 จะถือว่าเป็นการขัดขวางการทำงาน
Ramp ปัจจุบันมีมูลค่าสูงถึง 32 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และมี ARR (รายได้ประจำรายปี) 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ครองอันดับหนึ่งในรายการ Fast Company 2026 สำหรับบริษัทที่มีนวัตกรรมมากที่สุดในวงการการเงิน
Klarna กำลังพยายามลดอุปสรรคด้านแรงงานด้วยการอัตโนมัติ ในขณะที่ Ramp กำลังพยายามเพิ่มขีดจำกัดผลผลิตต่อพนักงานแต่ละคน Coinbase อยู่ระหว่างสองฝ่ายนี้
AI Harness
แก่นกลางของทั้งหมดนี้คือแนวคิดของ "AI Harness"
บริษัทเช่น Manus ได้สร้างสถาปัตยกรรมที่บีบอัดและแปลงปัญญา AI ดิบให้กลายเป็นกระบวนการทางธุรกิจที่สามารถใช้ซ้ำได้ ในขณะที่เฟรมเวิร์กการจัดการเช่น OpenClaw ได้นำมันไปสู่มวลชน
ชุด Harness เป็นระบบที่รวมอย่างสมบูรณ์แบบซึ่งประกอบด้วยการตรวจสอบสิทธิ์ การผสานระบบ คลังข้อมูล รายการทักษะที่ทีมสะสมไว้ โปรแกรมจัดตารางงานแบบรันในเวลากลางคืน และอินเทอร์เฟซแบบหลายหน้าต่างที่อนุญาตให้นักวิเคราะห์ทำงานแบบหลายเธรดพร้อมกัน
ในขณะที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ล่าสุดเหล่านั้น แค่เป็นชิ้นส่วนที่สามารถเปลี่ยนแทนได้ทันทีในHarness นี้ — เมื่อ OpenAI เปิดตัว GPT-5.5 หรือ Anthropic เปิดตัว Opus 5 Ramp เพียงแค่เปลี่ยนโมเดลออก ระบบทั้งหมดรอบข้างยังคงทำงานตามปกติ
ผลิตภัณฑ์ Cowork ของ Anthropic จะเปิดให้ใช้งานอย่างเป็นทางการ (GA) ในไตรมาสแรกของปี 2026 โดยมีปลั๊กอิน 11 ตัวที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับตำแหน่งงานต่างๆ ครอบคลุมการขาย การเงิน กฎหมาย การตลาด HR การวิจัยและพัฒนา การออกแบบ และการดำเนินงาน—การจัดหมวดหมู่ตำแหน่งงานชุดนี้มีตรรกะเดียวกับ Dojo ของ Glass
เมื่อคุณยอมรับว่า "ผลิตภาพของ AI ถูกกำหนดโดยกระบวนการทางธุรกิจ ไม่ใช่ช่องแชท" บทบาทหน้าที่ก็กลายเป็นหน่วยธรรมชาติที่เล็กที่สุดขององค์กร AI
นี่คือตรรกะพื้นฐานที่เครื่องมือที่มุ่งสร้าง "บริษัทที่ไม่มีมนุษย์" ใช้ในการพิจารณาวิธีการสร้างองค์กรที่เน้นปัญญาประดิษฐ์ ดูรายละเอียดเพิ่มเติมที่ Polsia รวมถึงแผนผังการแบ่งตลาดอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็วที่ตามมา
ตลาดทุนกำลังตามทัน
เมื่อหลายบริษัทซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมกำลังทุกข์ทรมานจากความเป็นกลางของ AI ผู้เล่นกลุ่มหนึ่งกลับกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในทิศทางตรงกันข้าม
บริษัทเหล่านี้ได้ขุดคุ้ยสร้างรั้วข้อมูลของตนเองตั้งแต่เนิ่นนาน ตอนนี้จึงสามารถเพิ่มซอฟต์แวร์ AI แบบครั้งเดียวลงบนโครงสร้างเดิมได้อย่างราบรื่น
ตัวอย่างเช่น บริษัทจัดเก็บไฟล์ระดับองค์กร Box: หลังจากเปิดเผยผลการดำเนินงานไตรมาสที่สี่ของปีงบประมาณ 2026 ราคาหุ้นพุ่งขึ้น 10% แอรอน เลวี ได้เปิดเผยความลับในระหว่างการประชุมทางโทรศัพท์รายงานผลการดำเนินงาน:
เอกสาร ที่สุดแล้วก็คือหน่วยงานตามธรรมชาติของตัวแทน AI
Enterprise Advanced——Box ที่เน้น AI และงานไหลเวียนในระดับการสมัครสมาชิกขั้นสูง——มีราคาสูงกว่า Enterprise Plus รุ่นแฟลกชิพแบบดั้งเดิมอยู่ 30% ถึง 40%
ยอด账单ในไตรมาสที่สี่อยู่ที่ 420 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพิ่มขึ้น 5% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีก่อนหน้า
- Box Extract สามารถดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากสัญญาได้อย่างแม่นยำ
- Box Shield Pro นำ AI แบบ agentic เข้าสู่ระบบการควบคุมการเข้าถึงโดยตรง
- โหมดโปรเฟสชันนัลและโหมดขยายของ Box AI Studio อนุญาตให้ตัวแทนจัดการโหลดหลายขั้นตอนในหน้าต่างบริบทที่กว้างขึ้น
Levie กล่าวในสัมภาษณ์กับ GeekWire:
นอกเหนือจาก 12 เดือนแรกที่ก่อตั้ง Box ยังไม่เคยรู้สึกเหมือนบริษัทสตาร์ทอัพมากเท่านี้มาก่อน
ต้องรู้ว่า ข้อมูลขององค์กรถึง 95% เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ตัวแทน AI ต้องการข้อมูลเหล่านี้อย่างมาก และต้องสามารถเรียกใช้งานได้โดยรักษาขอบเขตสิทธิ์ให้สมบูรณ์
ผู้ที่ควบคุมคลังข้อมูลที่มีสิทธิ์นี้ จะสามารถหลุดพ้นจากแท็ก "การจัดเก็บราคาถูก" และได้รับการประเมินมูลค่าใหม่โดยตลาดทุนในฐานะ "โครงสร้างพื้นฐานตัวแทน"
ในอดีต ตลาดมองว่า Box เป็นพี่ชายที่ดูอึดอัดของ Dropbox โดยราคาหุ้นอยู่ระดับ 26 ดอลลาร์มานาน ปัจจุบัน ราคาเป้าหมายที่นักวิเคราะห์วอลล์สตรีทคาดการณ์ร่วมกันอยู่ที่ 35.63 ดอลลาร์ ซึ่งมีส่วนเพิ่มเติมถึง 35% เมื่อเทียบกับราคาปัจจุบัน
อีกตัวอย่างหนึ่งคือ Plaid—บริษัทรวมข้อมูลทางการเงินที่เคยใกล้ถูก Visa เข้าซื้อ และหวังว่าจะกลายเป็นเครือข่ายการชำระเงินโดยตรง
แต่ในช่วงเวลาหนึ่ง Plaid อยู่ในสถานการณ์ที่ค่อนข้างอึดอัด: Web3 ตามมาทีหลังและแทนที่ Web2 ให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินที่ได้รับความนิยมใหม่
จากจุดสูงสุดของการประเมินมูลค่า 13.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2021 Plaid ได้ร่วงลงเหลือ 6.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในรอบตลาดระดับหนึ่งเดือนเมษายน 2025 ก่อนจะฟื้นตัวขึ้นเป็น 8.0 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในข้อเสนอซื้อตลาดรองเพื่อให้สภาพคล่องแก่พนักงานในเดือนกุมภาพันธ์ 2026
มันต้องวิวัฒนาการ
ประมาณ 20% ของลูกค้ารายใหม่ของ Plaid เป็นบริษัทที่สร้างขึ้นมาเพื่อ AI — พวกเขากำลังพัฒนาเอเจนต์ที่ต้องการการเข้าถึงข้อมูลทางการเงินอย่างได้รับอนุญาต และพึ่งพาฐานตัวตนที่เชื่อถือได้
แพลด 프로เทคต์ แพลตฟอร์มป้องกันการฉ้อโกง ในการทดสอบช่วงต้นปี 2026 ตรวจจับความพยายามในการฉ้อโกงได้มากกว่าเครื่องมือยืนยันตัวตนประเภทเดียวกันถึง 50%
Plaid Bank Intelligence นำ Retention Score และ Primacy Indicators ที่กำลังจะเปิดตัวมาขายความสามารถในการทำนายการสูญเสียลูกค้าให้กับธนาคารย้อนกลับ
Plaid กำลังได้รับการปรับราคาใหม่เป็นชุดข้อมูลการดำเนินการทางการเงินที่ได้รับอนุญาตใหญ่ที่สุดในโลก
มันไม่ใช่ท่อข้อมูล—ท่อข้อมูลนั้นเป็นสิ่งที่มีราคาถูกเสมอ ทรัพย์สินที่แท้จริงคือปัญญาที่สร้างขึ้นบนมัน และสัดส่วนของลูกค้าที่เป็น AI-native คือหลักฐานที่แข็งแกร่งที่สุดสำหรับข้อโต้แย้งนี้
ตัวอย่างที่เด่นชัดคือการผสานรวมกับ Perplexity — เพื่อร่วมกันสร้าง “คอมพิวเตอร์” สำหรับการจัดการการเงินส่วนบุคคลที่ผสานรวมอย่างสมบูรณ์ เราคิดถึง Mint.com มากแค่ไหน! (แอปบันทึกค่าใช้จ่ายส่วนบุคคลระดับชาติของสหรัฐฯ ที่เกิดขึ้นในปี 2006)
Box และ Plaid อยู่บนเส้นทางเดียวกันในด้านเดียวกัน
ทั้งสองบริษัทเคยถูกกำหนดมูลค่าตามตรรกะของ “ผู้นำด้าน SaaS” ในยุคอัตราดอกเบี้ยศูนย์ (ZIRP) ได้เห็นมูลค่าลดลงครึ่งหนึ่ง และตอนนี้กำลังได้รับการประเมินใหม่ตามตรรกะใหม่ทั้งหมด—คลังเนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้างและเครือข่ายข้อมูลที่มีสิทธิ์เข้าถึง เป็นพื้นฐานล่างสุดที่ตัวแทนอัจฉริยะสามารถอ่านได้ในยุค V2
รุ่น V3 คือการจัดเรียง—เกิดขึ้นของ "บริษัทเดียวของบุคคลเดียว"
แซม อัลต์แมน มีการพนันกับซีอีโอเทคโนโลยีคนอื่นๆ เกี่ยวกับปีที่บริษัทเดี่ยวแห่งแรกที่มีมูลค่าพันล้านดอลลาร์สหรัฐจะเกิดขึ้น
ดาเรียว อามอเดีย กำหนดความน่าจะเป็นที่จะเกิดขึ้นภายในปี 2026 ไว้ที่ 70% ถึง 80% และระบุสามด้านได้แก่ การซื้อขายด้วยเงินของตนเอง เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา และบริการลูกค้าอัตโนมัติ
Sequoia กำลังปรับโมเดลการระดมทุนการลงทุน โดยใช้ “เลเวอเรจของตัวแทน (agentic leverage)” ซึ่งหมายถึงรายได้ต่อคน เป็นสัญญาณหลักแรก สตาร์ทอัพในรุ่นแรกของ Y Combinator 95% ของโค้ดถูกสร้างขึ้นโดย AI
ในความเป็นจริง มีบริษัทบางแห่งที่ใช้ AI สร้างเลเวอเรจทางเศรษฐกิจที่น่าทึ่ง
ในบริษัทเช่นนี้ ซีอีโอจะกลายเป็น “ผู้จัดการระบบตัวแทน (agent orchestrator)” ที่ควบคุมตัวแทน AI จำนวนมากจากห้องควบคุมขนาดใหญ่
แผนผังโครงสร้างองค์กร ได้กลายเป็นแผนผังกระบวนการธุรกิจที่สามารถจ้างภายนอกให้เครื่องจักรดำเนินการได้ งบประมาณแรงงาน ได้กลายเป็นงบประมาณกำลังการประมวลผล
รูปแบบแรกของบริษัทเหล่านี้จะอยู่ในพื้นที่แคบๆ — การซื้อขายเพื่อตนเอง เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา และซอฟต์แวร์ผู้บริโภคเฉพาะทางที่มีเครือข่ายอิทธิพล ในบริบทเหล่านี้ งานทั้งหมดเป็นดิจิทัล กฎระเบียบเบา และต้นทุนความเชื่อถือต่ำ
They will be fragile because all single points of failure are fragile.
พวกมันยังเข้าสู่ตลาดธุรกิจที่ได้รับการกำกับดูแลได้ยาก เพราะที่นั่น ชื่อในสัญญาและใบหน้านั้น เป็นสิ่งที่มีอยู่เชิงโครงสร้าง
แต่บริษัทเช่นนี้ได้เกิดขึ้นแล้ว
ทุกการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี จะทำลายบทบาทที่เคยถือว่าสำคัญในรูปแบบก่อนหน้า — “computer” (ผู้คำนวณด้วยมือในยุคแรก) หัวหน้าสายการผลิต ผู้จัดการโครงการ และผู้จัดการระดับกลาง
บริษัทที่เข้าใจรูปแบบใหม่ขององค์กรทางเศรษฐกิจก่อนผู้อื่นมักได้รับผลตอบแทนมหาศาลจากความได้เปรียบในการเคลื่อนไหวก่อน
ตัวอย่างเช่น กฎพิซซ่าสองแผ่นของแอมะซอน ซึ่งยังคงรักษาความสามารถในการสร้างนวัตกรรมได้แม้มีพนักงานหลายล้านคน ถือเป็นแนวป้องกันที่แข็งแกร่ง
สุดท้ายแล้วเราจะไปถึง “บริษัทบุคคลเดียว” หรือ “บริษัทไม่มีมนุษย์” นั้นไม่ใช่ปัญหาที่แท้จริง
ในขณะนี้ เรายังคงอยู่ในกระบวนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล และการส่งมอบคุณค่าทั่วทั้งเศรษฐกิจตามแนวทางนี้จะสร้างผลตอบแทนหลายพันพันล้านดอลลาร์สหรัฐ
ปัญหาที่แท้จริงคือ: ผู้ที่สามารถครอบครองหรือสร้าง AI Harness ที่ถูกต้องในวันนี้ จะสามารถออกแบบโครงสร้างองค์กรที่ถูกต้องสำหรับบริษัทในปี 2026
นี่หมายความว่า การอัปเกรดสิ่งมีชีวิตองค์กรซูเปอร์นี้ เพื่อให้มันยังคงต่อสู้ต่อไปและมีชีวิตอยู่อีกหนึ่งวัน
ขอให้เรา humans ก็ได้รับสิ่งที่ปรารถนาจากสิ่งนี้เช่นกัน