ผู้เขียน: Zen, PANews
คุณใช้เวลาหกเดือนในการทำให้ ChatGPT เข้าใจนิสัยการทำงาน รูปแบบการเขียน และโครงการระยะยาวของคุณ มันรู้ว่าคุณมักแก้ไขบทความอย่างไร รู้ว่าคุณมักติดตามบริษัทใดบ้าง และค่อยๆ เข้าใจความชอบของคุณเกี่ยวกับโครงสร้างเนื้อหา น้ำเสียง และความหนาแน่นของข้อมูล
แต่ในวันหนึ่ง โมเดลใหม่ที่ทรงพลังกว่าก็ปรากฏขึ้น คุณเปิด Claude, Gemini หรือ DeepSeek แล้วพบว่าต้องเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด โมเดลใหม่นี้ไม่รู้จักคุณ ไม่รู้บริบทงานที่คุณสะสมมาตลอดหลายเดือนที่ผ่านมา รวมถึงวิธีคิด วิธีเขียน และวิธีตัดสินใจของคุณ
ในสองปีที่ผ่านมา การแข่งขันที่สำคัญที่สุดในอุตสาหกรรม AI หมุนรอบ “ความสามารถของโมเดล” ใครมีความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งกว่า บริบทที่ยาวนานกว่า และทักษะการเขียนโค้ดที่ดีกว่า แทบจะตัดสินทุกอย่างได้ แต่ตอนนี้ คำถามใหม่กำลังปรากฏขึ้น: AI ยิ่งเข้าใจคุณมากขึ้น แต่ความ “เข้าใจ” เหล่านี้เป็นของใครกันแน่?
การเปลี่ยนบทบาท AI จากเครื่องมือแชทกลายเป็นผู้ช่วยดิจิทัลส่วนตัว
พฤศจิกายน 2022 หุ่นยนต์แชท AI ชื่อ ChatGPT ได้ปรากฏตัวขึ้นอย่างกะทันหัน หลังเปิดตัว ได้สร้างกระแสการแชททั่วโลก และภายในสองเดือนก็มีผู้ใช้งานรายเดือนเกินหนึ่งพันล้านคน กลายเป็นแอปพลิเคชันผู้บริโภคที่เติบโตเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์ ในเวลานั้น โมเดลขนาดใหญ่ดูเหมือนเป็น “การค้นหาขั้นสูง” ผู้ใช้ถามคำถามกับ AI และมันจะสร้างคำตอบทันที หลังจากการสนทนาสิ้นสุดลง ความสัมพันธ์ก็สิ้นสุดลงเช่นกัน
แต่ในสองปีที่ผ่านมา บทบาทของ AI กำลังเปลี่ยนแปลงอย่างชัดเจน ด้วยความสามารถในการให้เหตุผล ความสามารถในการเขียนโค้ด และความสามารถในการเรียกใช้เครื่องมือที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง AI ได้เริ่มเข้าไปมีส่วนร่วมในกระบวนการทำงานจริง ยิ่งขึ้นเรื่อยๆ ผู้คนเริ่มใช้มันเขียนโค้ด จัดระเบียบข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล วางแผนการเดินทาง จัดการตารางเวลา และแม้แต่เข้าร่วมอย่างต่อเนื่องในการสร้างเนื้อหาและการตัดสินใจทางธุรกิจ
ในหลายกรณี ผู้ใช้ไม่ได้แค่ “ถาม AI” อีกต่อไป แต่เริ่มร่วมมือกับ AI อย่างต่อเนื่อง มันเริ่มเข้าใจวิธีการทำงาน รูปแบบการสื่อสาร และเป้าหมายระยะยาวของคุณ รวมถึงเข้าร่วมอย่างต่อเนื่องในโครงการเดียวกัน กระบวนการทำงานชุดเดียวกัน และค่อยๆ รับผิดชอบงานบางส่วนในการดำเนินการ ในบางระดับ AI กำลังเปลี่ยนจากเครื่องมือตอบคำถามแบบครั้งเดียว ให้กลายเป็นผู้ช่วยดิจิทัลส่วนตัวที่มีอยู่อย่างต่อเนื่อง
ในขณะเดียวกัน พร้อมกับความสามารถของโมเดลที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก ผลิตภัณฑ์ชั้นนำมีความสามารถใกล้เคียงกันมากขึ้น และการใช้งาน AI อย่างต่อเนื่องและกว้างขวาง ปัญหาใหม่ๆ เริ่มปรากฏขึ้น
เมื่อ AI เริ่มทำงานร่วมกันเป็นเวลานาน ความจำซึ่งทำหน้าที่เก็บและเรียกคืนประสบการณ์ในอดีตเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจและประสิทธิภาพโดยรวม จึงไม่ใช่เพียงฐานข้อมูลที่ไม่สำคัญอีกต่อไป ในหลายแอปพลิเคชัน ข้อจำกัดไม่ได้อยู่ที่ระดับการประมวลผลของโมเดลอีกต่อไป แต่อยู่ที่ความสามารถในการจัดการความจำระยะยาวและบริบท Cloudflare ยังระบุโดยตรงว่า agentic memory เป็นหนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดและเป็นหนึ่งในสาขาที่เติบโตเร็วที่สุดในโครงสร้างพื้นฐาน AI ปัจจุบัน
บริษัท AI ชั้นนำต่างก็ตระหนักแล้วว่า ความจำระยะยาวกำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ OpenAI ได้แยกความจำของ ChatGPT ออกเป็น saved memories และ Reference chat history โดย saved memories ใช้เก็บข้อมูลที่ผู้ใช้ต้องการเก็บไว้ระยะยาว ส่วน Reference chat history อนุญาตให้ ChatGPT ดึงข้อมูลที่มีประโยชน์จากการสนทนาในอดีตไปใช้ในการตอบกลับแบบเฉพาะบุคคลในอนาคต Gemini ก็เริ่มเรียนรู้ความชอบของผู้ใช้จากบทสนทนาที่ผ่านมา ส่วน Claude ได้เปิดตัวฟีเจอร์ memory พร้อมรองรับการนำเข้าและส่งออกความจำ
เกาะแพลตฟอร์มทำให้การจดจำของ AI เป็นสนามการแข่งขันใหม่ของอุตสาหกรรม
แต่ปัญหาคือ ความสามารถในการจดจำเหล่านี้โดยรวมยังคงอยู่รอบๆ แพลตฟอร์มของแต่ละแห่ง จัดอยู่ในระบบบัญชีและสภาพแวดล้อมผลิตภัณฑ์ที่แยกจากกัน ยังคงเป็นเกาะที่ไม่เชื่อมต่อกัน แม้ว่า Anthropic จะรองรับการนำเข้าและส่งออกความจำแล้ว แต่ในปัจจุบันมันดูเหมือนเป็นเครื่องมือสำหรับการย้ายไปยัง Claude มากกว่าที่จะเป็นมาตรฐานความจำทั่วไปที่ทุกฝ่ายร่วมกันใช้
ส่วน ZetaChain ต้องการเข้ามาเติมช่องว่างนี้ หลังจากเปลี่ยนไปสู่ AI อย่างสมบูรณ์ ZetaChain เริ่มขยายแนวคิดเรื่อง “ความเป็นเจ้าของ” ซึ่งเดิมเป็นของโลกคริปโต ให้ครอบคลุมถึงความจำของ AI และบริบทของผู้ใช้ มันต้องการสร้างไม่ใช่แค่ผลิตภัณฑ์แชท แต่เป็นชั้นความจำส่วนตัว (Private Memory Layer) ที่แยกออกจากแพลตฟอร์มโมเดล ทำให้ผู้ใช้สามารถเป็นเจ้าของความจำระยะยาว ความชอบด้านพฤติกรรม และบริบทของ AI ของตนเองได้อย่างแท้จริง
ผลิตภัณฑ์ระดับผู้บริโภคที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ ZetaChain ชื่อ Anuma ยืนยันว่าผู้ใช้สามารถครอบครองชุดความทรงจำส่วนตัวที่เข้ารหัสได้ และรองรับการใช้งานอย่างราบรื่นระหว่างโมเดล AI หลักต่างๆ เช่น ChatGPT, Claude, Gemini โดยผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องสร้างบริบท ความชอบ และนิสัยการทำงานใหม่ทุกครั้งที่สลับโมเดล แต่สามารถควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงของตนเองเพื่อนำความทรงจำในอดีตไปใช้กับโมเดลและ Agent ต่างๆ
เมื่อ AI ค่อยๆ สะสมความชอบในการใช้งาน นิสัยการเขียน กระบวนการทำงาน และการสนทนาในอดีตของผู้ใช้ “ความจำ” ที่ว่านี้จะยิ่งคล้ายกับภาพสะท้อนบุคลิกภาพมากขึ้น มันไม่เพียงแต่สามารถตัดสินว่าคำตอบของโมเดลสอดคล้องกับความชอบของผู้ใช้หรือไม่ แต่ยังอาจตัดสินว่าในอนาคต เมื่อโมเดลตัดสินใจแทนคุณ มันจะดำเนินการตามนิสัยและคุณค่าของคุณหรือไม่
นอกจากการให้ผู้ใช้มีสิทธิ์ในการควบคุมข้อมูลความจำ และเลือกโมเดลที่มีทักษะเฉพาะตัวตามภารกิจต่างๆ Anuma ยังกำลังพัฒนาระบบสิทธิ์ที่สามารถโปรแกรมได้ ตรวจสอบได้ และยกเลิกได้ ซึ่งอนุญาตให้ตัวแทน AI อ่านบันทึกเพียงครั้งเดียว และสามารถยกเลิกสิทธิ์ได้ทุกเมื่อ โดยการเปลี่ยนแปลงสิทธิ์ทั้งหมดจะถูกบันทึกและติดตามได้บนบล็อกเชน
นอกจากนี้ ความทรงจำและแผนที่ความรู้ของผู้ใช้ยังสามารถกลายเป็นสินทรัพย์ที่สามารถแชร์ อนุญาต และสร้างรายได้ได้ โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลดิบ ทำให้ผู้ใช้ในอาชีพต่างๆ เช่น นักลงทุน แพทย์ ทนายความ และนักพัฒนา สามารถห่อหุ้มความรู้เฉพาะตัวของตนเป็น Agent และเผยแพร่ลงบน Agent Marketplace เพื่อรับรายได้เมื่อมีผู้อื่นเรียกใช้งาน
จากข้ามสายโซ่ไปสู่แพลตฟอร์มข้าม AI ทำไม ZetaChain จึงเปลี่ยนแนวทาง?
ความสามารถของ Anuma ในการดำเนินการฟังก์ชันข้างต้นนั้น มาจากโครงสร้างพื้นฐานระดับล่างที่ ZetaChain พัฒนาขึ้น คือ Private Memory Layer ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับความจำส่วนตัว ตัวตน สิทธิ์ การชำระเงิน และตัวแทนที่ออกแบบมาเพื่อให้แอปพลิเคชันและตัวแทนสามารถร่วมมือกันข้ามโมเดล ขณะเดียวกันผู้ใช้ยังคงรักษาการควบคุมไว้
ZetaChain ได้เน้นพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการเชื่อมต่อข้ามโซ่ โดยมีเป้าหมายหลักคือการแก้ไขปัญหาการส่งทรัพย์สินและข้อความระหว่างบล็อกเชนที่แตกต่างกัน ในเรื่องของการสร้าง “จุดเข้าใช้งานหลายโซ่แบบรวมศูนย์” ได้สร้างเครือข่ายและเรื่องเล่าที่มีขนาดใหญ่ ตามข้อมูลอย่างเป็นทางการ บล็อกเชนนี้มีที่อยู่ที่ไม่ซ้ำกัน 11.9 ล้านที่อยู่ และมีธุรกรรม 241 ล้านรายการ
แต่เมื่อ Anuma เปิดให้บริการอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 27 เมษายนปีนี้ และมีผู้ใช้เกิน 50,000 คนในเดือนแรก ZetaChain จึงเริ่มตัดสินใจเปลี่ยนแนวทางไปสู่ AI อย่างเต็มตัว และค่อยๆ ปิดกิจการเชื่อมต่อข้ามโซ่ ทั้งนี้ การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้มีตรรกะภายในที่ชัดเจน
ในอดีต ZetaChain มุ่งแก้ไขปัญหาการไม่สามารถเชื่อมต่อระหว่างโซ่ได้ ในโลกของ AI วันนี้ ความแยกขาดในลักษณะเดียวกันก็ยังคงมีอยู่ ในบางระดับ ทรัพย์สินดิจิทัลสำหรับบล็อกเชน เหมือนกับความทรงจำและบริบทสำหรับ AI โมเดลต่างๆ มีระบบความทรงจำที่ปิดกั้นเอง และเมื่อผู้ใช้เปลี่ยนแพลตฟอร์ม บริบทและลำดับความชอบด้านพฤติกรรมที่สะสมมานานมักจะถูกตัดขาด
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เซตาเชนเชื่อว่าความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่มันต้องเผชิญในปัจจุบันไม่ใช่การโอนข้ามโซ่ระหว่างบล็อกเชนอีกต่อไป แต่เป็นปัญหาเกี่ยวกับความต่อเนื่องระหว่างโมเดลและเอเจนต์ที่แตกต่างกัน รวมถึงสิทธิ์ของผู้ใช้ในการครอบครองบริบทของตนเอง
a16z crypto ก่อนหน้านี้ยังได้กล่าวไว้ในบทความวิเคราะห์ว่า ตัวแทนได้เริ่มกลายเป็นผู้เข้าร่วมทางเศรษฐกิจแล้ว แต่ยังขาดตัวตนที่สามารถถ่ายโอนได้ การชำระเงินที่สามารถเขียนโปรแกรมได้ การอนุญาตที่สามารถตรวจสอบได้ และชั้นการประสานงานสาธารณะที่จำเป็นสำหรับการทำงานร่วมกันข้ามสภาพแวดล้อม ดังนั้น จึงมีเหตุผลที่ไหลลื่นกว่ามากเมื่อเทียบกับโครงการ AI+Crypto หลายโครงการที่พยายามหาแอปพลิเคชันอย่างบังคับ โดย ZetaChain จึงเปลี่ยนผ่านได้อย่างราบรื่นยิ่งกว่า
ในประวัติศาสตร์ธุรกิจ การเปลี่ยนแปลงที่ประสบความสำเร็จของบริษัทโครงสร้างพื้นฐานไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่ บริษัทเหล่านี้มักไม่ได้แค่เปลี่ยนเส้นทาง แต่ตามหาข้อจำกัดใหม่โดยอิงจากตรรกะของผลิตภัณฑ์ นิวเดียเริ่มต้นด้วยเรื่องราวหลักเกี่ยวกับการคำนวณกราฟิกและการ์ดจอสำหรับเกม แต่เมื่อ AI เกิดขึ้น สถาปัตยกรรม GPU ของมันกลับกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักของอุตสาหกรรม AI ทั้งหมด โครงสร้างพื้นฐานไม่เคยยึดติดกับข้อจำกัดเดียวตลอดไป และผู้ชนะที่แท้จริงมักเป็นคนที่ระบุได้ก่อนใครว่า “ข้อจำกัดถัดไป” กำลังเกิดขึ้น
จากชั้นความจำส่วนตัวไปยังชั้นการบริโภค AI
ด้วยการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของ AI รูปแบบของ AI ในอนาคตจะไม่จำกัดอยู่เพียงหน้าต่างแชทเท่านั้น แต่จะค่อยๆ พัฒนาเป็นผู้ช่วย AI จำนวนมากที่มีอยู่อย่างต่อเนื่องและร่วมมือกัน บนพื้นฐานของการวิเคราะห์นี้ ZetaChain ไม่เพียงแต่เสนอแนวคิด “ชั้นความจำส่วนตัว” เพื่อแก้ไขปัญหาว่า AI จะเข้าใจผู้ใช้ในระยะยาวได้อย่างไร แต่ยังได้เสนอแนวคิดเพิ่มเติมคือ “ชั้นการบริโภคของ AI (AI Consumer Layer)” เพื่อตั้งเป้าหมายในการกำหนดความสัมพันธ์ใหม่ระหว่างผู้ใช้กับ AI เมื่อ AI แทนผู้ใช้งานทำงานในระยะยาว
ในมุมมองของ ZetaChain อนาคตของ AI ไม่ได้แค่ตอบคำถาม แต่จะมีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งในกระบวนการทำงานและการตัดสินใจประจำวันของผู้ใช้ ตัวช่วย AI ที่แตกต่างกันจะรับผิดชอบงานต่างๆ เช่น บางตัวจัดการโค้ด บางตัวจัดการด้านการเงิน บางตัวดูแลการวางแผนเดินทาง และบางตัวมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่องในการสร้างเนื้อหาและการวิเคราะห์วิจัย ในขณะเดียวกัน หาก AI เหล่านี้ต้องการทำงานร่วมกันอย่างแท้จริง พวกเขาจำเป็นต้องแชร์บริบท ตัวตน และระบบสิทธิ์ที่ยาวนานเดียวกัน
ดังนั้น สิ่งที่เรียกว่า “ชั้นการบริโภค AI” โดยพื้นฐานแล้วกำลังพยายามรวมความสามารถที่กระจายอยู่ให้เป็นกรอบงานเดียว โดย Memory รับผิดชอบบริบทระยะยาว Permissions รับผิดชอบการควบคุมสิทธิ์ Identity รับผิดชอบระบบตัวตน Payments รับผิดชอบการเรียกใช้และการชำระเงินระหว่าง AI และ Agents เป็นเครือข่าย AI ที่ทำหน้าที่แทนผู้ใช้ในการดำเนินงาน
นี่คือเหตุผลที่ “การเป็นเจ้าของ” เป็นแนวคิดหลักที่ ZetaChain มักเน้นย้ำ
เนื่องจากในระบบนี้ สิ่งที่สำคัญที่สุดคือผู้ใช้ยังคงมีบริบท สิทธิ์ และตัวตนของตนเองหรือไม่ ตัวอย่างเช่น AI ที่รับผิดชอบการทบทวนโค้ดสามารถได้รับการอนุญาตชั่วคราวให้อ่านคลัง GitHub; AI ที่รับผิดชอบการจัดการภาษีสามารถอ่านเอกสารการยื่นภาษีได้เพียงครั้งเดียว; ส่วน AI ที่จัดการการเดินทางจะสามารถเข้าถึงประวัติการเดินทางและข้อมูลปฏิทินเท่านั้น สิทธิ์เหล่านี้ไม่ได้ถูกควบคุมโดยแพลตฟอร์มอีกต่อไป แต่จะถูกผู้ใช้จัดสรรแบบไดนามิก และสามารถยกเลิกได้ทุกเมื่อ
และนี่ก็คือเหตุผลที่บล็อกเชนเริ่มกลับมาเชื่อมโยงกับ AI อีกครั้ง
เมื่อปัญญาประดิษฐ์越来越多ทำหน้าที่แทนผู้ใช้ “ใครสามารถเข้าถึงอะไร” “สิทธิ์สามารถถูกเพิกถอนได้หรือไม่” และ “การเรียกใช้งานสามารถติดตามได้หรือไม่” จะค่อยๆ เปลี่ยนเป็นปัญหาโครงสร้างพื้นฐานใหม่ ขณะที่ระบบสิทธิ์บนบล็อกเชนเหมาะอย่างยิ่งในการจัดการความสัมพันธ์ร่วมมือระหว่างหลายฝ่าย
โทเค็นโครงสร้างพื้นฐาน AI ZETA ได้รับประโยชน์เพิ่มขึ้นจากการเปลี่ยนผ่าน
ร่วมกับกลยุทธ์ของ ZetaChain ฟังก์ชันและประโยชน์ของโทเค็น ZETA ก็ได้รับการปรับเปลี่ยนเช่นกัน ในอดีต ZETA ดูเหมือนโทเค็นของบล็อกเชนทั่วไปที่มีหน้าที่หลักในการจ่าย Gas การตรวจสอบ และความปลอดภัยของเครือข่ายข้ามโซ่ โดยไม่มีนวัตกรรมใหม่ในโครงสร้างการออกแบบ แต่ภายใต้นิทานใหม่ ZETA จะกลายเป็น “โทเค็นโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI” และประโยชน์ของมันจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก
ตามคำอธิบายปัจจุบันของ ZetaChain อนาคต ZETA จะมีการใช้งานหลายประเภท:
ก่อนอื่นคือสิทธิ์การเข้าถึงโมเดล AI และ Agent โมเดลขั้นสูงบางประเภท เครื่องมือ AI มืออาชีพ หรือบริการ Agent ต้องปลดล็อกผ่าน ZETA หรือจ่ายค่าเรียกใช้งาน
ถัดมาคือการชำระเงินระหว่างตัวแทน ซีตาเชนกล่าวว่าในอนาคต การโต้ตอบระหว่าง AI และแอปพลิเคชันต่างๆ จะดำเนินการผ่านโปรโตคอล x402 เพื่อชำระเงินบนบล็อกเชน เป้าหมายของมันชัดเจนมาก: หากในอนาคต AI จะเรียกใช้ AI อื่นๆ อัตโนมัติ ระบบการชำระเงินแบบเนทีฟก็จำเป็นต้องมีระหว่างเครื่องจักร
ที่สามคือการดำเนินการบนโซ่สำหรับการอัปเดตสิทธิ์และความจำ การเปลี่ยนแปลงของผู้ใช้ต่อสิทธิ์ การควบคุมการเข้าถึง และสถานะความจำในอนาคตอาจถูกบันทึกไว้บนโซ่
ข้อที่สี่คือเศรษฐกิจผู้สร้างเนื้อหา ZetaChain ต้องการให้ในอนาคต นักพัฒนา นักวิจัย ทนายความ แพทย์ และมืออาชีพอื่นๆ สามารถห่อหุ้มความรู้ของตนเป็นเครื่องมือ AI หรือ Agent และรับรายได้จากการเรียกใช้งาน โดย ZETA จะทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการไหลเวียนมูลค่า
อย่างไรก็ตาม ควรระบุว่าส่วนนี้ยังคงอยู่ในขั้นตอนการเล่าเรื่องเป็นหลัก เนื่องจากเศรษฐกิจ AI Agent ยังไม่สุกงอม โดยยังไม่มีการใช้งานในระดับใหญ่ เช่น “AI เรียกใช้ AI” หรือ “Agent ชำระเงินด้วยตนเอง” รวมถึงแนวคิดต่างๆ เช่น x402, สิทธิ์บนโซ่, และตัวตนของ AI ปัจจุบันยังคงอยู่ในขั้นตอนการเตรียมโครงสร้างพื้นฐาน มากกว่าจะเป็นความต้องการที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในระดับใหญ่
แต่สิ่งที่ทำให้ ZetaChain และตรรกะผลิตภัณฑ์ของมันน่าสนใจไม่ใช่แค่การสร้างโครงสร้างพื้นฐานพร้อมผลิตภัณฑ์ AI แต่ยังอยู่ที่การพยายามนิยามใหม่ว่าความทรงจำ ตัวตน บริบท และสิทธิ์ของ AI ของผู้ใช้ในอนาคตควรเป็นของแพลตฟอร์มหรือของผู้ใช้เอง และสิ่งที่ ZetaChain ต้องการทำคือทำให้สิ่งเหล่านี้ไม่ถูกควบคุมโดยแพลตฟอร์มอีกต่อไป แต่กลับคืนสู่มือผู้ใช้