สถาบันร่วมลงทุน Andreessen Horowitz ภายใต้เครือ a16z รายงานล่าสุดระบุว่า agents ด้าน AI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วจากเครื่องมือช่วยเหลือ (copilot) ไปสู่ “ผู้กระทำทางเศรษฐกิจ” แต่โครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการทำงานยังขาดแคลนอย่างรุนแรง โดยเฉพาะในขั้นตอนหลักอย่างตัวตน การชำระเงิน และการทำงานร่วมกันข้ามแพลตฟอร์ม ซึ่งยังคงมีช่องว่างเชิงโครงสร้างอยู่
AI ทำให้ “ขนาด” ของกิจกรรมทางเศรษฐกิจมีราคาถูกลง แต่ขณะเดียวกันก็ทำให้ “ความไว้วางใจ” ยากขึ้นไปอีก บทบาทของบล็อกเชนและเทคโนโลยีคริปโต คือการจัดหาโครงสร้างพื้นฐานที่ตรวจสอบได้ ประกอบกันได้ และกระจายอำนาจได้ สำหรับเศรษฐกิจของ agent รูปแบบใหม่นี้
รายงานของ a16z ชี้ว่า เศรษฐกิจเครือข่ายที่มี AI agents เข้าร่วมโดยตรงกำลังเริ่มก่อตัว ประเด็นสำคัญไม่ได้เป็นอีกต่อไปว่ามันจะ “เกิดขึ้นหรือไม่” แต่เป็นว่าระบบชุดนี้จะสร้างบนสถาปัตยกรรมเปิดที่โปร่งใสและตรวจสอบได้หรือยังคงพึ่งพาระบบศูนย์กลางแบบเดิมที่ถูกออกแบบมาสำหรับมนุษย์
AI agents ระเบิด แต่ “ตัวตน” คือคอขวดที่ใหญ่ที่สุด
a16z ระบุว่า ข้อจำกัดหลักของการพัฒนา AI agent ในปัจจุบันไม่ได้อยู่ที่ความสามารถของโมเดลอีกต่อไป แต่อยู่ที่ “ตัวตน” ในอุตสาหกรรมบริการทางการเงิน ตัวตนที่ไม่ใช่มนุษย์ (เช่น ระบบการเทรด โมเดลการทำงานด้าน risk control) ได้แซงพนักงานมนุษย์ไปแล้วในอัตราส่วนประมาณ 100:1 เมื่อกรอบ agent (เช่น การทำงานร่วมกันของหลาย agent และเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ) แพร่หลายขึ้น อัตราส่วนนี้จะยังขยายตัวต่อไป
(การคาดการณ์ 2026 สามอันดับแรกของ a16z: AI เชิงวิจัยกำลังมา, KYA สานต่อจาก KYC, วิกฤตภาษีล่องหนบนเครือข่าย)
อย่างไรก็ตาม ตอนนี้ agents เหล่านี้ยังอยู่ในสภาวะ “ไม่สามารถไว้วางใจได้” พวกมันขาดวิธีมาตรฐานในการพิสูจน์ตัวตน สิทธิ์ และความรับผิดชอบของตนเอง และไม่สามารถพาตัวตนไปยังแพลตฟอร์มต่างๆ ได้ a16z เปรียบปัญหานี้ว่าเป็นการขาด “SSL เวอร์ชันของ Agent” และเสนอแนวคิด “KYA (Know Your Agent)” โดยเห็นว่าในอนาคต agent ต้องมีข้อมูลรับรองแบบเข้ารหัส เพื่อพิสูจน์ว่ามันเป็นตัวแทนของใคร ทำอะไรได้ และมีบันทึกพฤติกรรมในอดีตอย่างไร
(เทรนด์ AI สามอันดับแรกปี 2026 ของ a16z คุณไม่ควรพลาดสตาร์ทอัปและโอกาสการลงทุน)
AI เริ่มมีส่วนร่วมในการกำกับดูแล โดยอำนาจการควบคุมกลายเป็นปัญหาใหม่
เมื่อ AI agents เริ่มเข้ามามีส่วนร่วมในระบบการจัดสรรทรัพยากรและการตัดสินใจ ปัญหาการกำกับดูแลก็ปรากฏขึ้น a16z ระบุว่า ถึงแม้ในเชิงรูปแบบจะเป็นการตัดสินใจแบบกระจายศูนย์ (decentralized) แต่หากโมเดล AI ระดับล่างยังถูกควบคุมโดยบริษัทเพียงรายเดียว อำนาจจริงก็ยังรวมศูนย์อยู่ที่ผู้ให้บริการโมเดล
รายงานมองว่า ในอนาคตจำเป็นต้องยืนยันที่มาของการฝึก การดำเนินกระบวนการ และบันทึกการตัดสินใจของ AI ผ่านกลไกเข้ารหัส เพื่อให้แน่ใจว่า agent เป็นตัวแทนเจตนารมณ์ของผู้ใช้จริง ไม่ใช่ผลประโยชน์ของผู้จัดหามโมเดล บล็อกเชนสามารถให้ “การกำกับดูแลที่ตรวจสอบได้” แบบนี้ด้วยบันทึกบนเชนและบันทึกการดำเนินการที่แก้ไขไม่ได้
AI agent เริ่ม “ลงมือบริโภคเอง” ทำให้ระบบการชำระเงินมีรูปแบบใหม่
อีกแนวโน้มที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วคือ AI agents เริ่มมีส่วนร่วมโดยตรงในการทำธุรกรรม รายงานชี้ว่า AI agents สามารถซื้อบริการข้อมูล ทรัพยากรการประมวลผล และเครื่องมืออย่าง API ได้แล้ว และทำการชำระบัญชีผ่านเหรียญเสถียร (stablecoins) ทำให้เกิดสิ่งที่เรียกว่า “agent-to-agent commerce”
a16z สังเกตว่า กำลังเกิดรูปแบบใหม่ที่เรียกว่า “ผู้ค้าแบบไร้ฟรอนต์เอนด์” (headless merchants) คือไม่มีเว็บไซต์ ไม่มี UI มีเพียงการให้บริการผ่าน API ซึ่ง agent เรียกใช้โดยตรงและทำการชำระเงินให้เสร็จสมบูรณ์ รูปแบบนี้ท้าทายระบบการชำระเงินแบบดั้งเดิม และยังผลักดันให้ stablecoins และการชำระเงินแบบเข้ารหัส (เช่น โปรโตคอลการชำระเงินที่ฝังอยู่ใน HTTP) พัฒนาอย่างรวดเร็ว
เมื่อ AI ทำให้ต้นทุนการดำเนินการใกล้ศูนย์ “การตรวจสอบ” จะกลายเป็นทรัพยากรที่หายากที่สุด
รายงานเน้นว่า เมื่อ AI ทำให้ต้นทุนการดำเนินการลดลงอย่างรวดเร็ว คอขวดตัวจริงจะย้ายไปที่ “ความสามารถในการตรวจสอบ” มนุษย์ไม่สามารถตรวจสอบการตัดสินใจของ AI ปริมาณมหาศาลได้ในความเร็วเท่ากัน ทำให้ “human in the loop” ค่อยๆ เสื่อมบทบาท
ในสถานการณ์เช่นนี้ หากขาดกลไกการตรวจสอบ ระบบ AI อาจปรับปรุงตัวชี้วัดความผิดพลาดอย่างต่อเนื่องจนเกิด “AI debt” คือประสิทธิภาพเชิงผิวเพิ่มขึ้น แต่ความเสี่ยงสะสมจริง ในมุมมองของ a16z ความไว้วางใจในอนาคตต้องถูก “เขียนลงไปในตัวระบบเอง” ไม่ใช่พึ่งพาการตรวจสอบด้วยคน บล็อกเชนสามารถให้ฐานความไว้วางใจที่โปร่งใสและตรวจสอบย้อนกลับได้ผ่านบันทึกที่ตรวจสอบได้ (provenance) และหลักฐานบนเชน
เมื่อ agent สามารถดำเนินการเองแบบหลายขั้นตอน ผู้ใช้จากเดิมที่เป็นฝ่าย “ปฏิบัติการ” จะเปลี่ยนไปเป็น “ผู้กำกับดูแล” แต่ก็สร้างความเสี่ยงใหม่เช่นกัน—คำสั่งที่คลุมเครืออาจนำไปสู่การตัดสินใจผิด การอนุมัติครั้งเดียวอาจกระตุ้นกระบวนการที่ซับซ้อน และความผิดพลาดอาจไม่ถูกตรวจพบทันที
a16z ระบุว่า ในอนาคตระบบจำเป็นต้องมีขอบเขตสิทธิ์และกลไกการควบคุมที่ชัดเจนยิ่งขึ้น เช่น กำหนดขอบเขตพฤติกรรมของ agent ในชั้นสัญญาอัจฉริยะ หรือผ่านสถาปัตยกรรมแบบ intent-based ให้ผู้ใช้ระบุเฉพาะเป้าหมาย ขณะที่ระบบเป็นผู้รับผิดชอบรายละเอียดการดำเนินการ
บทความนี้คือรายงานล่าสุดของ a16z: เหตุใดบล็อกเชนจึงเป็นส่วนโครงสร้างพื้นฐานที่ AI agent ขาด? เผยแพร่ครั้งแรกที่ 鏈新聞 ABMedia
