นักลงทุนสายเวนเจอร์จากซิลิคอนวัลเลย์ Naval Ravikant ช่วงนี้ได้พูดถึง “vibe coding” ในพอดแคสต์ โดยมองว่า AI coding agent ได้ก้าวข้ามจุดเปลี่ยนสำคัญแล้ว จากเดิมที่เป็นเครื่องมือที่ช่วยเขียนโค้ดเท่านั้น มาวันนี้มันพัฒนาเป็น “ตัวแทนแบบทำงานระยะยาว” ที่สามารถสร้างแอปตั้งแต่ศูนย์ไปจนถึงหนึ่ง (0→1) ได้อย่างจริงจัง เขายังตั้งข้อสังเกตอย่างเฉียบคมว่า เมื่อ AI สามารถสร้าง App แบบเฉพาะบุคคลให้ผู้ใช้ได้โดยตรง ความได้เปรียบด้านซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่ iPhone และ App Store สร้างไว้ในระยะยาว อาจกำลังเผชิญความท้าทาย
Naval บอกว่า จุดเริ่มต้นที่เขากลับมาเขียนโปรแกรมอีกครั้ง คือหลังจากที่ Claude Opus 4.5 เปิดตัวในเดือน 12 ปี 2025 ความสามารถของ AI coding agent ก็พุ่งขึ้นอย่างชัดเจน เขาอธิบายว่า ตัวแทนเหล่านี้ไม่เหมือนเครื่องมือยุคแรกที่แค่ให้โค้ดชิ้นหนึ่งมา แล้วให้ผู้ใช้ก็อปไปวางในสภาพแวดล้อมพัฒนาเท่านั้น แต่สามารถรันงานในเทอร์มินัลได้เป็นเวลานาน เข้าใจระบบไฟล์ เรียกคำสั่ง Unix รันเทสต์ แก้บั๊ก และแม้กระทั่งทำให้แอปทั้งตัวเสร็จสมบูรณ์
เขาเชื่อว่า เหตุผลที่ประสบการณ์แบบนี้ทำให้ติดใจ คือมันลด “ต้นทุนการเริ่มต้น” ในการเขียนโค้ดลงมาก ในอดีต การพัฒนาแอปหนึ่งตัวต้องรู้จัก GitHub, บริการฝั่งหลังบ้าน, Firebase, Railway, Xcode, เครื่องมือฝั่งคำสั่ง (command line) และคำศัพท์วิศวกรรมอีกมากมาย แต่ตอนนี้สิ่งที่ผู้ใช้ต้องทำคือบรรยายความต้องการด้วยภาษาธรรมชาติ และ AI จะช่วยแปลงจากภาษาอังกฤษไปเป็น Python, C, Rust, Lisp หรือเฟรมเวิร์กและคำสั่งเครื่องมือต่าง ๆ สำหรับคนที่มีความเข้าใจพื้นฐานด้านสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ สิ่งนี้ทำให้ “ด่าน” ของการสร้างซอฟต์แวร์ลดลงอย่างรวดเร็ว
จาก App Store ส่วนตัวสู่ตัวติดตามการออกกำลังกาย: AI ทำให้ซอฟต์แวร์กลายเป็น “สั่งตัดส่วนตัว”
Naval เปิดเผยในรายการว่า เขาได้สร้าง “App Store ส่วนตัว” แล้ว App Store นี้ไม่ใช่แพลตฟอร์มเชิงพาณิชย์ที่เปิดให้คนทั่วไปเข้ามาลงขาย แต่เป็นระบบสำหรับเผยแพร่แบบส่วนตัวที่เขาทำให้ตัวเอง เพื่อน และครอบครัว: เขาสามารถสั่งให้ AI สร้างแอป พอ AI ทำเสร็จ ระบบก็ส่งมอบไปยังหน้า App Store ส่วนตัวของเขาโดยอัตโนมัติ แล้วให้เขาติดตั้งบน iPhone ได้ด้วยการกดปุ่มครั้งเดียว
เขายกตัวอย่างว่า เขาเคยขอให้ AI สร้างแอปติดตามการออกกำลังกายที่ตรงกับนิสัยการใช้งานของเขาแบบเต็มที่ เขาต้องการให้มันรวมความสามารถของ Tonal และ Ladder ปฏิบัติตาม Apple Human Interface Guidelines ให้หน้าตาเหมือนแอป native ของ Apple อีกทั้งยังอ่านประวัติการฝึกที่ผ่านมา ทำให้การป้อนบันทึกชุดใหม่ง่ายขึ้น สร้างกราฟ คำนวณคะแนนกำลัง (strength score) และแม้กระทั่งอ่านบทความเชิงวิทยาศาสตร์ เพื่อคิดว่าเขาควรประเมินความก้าวหน้าของกล้ามเนื้อแต่ละส่วนอย่างไร ต่อมามันยังสามารถเชื่อมกับ Apple Health เพื่อดึงข้อมูลอย่างเช่นอัตราการเต้นของหัวใจได้
Naval เน้นว่า แอปแบบนี้อาจไม่ได้จำเป็นต้องมาแทนที่ผลิตภัณฑ์ที่เติบโตเต็มที่ทั้งหมด สำหรับความต้องการระดับมวลชน เช่น การสื่อสาร การเรียกรถ แบงก์ และแพลตฟอร์มโซเชียล ตลาดก็ยังจะมี “best-of-breed” ที่ดีที่สุดอยู่ แต่สิ่งที่ AI coding agent เปิดออกอย่างแท้จริง คือความต้องการแบบ “เฉพาะตัวสุด ๆ” และ “เฉพาะกลุ่มสุด ๆ” ซอฟต์แวร์ที่มีอยู่เพื่อคุณเท่านั้น เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของคุณเท่านั้น และบางครั้งอาจสร้างขึ้นเพื่อสถานการณ์ในชีวิตช่วงหนึ่งโดยเฉพาะ
นี่เองคือเหตุผลที่เขามองว่า vibe coding น่าดึงดูดกว่าการเล่นเกมด้วยซ้ำ เกมอิเล็กทรอนิกส์ทำให้ผู้เล่นอินด้วยการตอบสนองแบบเรียลไทม์ รางวัลจากภารกิจ และเส้นโค้งความยาก แต่ถึงอย่างนั้นก็ยังเป็นโลกปิดที่คนอื่นออกแบบไว้แล้ว ส่วน vibe coding คือโลกที่เปิดกว้าง โดยพื้นฐานคือเครื่องทัวริง (Turing machine) เป้าหมายของผู้ใช้สามารถขยายได้ไม่สิ้นสุด และยังสามารถสร้างประโยชน์ที่จับต้องได้ในโลกจริง
“รู้ว่าตัวเองต้องการอะไร” คือทักษะที่สำคัญที่สุด
อย่างไรก็ตาม Naval ยังชี้ว่า vibe coding ไม่ได้ทำให้ทุกคนกลายเป็นวิศวกรได้โดยอัตโนมัติ คนส่วนใหญ่ยังมองคอมพิวเตอร์เป็นกล่องดำ ถึงแม้ความยากจะลดลง 10 เท่า 100 เท่า แต่สำหรับพวกเขาอาจไม่ได้มีความหมายอะไร
สิ่งที่ได้ประโยชน์จริง ๆ คือคนที่ “มีวิสัยทัศน์ชัดเจน มีความสามารถในการสื่อสารอย่างตรงไปตรงมา และมีแรงขับในการสร้างสรรค์” Naval มองว่า ความสามารถที่สำคัญที่สุดของ vibe coding ไม่ใช่ไวยากรณ์โค้ด แต่คือการรู้ว่าตัวเองต้องการอะไร เมื่อผู้ใช้สามารถอธิบายได้ชัดเจนว่าโปรดักต์ควรหน้าตาแบบไหน ทำงานอย่างไร และรายละเอียดไหนสำคัญ AI ก็จะช่วยทำให้ความคิดกลายเป็นต้นแบบที่ทำงานได้อย่างรวดเร็ว
เขายกประสบการณ์ในอดีตของตัวเองที่ก่อตั้ง AirChat มาเทียบ AirChat คือโปรดักต์สังคมที่เน้นการสื่อสารด้วยเสียงและวิดีโอ โดยตอนนั้นเขาทำงานกับวิศวกร 8 ถึง 9 คน ใช้เวลา 9 ถึง 12 เดือนเพื่อสร้างหลายเวอร์ชัน สุดท้ายโปรดักต์ไม่ประสบความสำเร็จ ทีมขายบริษัท ทำให้นักลงทุนได้คืนเงิน และยังทำให้พนักงานได้รับการจัดสรรที่เหมาะสม
แต่ในยุค vibe coding ตอนนี้ เขากำลังทำโปรดักต์แนวเดียวกันขึ้นใหม่ด้วยตัวคนเดียว และสามารถปรับได้ทั้งหมดตามสัญชาตญาณของตัวเอง ในอดีต ตอนทำงานร่วมกับทีมวิศวกร แม้ผู้ก่อตั้งจะมีวิสัยทัศน์แรงมาก ก็ยังต้องประนีประนอมอยู่ตลอด: สั่งให้เลื่อนไอคอนซ้ายไปขวาแล้วกลับมาซ้ำ ๆ ไม่ได้ และไม่สามารถคาดหวังให้ทีมทำตามทุกความรู้สึกเชิงสัญชาตญาณได้เสมอไป ส่วน AI agent ไม่มีอีโก้ ไม่มีความรำคาญ และจะไม่รู้สึกถูกทำร้ายจากการที่มีการปรับแก้ซ้ำแล้วซ้ำเล่า
Naval มองว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะขยายขอบเขตการสำรวจความคิดสร้างสรรค์ด้านซอฟต์แวร์ เหมือนกับที่《Minecraft》ตอนเริ่มต้น Notch คนเดียวเป็นคนทำ เกมลุคแบบบล็อกในมาตรฐานงานศิลป์ของเกมยุคเดิมอาจดูด้อย แต่ก็ยังคงรักษาสัญชาตญาณของโปรดักต์ไว้ได้ครบ vibe coding อาจทำให้มีโปรดักต์แบบนี้เกิดขึ้นมากขึ้น คือเป็นโปรดักต์ที่ไม่ได้ถูกความเห็นร่วมของทีมทำให้แบนลง
การทำสตาร์ทอัพซอฟต์แวร์ล้วน ๆ ไม่คุ้มลงทุนแล้วหรือ? Naval: คูเมืองกำลังถูก AI กิน
มุมมองที่ถกเถียงที่สุดในรายการ คือการประเมินของ Naval ต่อวงการลงทุนเชิงกลยุทธ์ (VC) เขาเคยโพสต์ในแพลตฟอร์มโซเชียลว่า “ซอฟต์แวร์ล้วน ๆ กำลังกลายเป็นสิ่งที่ไม่คุ้มค่าแก่การลงทุนอย่างรวดเร็ว” และในพอดแคสต์ เขายิ่งพูดให้ตรงกว่านั้นอีก: หากความได้เปรียบทั้งหมดของบริษัทคือ “ฉันเขียนซอฟต์แวร์ที่คนอื่นเขียนไม่ได้” มันก็จะไม่ใช่สิ่งที่มีมูลค่าในการลงทุน
เหตุผลของเขามี 2 ข้อ: ข้อแรก วันนี้ coding agent สามารถประกอบฟีเจอร์จำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว ข้อสอง ความก้าวหน้าของ coding agent เหล่านี้เร็วมาก จนภายใน 1 ปีหรืออาจเร็วกว่านั้นก็คือสามารถเขียนซอฟต์แวร์ที่มีสถาปัตยกรรมครบกว่าและขยายได้ดีกว่าได้แล้ว กล่าวอีกนัยหนึ่ง “คูเมือง” ที่เกิดจากความสามารถในการพัฒนาฟีเจอร์ล้วน ๆ กำลังถูก AI บีบอัดอยู่
ดังนั้น Naval จึงเชื่อว่า VC ควรหันไปมองโครงสร้างที่ยากต่อการทำซ้ำอย่างรวดเร็วมากกว่า เช่น ฮาร์ดแวร์, เครือข่ายที่ได้ประโยชน์ร่วม (network effects), โมเดล AI, ความได้เปรียบด้านข้อมูล หรือกำแพงเชิงโครงสร้างอื่น ๆ ที่เลียนแบบยาก เขายังเสนอด้วยว่า “การฝึกโมเดล AI” อาจเป็น “การเขียนซอฟต์แวร์” เจนถัดไป อย่างน้อยจนกว่าการวิจัยอัตโนมัติและการฝึกโมเดลแบบอัตโนมัติจะนิ่งและพร้อมเต็มที่ ตัวโมเดล AI เองก็ยังอาจเป็นโอกาสใหม่สำหรับการเริ่มธุรกิจและการลงทุนได้
สิ่งนี้ไม่ได้หมายความว่าเขามองโลกแย่ต่อผู้สร้างซอฟต์แวร์รายบุคคล ตรงกันข้าม เขาคิดว่านี่คือการกลับมาของยุคผู้สร้างรายบุคคล สำหรับคนที่ต้องการทำการทดลอง ตรวจต้นแบบ และยืนยันตลาดในระยะแรก ตอนนี้คือยุคที่ดีที่สุดในประวัติศาสตร์ แต่ถ้าโปรดักต์ต้องให้บริการผู้ใช้จำนวนมาก ต้องเผชิญทราฟฟิกสูงและความต้องการด้านความปลอดภัยที่ซับซ้อน ผู้ก่อตั้งก็ยังต้องมีทีมวิศวกรจริงจัง อาจถึงขั้นต้องเขียนสถาปัตยกรรมทั้งชุดใหม่
AI เก่งมาก แต่ยังต้องการคนคอยกำกับ: โมเดลจะตามใจ จะขี้เกียจ
Naval ไม่ได้บรรยาย coding agent เป็นเครื่องมือสารพัด เขาชี้ว่าเมื่อขนาดของโค้ดใหญ่ขึ้น โมเดลจะเริ่มเจอข้อจำกัดที่ชัดเจน
ข้อจำกัดนั้นมาจาก context window ที่มีเพดาน เมื่อโค้ดเบสเกินขอบเขตที่โมเดล “จดจำ” ได้ในครั้งเดียว มันจะเริ่มเดา บีบอัดบริบท ลืมเป้าหมายเดิม และแม้กระทั่งเริ่มแก้ผิดจุดหรือแก้บั๊กในทางที่ไม่ถูกต้อง Naval เล่าว่า โมเดลอาจแก้บั๊กเดิมซ้ำ 5 ครั้ง หรือทำแพตช์แก้เร็วโดยใช้แนวทางที่ผิดในเชิงสถาปัตยกรรม แย่กว่านั้นคือบางครั้งมันอาจลบฟีเจอร์หรือสถานการณ์การใช้งานที่ทำให้เกิดบั๊กออกไปโดยตรง เพื่อกำจัดบั๊ก
ดังนั้นในระหว่างการพัฒนา เขาจะต้องหยุดโมเดลค่อนข้างบ่อย ๆ เพื่อสั่งให้โมเดลอย่าไปทำ hack อย่าแก้แบบแค่ patch อย่างเดียว แต่ให้กลับไปแก้ในระดับสถาปัตยกรรม ตลกร้ายคือโมเดลมักจะตอบทันทีว่า “คุณพูดถูก นั่นคือ hack” แม้สิ่งนั้นอาจไม่ใช่ hack จริง ๆ แต่มันก็ยังมีแนวโน้มจะตอบสนองตามสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการ
Naval ใช้คำอุปมาเกี่ยวกับ AI agent ว่ามันเหมือนสุนัขล่าสัตว์ มันอาจเก่งกว่าคุณในการจับเป็ด แต่ถ้าคุณชี้ผิดนก มันก็อาจพุ่งออกไปเหมือนเดิม นั่นหมายความว่า มนุษย์ยังต้องรับผิดชอบทิศทาง การตัดสินใจเชิงสถาปัตยกรรม กลยุทธ์การดีบัก และรสนิยมด้านโปรดักต์
เขายังกล่าวว่า เขาจะให้โมเดลหลายตัวช่วยตรวจโค้ดกันเอง เช่น หลังจาก Claude เขียนเสร็จ เขาก็ส่งโค้ดขึ้น GitHub แล้วโมเดลอย่าง Codex, Gemini, Grok สามารถช่วยตรวจสอบ pull request ได้โดยอัตโนมัติ เหมือนโต๊ะวงกลมของ AI แต่ผลจริงไม่ได้ยิ่งใหญ่เท่าที่คิด เพราะโมเดลยังมี groupthink อยู่มาก และถ้าผู้ใช้บิดคำตอบไปในทิศทางใดทิศทางหนึ่ง โมเดลส่วนใหญ่ก็จะเดินตามไป โดยไม่ค่อยกล้าทักหรือโต้แย้งอย่างหนัก
ทำไม coding agent พัฒนาได้เร็วที่สุด? เพราะโค้ดยืนยันได้ง่าย
Naval เชื่อว่า ในสายงานการเขียนโปรแกรม AI ก้าวหน้าได้เร็วเป็นพิเศษ เพราะ “โค้ดยืนยันได้ง่าย”
โค้ดจะคอมไพล์ได้ไหม, เทสต์ผ่านหรือไม่, ฟีเจอร์ทำงานได้สำเร็จหรือไม่ ล้วนมีสัญญาณตอบกลับที่ค่อนข้างชัดเจน คณิตศาสตร์ก็มีคุณสมบัติคล้ายกัน เพราะมีชุดข้อมูลสำหรับโจทย์จำนวนมากและคำตอบที่ตรวจสอบได้ ในบางมิติ ระบบขับขี่อัตโนมัติก็เช่นกัน เพราะสามารถสร้างวงจรตอบกลับผ่านข้อมูลจำนวนมากและสภาพแวดล้อมจำลองได้
แต่เมื่อเทียบกัน การเขียนเชิงสร้างสรรค์ การตัดสินด้วยรสนิยม และงานวิจัยในสาขาใหม่จะยากกว่ามาก โมเดลอาจสร้างบทความได้ไม่จำกัด แต่ใครจะเป็นคนตัดสินว่า “ดีหรือไม่ดี”? ถ้าสุ่มเอาคนจำนวนหนึ่งที่มีค่าจ้างต่ำมาช่วยติดป้ายว่า “ดี” หรือ “ไม่ดี” ผลลัพธ์ก็จะสะท้อนรสนิยมของคนกลุ่มนั้นเท่านั้น Naval มองว่า ถ้าโมเดลจะยกระดับจริง ๆ มันต้องมี “วงจรตอบกลับด้านรสนิยม” ซึ่งยากกว่าการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากอยู่มาก
เขาคาดว่าเหตุผลหนึ่งที่ coding model ในช่วงไม่นานนี้แข็งแกร่งขึ้น อาจเป็นเพราะบรรดาวิศวกรซอฟต์แวร์ที่เก่งที่สุดเริ่มใช้งานโมเดลเหล่านี้อย่างหนัก ทำให้โมเดลได้ทั้งโค้ดคุณภาพสูงและได้วงจรตอบกลับด้านรสนิยมที่มีคุณภาพสูง นั่นแปลว่า AI ไม่ได้เรียนรู้แค่จากโค้ด แต่เริ่มเรียนรู้จากการตัดสินของวิศวกรระดับท็อปด้วยว่า “โค้ดที่ดีควรเป็นอย่างไร”
วิกฤตของ Apple: เมื่อผู้ใช้ไม่ต้องเปิด App แค่คุยกับ AI agent ก็พอ
การประเมินของ Naval ต่อ Apple เข้มข้นเป็นพิเศษ เขาเชื่อว่า ทันทีที่ AI agent สามารถสร้างอินเทอร์เฟซและฟังก์ชันแบบทันทีตามความต้องการ ผู้ใช้จะไม่จำเป็นต้องเปิดแอปบ่อย ๆ และไม่ต้องพึ่งพา ecosystem ของแอปเดิมที่มีอยู่บน iPhone อีกต่อไป
ในอดีต ถ้าผู้ใช้จะเรียกรถ ก็ต้องเปิด Uber ถ้าจะบันทึกการออกกำลัง ก็ต้องเปิดแอปฟิตเนส ถ้าจะทำงานบางอย่างให้เสร็จ ก็ต้องค้นหาแอปที่เกี่ยวข้องในมือถือ แต่ในรูปแบบอินเทอร์เฟซแบบมี agent ผู้ใช้แค่พูดว่า “ช่วยฉันเรียกรถ Uber” “บันทึกการฝึกของฉัน” “ช่วยทำเรื่องนี้ให้สำเร็จ” ในจุดนี้ จุดเริ่มต้นจริง ๆ จะไม่ใช่หน้าจอหลักของ iPhone อีกต่อไป แต่มันคือโมเดล AI
Naval มองว่า สิ่งนี้จะทำให้ Apple อ่อนแรงลงในจุดแข็งหลักที่สั่งสมมายาวนาน คูเมืองของ Apple ไม่ใช่แค่ฮาร์ดแวร์ แต่รวมถึงระบบปฏิบัติการ App Store แอป native การบูรณาการในเชิงนิเวศ และ UI เมื่อผู้ใช้สื่อสารเป็นหลักผ่าน Claude, Codex, Gemini หรือ AI agent อื่น ๆ โทรศัพท์ก็จะกลายเป็นเพียงหน้าจอ แบตเตอรี่ และอุปกรณ์เชื่อมต่อเครือข่ายเท่านั้น ถึงตอนนั้น Android ก็สามารถให้ความสามารถเหล่านี้ได้ Apple ก็จะถูกบีบให้เหลือความแตกต่างไม่มาก
เขายังพูดตรง ๆ ว่า Apple ที่ตามหลังในด้าน AI อาจกลายเป็นความผิดพลาดเชิงยุทธศาสตร์ที่ใหญ่ที่สุดของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีในยุคนี้ Apple อาจไม่ได้หายไปทันที และยังอาจสร้างเงินได้มหาศาลต่อไป แต่เหมือน Microsoft ที่พลาดคลื่นมือถือ หลังจากนั้น Windows ก็ไม่ได้เป็น “ศูนย์กลางการคำนวณ” ของโลกส่วนบุคคลอีกต่อไป Apple ก็อาจสูญเสียเพดานการเติบโตในอนาคตท่ามกลางกระแส AI agent
บริษัทซอฟต์แวร์จะกลายเป็นบริษัทของคนเดียว? AI customer support ก็แก้บั๊กได้โดยตรง
Naval ยังเล่าถึงกระบวนการพัฒนาที่เขากำลังสร้าง: เขามีระบบรายงานบั๊กฝังอยู่ในแอป ผู้ใช้เห็นปัญหาแล้วกดปุ่ม ระบบก็จะส่ง log ไปยังเซิร์ฟเวอร์ ทุก ๆ 24 ชั่วโมง Claude จะจัดระเบียบ bug report ทั้งหมดโดยอัตโนมัติ พยายามแก้ปัญหา และใส่การแก้ลงในสาขา (branch) เพื่อรอให้เขาตรวจ สุดท้ายสิ่งที่เขาต้องตัดสินใจคือ บั๊กจริงไหม วิธีแก้ดีหรือไม่ และควรรวมเพื่อปล่อยขึ้นไลน์หรือไม่
เขาคิดว่าในอนาคต การพัฒนาฟังก์ชันอาจทำในลักษณะใกล้เคียงกัน ผู้ใช้เสนอความต้องการฟีเจอร์และโหวตจัดอันดับ AI agent จะรับหน้าที่จัดระเบียบ ออกแบบ สร้างจริง และตอบกลับ สุดท้ายผู้ดูแลที่มีรสนิยมด้านโปรดักต์จะเป็นคนตัดสินว่า “ฟีเจอร์ไหนควรขึ้นไลน์” และ “ผู้ใช้จริง ๆ แล้วต้องการอะไรไม่ออก” อันไหนไม่ควร
สิ่งนี้ทำให้เส้นแบ่งระหว่าง “ฝ่ายบริการลูกค้า” กับ “วิศวกรรม” เริ่มพร่าเลือน ในอุดมคติ ฝ่ายบริการลูกค้าไม่ได้แค่ตอบคำถาม แต่ยังเข้าใจโปรดักต์ แก้บั๊ก เขียนโค้ด ทำงานทุก ๆ 24 ชั่วโมง และยังไม่มีอีโก้ ไม่เจ็บปวดเพราะเขียนโค้ดจำนวนมากแล้วสุดท้ายถูกทิ้ง Naval มองว่า โมเดลแบบนี้จะทำให้บริษัทซอฟต์แวร์ที่มีคนเดียวหรือสองคน มีศักยภาพในการให้บริการผู้ใช้ระดับหลักล้าน และอาจถึงระดับสิบล้านได้
เขาชี้ว่า ในประวัติศาสตร์มีเคสใกล้เคียงอยู่แล้ว เช่น Notch ที่ทำ《Minecraft》คนเดียว, Satoshi Nakamoto ที่เริ่มบิตคอยน์ด้วยทีมขนาดเล็กมาก, และ Instagram กับ WhatsApp ช่วงแรก ๆ ก็สร้างอิทธิพลมหาศาลด้วยทีมเล็กเช่นกัน แต่ AI coding agent จะทำให้ “ปาฏิหาริย์ของทีมเล็ก” เกิดบ่อยขึ้น
Vibe Coding จะไม่ทำให้วิศวกรหายไป แต่จะนิยามใหม่ว่าใครเป็นผู้สร้างซอฟต์แวร์ได้
มุมมองของ Naval ต่อ vibe coding ไม่ใช่ “วิศวกรไม่สำคัญอีกต่อไป” ตรงกันข้าม เมื่อโปรดักต์ไปสู่ผู้ใช้วงกว้าง ข้อกำหนดด้านความปลอดภัย ความเสถียรของสถาปัตยกรรม และการทำธุรกิจจริง วิศวกรที่เก่งตัวจริงยังคงขาดไม่ได้
แต่สิ่งที่เขาชี้ให้เห็นจริง ๆ คือ จุดเริ่มต้นของการสร้างซอฟต์แวร์กำลังถูกเขียนใหม่ เดิมที ระหว่างความคิดกับการทำต้นแบบต้องผ่านทรัพยากรวิศวกรรม การทำงานร่วมกันของทีม ตารางการพัฒนา และต้นทุน แต่ตอนนี้คนที่มีสัญชาตญาณด้านโปรดักต์ชัดเจน สามารถทิ้งความต้องการให้ AI ได้เลย และได้เวอร์ชันที่ทำงานได้จริงภายในไม่กี่นาทีถึงไม่กี่ชั่วโมง
สิ่งนี้จะเปลี่ยนรูปแบบ 3 อย่าง: 1) ซอฟต์แวร์แบบเฉพาะบุคคลจะโตแบบระเบิด 2) สตาร์ทอัพที่ใช้แค่การเขียนฟังก์ชันเพื่อสร้างกำแพงจะทำให้ยากต่อการได้มูลค่า (valuation) 3) แพลตฟอร์มเดิม ๆ อย่างมือถือและ App Store จะถูก AI agent เข้ามาท้าทายใหม่
บทความนี้ 《納瓦爾寶典》Naval: AI Agent คือจุดเริ่มต้นของการยุติ Apple, Vibe Coding ทำ App ได้ทุกคน เผยแพร่ครั้งแรกใน 鏈新聞 ABMedia
