“คุณเลี้ยงกุ้งล็อบสเตอร์ไหม?” ช่วงนี้ Web3er ทักทายกันด้วยประโยคนี้เป็นส่วนใหญ่
ต้นปี 2026 หลังจากที่หุ่นยนต์ในรายการฉลองตรุษจีนของจีนสร้างความฮือฮาทั้งงาน ด้วยหุ่นยนต์ที่เป็นตัวแทนของ AI รุ่นใหม่อย่าง OpenClaw กลายเป็นของเล่นใหม่ในวงการเทคโนโลยี มีคนใช้ AI ทำงานบริการลูกค้า บางคนใช้ AI เขียนโค้ด บางคนก็เริ่มทดลองใช้ Agent จำลอง “พนักงานดิจิทัล” ทั้งชุด ล่าสุดแนวคิดที่ถูกพูดถึงในแพลตฟอร์มอินเทอร์เน็ตต่าง ๆ อย่างต่อเนื่องคือ “บริษัทคนเดียว” คือคนหนึ่งสามารถใช้เวิร์กโฟลว์ของ AI เพื่อทำงานที่แต่ก่อนต้องใช้ทีมงานเล็ก ๆ ถึงจะทำได้
ฝั่ง Web3 ก็ไม่ได้นิ่งนอนใจเช่นกัน หากสังเกตสื่ออุตสาหกรรมในช่วงนี้ จะพบว่ามีโปรเจกต์หลายแห่งเริ่มสร้างเนื้อหาเกี่ยวกับ AI Agent บ้างก็ศึกษาวิธีให้ Agent เรียกใช้สินทรัพย์หรือสัญญาอัจฉริยะบนเชนโดยตรง บ้างก็พัฒนาระบบชำระเงิน การระบุตัวตน หรือโครงสร้างพื้นฐานด้านการเงินของ Agent มีการพูดคุยกันเรื่อง “เศรษฐกิจของ Agent” เพื่อให้ AI เข้าร่วมเครือข่ายได้เหมือนผู้ใช้ทั่วไป และบางคนก็เริ่มประกาศแนวคิด “Web4.0” ออกมาอีกด้วย
เห็นตรงนี้แล้ว ก็รู้สึกคุ้นเคยอย่างมาก
เขาว่ากันว่าฟแฟชั่นเป็นวัฏจักร แล้วทำไมวงการเทคโนโลยี (หรือเรียกอีกอย่างว่า วงการคริปโต) จะไม่เป็นเช่นนั้นบ้างล่ะ ยังจำได้ว่าช่วงตลาดหมีในปี 2022 เมื่อ ChatGPT ระเบิดความนิยมอย่างรวดเร็ว AI กลายเป็นหัวข้อที่ทุกคนพูดถึงทันที วงการ Web3 ก็ไม่ได้นิ่งนอนใจ มีแนวคิดใหม่ ๆ เกิดขึ้นมากมาย เช่น AI Agent, เทรดเดอร์ AI, กลยุทธ์อัตโนมัติ ดูเหมือนแค่มี AI ก็สามารถสร้างเรื่องราวใหม่ ๆ ได้แล้ว แต่ความคึกคักนี้ก็ไม่อยู่ได้นาน หลังจากตลาดคริปโตกลับมาขาขึ้นอีกครั้ง ความสนใจของทุกคนก็กลับไปที่คริปโตเป็นหลัก
และในช่วงครึ่งหลังของปี 2025 ตลาดคริปโตก็เริ่มเข้าสู่แนวโน้มขาลงอีกครั้ง ทำให้ Web3 เริ่มมองหาแนวคิดใหม่ ๆ เข้ามารับช่วงต่อ
แต่ในสายตาของ Portal Labs ปัญหาก็อยู่ตรงนี้เอง เมื่อเรื่องราวใดกลายเป็นเทรนด์ คนจำนวนมากในวงการ Web3 จริง ๆ แล้วไม่ได้ตัดสินใจด้านเทคนิคหรือธุรกิจ แต่เป็นการตัดสินใจด้านเนื้อเรื่อง: แนวคิดไหนฮิต ก็ทำแนวคิดนั้น แล้วก็ล้มเหลวตามมา—
หลายทีมเมื่อพยายามผลักดันโปรเจกต์จริง ๆ กลับพบว่า แนวคิดสามารถสร้างขึ้นได้อย่างรวดเร็ว แต่ผลิตภัณฑ์กลับนำไปใช้งานจริงได้ยาก ผู้ใช้อยู่ที่ไหน? สถานการณ์เฉพาะคืออะไร? จะเก็บค่าบริการต่อเนื่องได้อย่างไร? จะดึงดูดการลงทุนได้หรือไม่? คำถามเหล่านี้มักปรากฏขึ้นทีหลังจากโปรเจกต์ดำเนินไปสักระยะหนึ่ง
เมื่อความนิยมลดลง ก็เหลือแต่โปรเจกต์ที่ยังไม่สามารถทำงานได้จริง กระบวนการพัฒนาหยุดอยู่ที่เวอร์ชันทดลอง บางโปรเจกต์ก็เปิดตัวได้อย่างลำบาก แต่หาผู้ใช้ไม่ได้ บางโปรเจกต์ก็หายไปพร้อมกับแนวคิด และในช่วงเวลาสั้น ๆ ก็เหมือนกับว่ามีเส้นทางใหม่เปิดขึ้น แต่เมื่อเวลาผ่านไป ก็พบว่าแท้จริงแล้วสิ่งที่เหลืออยู่ไม่มากนัก
ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นคำถามว่า จะเลือกเจาะลึกในคริปโตต่อไป หรือเปลี่ยนไปเน้น AI ดี ซึ่งก็เป็นปัญหาใหญ่ การเลือกเดินทางแรกก็ไม่ดี ตลาดก็ไม่ค่อยดี การลงทุนอาจไม่คุ้มค่า ส่วนทางหลัง ก็ยังไม่มีรากฐานเท่าที่ควร เทคโนโลยี AI, โครงสร้างบุคลากร และสภาพการแข่งขัน ต่างก็แตกต่างจาก Web3 อย่างสิ้นเชิง ทีมหลายแห่งที่สะสมเทคโนโลยี ผลงาน และชุมชนในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ล้วนสร้างขึ้นบนระบบคริปโต เมื่อเปลี่ยนเส้นทางไปสู่ AI ก็เหมือนเข้าไปในสนามที่ไม่คุ้นเคยเลย ตั้งแต่ความสามารถของโมเดล ข้อมูล ไปจนถึงทีมวิศวกรรม ก็ต้องสร้างใหม่เกือบทั้งหมด
อีกประเด็นที่เป็นความจริงคือ สาย AI เองก็เต็มไปด้วยการแข่งขันอย่างรุนแรง ไม่ว่าจะเป็นบริษัทโมเดลขนาดใหญ่ บริษัทเทคโนโลยีดั้งเดิม หรือสตาร์ทอัปจำนวนมาก ต่างก็ลงทุนในด้านนี้อย่างมหาศาล สำหรับทีมสตาร์ทอัปในวงการ Web3 ที่เคยทำอยู่แล้ว หากเปลี่ยนเส้นทางมาเพราะแนวคิด ก็อาจพบว่า ไม่มีข้อได้เปรียบด้านเทคนิค หรือทรัพยากรในอุตสาหกรรมเลย
จริง ๆ แล้ว สำหรับทีม Web3 หลายแห่ง ยังมีเส้นทางหนึ่งที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนสายงานเป็น AI แต่สามารถเดินต่อในเส้นทาง Web3 ของตัวเอง พร้อมกับคิดว่า คริปโตจะเติมเต็มความสามารถอะไรในระบบ AI ได้บ้าง
หากดูให้ดีในช่วงการพัฒนา AI ช่วงนี้ จะพบว่ายังมีหลายจุดสำคัญที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขอย่างสมบูรณ์
จุดที่ชัดเจนที่สุดคือ ข้อมูล โมเดล AI ยิ่งเก่งขึ้นเท่าไร ข้อมูลที่ใช้ฝึกก็ยิ่งสำคัญเท่านั้น แต่คำถามคือ ข้อมูลมาจากไหน ข้อมูลเชื่อถือได้และเป็นไปตามกฎระเบียบหรือไม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การทำให้ AI Agent สามารถปรับแต่งเฉพาะบุคคล 1 ต่อ 1 ได้อย่างไร ซึ่งเป็นปัญหาที่ยังไม่มีกลไกที่ดีพอ สำหรับ AI ที่พึ่งพาข้อมูลจำนวนมากในการฝึกฝน นี่เป็นปัญหาเชิงพื้นฐานที่ยาวนาน
อีกด้านคือ ตัวตนและการทำงานร่วมกัน เมื่อ AI Agent เริ่มมีส่วนร่วมในภารกิจ การเทรดอัตโนมัติ หรือการตัดสินใจด้านการดำเนินงาน ก็ต้องมีตัวตน สิทธิ์ และกฎเกณฑ์ในการทำงานร่วมกัน เช่น ใครสามารถเรียกใช้ Agent ตัวใดได้? การแบ่งงานระหว่าง Agent เป็นอย่างไร? หลังจากดำเนินงานเสร็จแล้ว จะมีการชำระเงินอย่างไร? คำถามเหล่านี้เป็นเรื่องของการกำหนดตัวตนและการแบ่งปันคุณค่าในเครือข่ายเปิด
อีกเรื่องคือ การชำระเงิน เมื่อ AI Agent เริ่มทำงานในเครือข่าย เรียกใช้บริการ ดึงข้อมูล หรือดำเนินภารกิจ ก็ต้องมีระบบชำระเงินอัตโนมัติขนาดเล็กที่สามารถทำงานได้อย่างต่อเนื่อง แต่ในระบบอินเทอร์เน็ตแบบเดิม การสร้างโครงสร้างการชำระเงินแบบนี้เป็นเรื่องยากมาก
สิ่งเหล่านี้ดูเหมือนเป็นปัญหาของ AI แต่ในความเป็นจริง หลายแนวทางการแก้ไขก็มีอยู่ในระบบเทคโนโลยีของ Crypto เอง ไม่ว่าจะเป็นเครือข่ายข้อมูลเชิงสร้างแรงจูงใจ ระบบตัวตนบนเชน หรือเครือข่ายการชำระเงินแบบเปิด ซึ่งเป็นแนวทางที่ Web3 ได้สำรวจและพัฒนามาตลอดหลายปี
ถ้าทีมสตาร์ทอัปใน Web3 ตั้งใจจะเดินในเส้นทางเหล่านี้ ก็มีสิ่งที่ต้องคิดให้ชัดเจนเป็นอันดับแรก
อันดับแรกคือ ความสามารถด้านเทคนิคของทีมเอง ทีมแต่ละทีมมีความแตกต่างกันมากในด้านเทคโนโลยี บางทีมเก่งด้านโปรโตคอลบนเชน บางทีมเน้นด้านเครือข่ายข้อมูล หรือเน้นด้านผลิตภัณฑ์ระดับแอปพลิเคชัน หากทีมที่ผ่านมาเน้นสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล เช่น การเก็บรวบรวมข้อมูล การสกัดข้อมูล หรือการสร้างตลาดข้อมูล ก็สามารถต่อยอดไปยังข้อมูลสำหรับ AI ได้อย่างเป็นธรรมชาติ เช่น เครือข่ายข้อมูลที่ผู้ใช้ร่วมกันสร้าง ข้อมูลที่สามารถตรวจสอบได้ หรือการสร้างตลาดข้อมูลที่สามารถสร้างแรงจูงใจได้ ถ้าทีมเน้นด้านโปรโตคอลบนเชนหรือโครงสร้างพื้นฐาน ก็สามารถพัฒนาสิ่งที่เกี่ยวข้องกับสภาพแวดล้อมการทำงานของ AI Agent เช่น ตัวตนบนเชน การจัดการสิทธิ์ การสัญญาการดำเนินงาน หรือระบบชำระเงินอัตโนมัติ สำหรับทีมที่เน้นด้านแอปพลิเคชัน เช่น เครื่องมือเทรด แพลตฟอร์มเนื้อหา ชุมชน หรือแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภค ก็สามารถนำ AI ไปเป็นความสามารถเสริมในผลิตภัณฑ์เดิม เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติ การบริหารจัดการอัตโนมัติ หรือใช้ Agent ช่วยทำงานที่เคยต้องใช้คน
ประเด็นต่อมาคือ ความจำเป็นของการมีกรณีใช้งานจริง หลายโปรเจกต์ AI ล้มเหลวอย่างรวดเร็ว ไม่ใช่เพราะเทคโนโลยีไม่ดี แต่เพราะตั้งแต่แรกยังไม่มีการระบุชัดเจนว่ามีความต้องการใช้งานจริงอยู่ตรงไหน คนต้องการอะไร ทำไมต้องใช้ และยินดีจ่ายค่าบริการหรือไม่ คำถามเหล่านี้มักไม่ได้รับคำตอบอย่างจริงจัง แนวคิดในวงการก็พูดกันมาก เช่น “AI+Web3” “เศรษฐกิจของ Agent” “เทรดเดอร์ AI” ฟังดูยิ่งใหญ่ แต่ถ้าถามลงลึก ก็พบว่าจริง ๆ แล้วกลุ่มผู้ใช้งานที่มั่นคงยังมีน้อย ในทางตรงกันข้าม ความต้องการที่ดูไม่หวือหวา เช่น การจัดการข้อมูล การทำงานอัตโนมัติ การคัดกรองข้อมูล หรือการดำเนินภารกิจ กลับเป็นความต้องการที่มีอยู่จริงในธุรกิจระยะยาว นั่นจึงเป็นเหตุผลว่าทำไม เมื่อจะเข้าสู่แนวทาง AI ควรพิจารณาให้ดีว่ามีสภาพแวดล้อมและความต้องการใช้งานจริงอยู่หรือไม่ ถ้าหลักเกณฑ์เหล่านี้เป็นจริง โอกาสที่แนวคิดจะกลายเป็นผลิตภัณฑ์ก็จะสูงขึ้น
สุดท้าย ต้องดูว่า ทีม Web3 มีทรัพยากรที่สามารถเข้าไปในจุดเหล่านี้ได้จริงหรือไม่
ข้อมูล ตัวตน การชำระเงิน ที่กล่าวมาข้างต้น เป็นเรื่องของทรัพยากรในเครือข่าย ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี หากทีมไม่มีแหล่งข้อมูลที่มั่นคง ไม่มีชุมชนผู้ใช้ที่พร้อมสร้างข้อมูล ก็ยากที่จะสร้างเอฟเฟกต์เครือข่ายที่แท้จริง เช่นเดียวกัน ถ้าจะสร้างระบบตัวตนหรือเครือข่ายการทำงานร่วมกันของ AI Agent ก็ต้องมีนักพัฒนา แอปพลิเคชัน หรือ Agent เข้าร่วมด้วย มิฉะนั้น สัญญาและกลไกก็จะไม่สามารถสร้างระบบนิเวศได้ง่าย ๆ ระบบชำระเงินก็เช่นกัน เมื่อ AI Agent เริ่มเรียกใช้บริการ ดึงข้อมูล หรือดำเนินภารกิจ ก็ต้องมีระบบชำระเงินขนาดเล็กที่สามารถทำงานได้อย่างอัตโนมัติ แต่ระบบนี้จะมีประสิทธิภาพจริงก็ต่อเมื่อมี Agent และบริการจำนวนมากพร้อมกันเท่านั้น มิฉะนั้น ก็เป็นแค่โมดูลเทคโนโลยีธรรมดา
ดังนั้น สำหรับทีม Web3 จริง ๆ แล้ว สิ่งที่ควรประเมินมากกว่าคือ “เราจะเข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของเครือข่ายนี้ได้หรือไม่” ทีมมีข้อมูล แพลตฟอร์ม หรือแอปพลิเคชันที่สามารถเข้าไปในระบบได้หรือเปล่า เพราะสิ่งเหล่านี้จะเป็นตัวกำหนดว่าโปรเจกต์จะสามารถเข้าสู่ระดับโครงสร้างพื้นฐานของ AI ได้จริง หรือยังคงอยู่ในระดับแนวคิดเท่านั้น
