Yang Haipo ซีอีโอของ ViaBTC: จาก Nof1 ถึง x402 การอภิปรายสั้นๆ เกี่ยวกับแอปพลิเคชันและอนาคตของ AI Agents
- 核心观点：x402协议旨在解决AI间高频微支付问题。
- 关键要素：
- 降低AI支付门槛，无需KYC。
- 通过Facilitator实现毫秒级高频交易。
- Token钱包可设授权额度，控制风险。
- 市场影响：推动API调用向“按需付费”模式演进。
- 时效性标注：中期影响。
ด้วยการแข่งขันซื้อขายสด Nof1 AI และโปรโตคอล x402 ของ Coinbase ที่ได้รับความสนใจอย่างกว้างขวาง สถานการณ์การใช้งานของเอเจนต์ AI ในด้านการเงินและการชำระเงินจึงขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ในฐานะตัวแทนของโปรโตคอลการชำระเงิน AI อะไรคือความแตกต่างระหว่างโปรโตคอล x402 และโปรโตคอลการชำระเงินแบบดั้งเดิม? สถานการณ์การชำระเงินของโปรโตคอล x402 คืออะไร? และเมื่อการชำระเงินด้วย AI พัฒนาไปอย่างก้าวกระโดด สถานการณ์การใช้งานที่คาดการณ์ไว้ของเอเจนต์ AI จะเป็นอย่างไรในอนาคต? เพื่อตอบคำถามเหล่านี้ เราจึงได้เชิญ Yang Haipo ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ ViaBTC มาพูดคุยเชิงลึกเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของโปรโตคอล x402 และศักยภาพในอนาคตของเครือข่ายความร่วมมือด้าน AI
ถาม: โปรโตคอล x402 กลายเป็นประเด็นร้อนในวงการเมื่อเร็วๆ นี้ คุณมีความคิดเห็นอย่างไรเกี่ยวกับการใช้การชำระเงินแบบโทเค็นของโปรโตคอล x402 เพื่อแก้ปัญหาการชำระเงินใน AI
หยาง ไห่โป: จริงๆ แล้ว หากมองข้ามแนวคิดเรื่อง "การชำระเงินด้วย AI" ในมุมมองของวิศวกร x402 ก็เป็นโปรโตคอลที่ค่อนข้างเรียบง่าย หัวใจหลักของโปรโตคอลนี้ไม่ได้อยู่ที่การคิดค้นวิธีการชำระเงินแบบใหม่ แต่อยู่ที่การรวมการชำระเงินแบบออนเชนเข้ากับเว็บเซอร์วิสมาตรฐาน และแก้ปัญหาความน่าเชื่อถือและการดำเนินการของการชำระเงินแบบออนเชนด้วยการนำระบบอำนวยความสะดวกมาใช้
หลายคนเปรียบเทียบ x402 กับวิธีการชำระเงินแบบดั้งเดิม แต่จริงๆ แล้วระบบเหล่านี้ให้บริการกลุ่มเป้าหมายที่แตกต่างกัน ระบบการชำระเงินแบบดั้งเดิมอย่าง Alipay และ Visa มอบประสบการณ์การใช้งานที่ยอดเยี่ยม แต่ระบบเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาสำหรับมนุษย์ ไม่ใช่ AI สำหรับตัวแทน AI ระบบการชำระเงินแบบดั้งเดิมในปัจจุบันมีปัญหาสำคัญสองประการ ประการแรก อุปสรรคในการเข้าถึง การเปิดบัญชีธนาคารและทำ KYC โดยใช้สคริปต์เป็นเรื่องยาก แต่การสร้างที่อยู่กระเป๋าเงินที่รองรับการชำระเงินแบบ on-chain นั้นใช้เพียงบรรทัดเดียวของโค้ด ประการที่สอง มีค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรม การโต้ตอบของ AI เกิดขึ้นบ่อยครั้งและกระจัดกระจาย ตัวอย่างเช่น หากตัวแทนเรียกใช้อินเทอร์เฟซข้อมูลและมีค่าธรรมเนียม 0.0001 ดอลลาร์ ค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมของธนาคารอาจสูงกว่าจำนวนนั้นหากใช้เครือข่ายของ Visa
ดังนั้น x402 จึงใช้ประโยชน์จากความสามารถในการเขียนโปรแกรมของโทเค็น ร่วมกับบทบาทมิดเดิลแวร์ของ Facilitator เพื่อแก้ปัญหาสถานการณ์ "การชำระเงินแบบไมโครอัตโนมัติ" นี้ ในสถานการณ์นี้ Facilitator เปรียบเสมือน "Alipay" ในโลกของเครื่องจักร ที่จัดการการยืนยันแบบออนเชนที่ซับซ้อนด้วยตัวเอง ช่วยให้ AI สามารถทำธุรกรรมความถี่สูงให้เสร็จสมบูรณ์ด้วยความเร็วระดับมิลลิวินาที
ในระบบการชำระเงินแบบออนเชนแบบดั้งเดิม การโต้ตอบนั้นค่อนข้างช้าและซับซ้อน แนวทางของ x402 คือการให้ผู้อำนวยความสะดวกทำหน้าที่เป็น "ตัวแทนการดำเนินการ" สำหรับธุรกรรมออนเชน ผู้อำนวยความสะดวกมีหน้าที่ตรวจสอบลายเซ็น โอนเงิน ยื่นธุรกรรม และจัดการรายละเอียดต่างๆ บนเชน ในขณะที่ผู้ชำระเงินเพียงแค่ส่งลายเซ็นให้กับผู้อำนวยความสะดวก โดยไม่จำเป็นต้องดำเนินการบนเชนโดยตรง วิธีนี้ช่วยลดความยุ่งยากของกระบวนการชำระเงินได้อย่างมากสำหรับทั้งผู้ซื้อและผู้ขาย เนื่องจากผู้อำนวยความสะดวกจะเป็นผู้แก้ไขปัญหาความน่าเชื่อถือและการชำระเงินให้กับพวกเขา
ถาม: คุณมีความคิดเห็นอย่างไรเกี่ยวกับแนวโน้มการพัฒนาของ x402? ปัญหาหรือข้อจำกัดใดบ้างที่อาจเผชิญเมื่อนำไปใช้จริง?
หยาง ไห่โป: สำหรับอนาคต ผมเชื่อว่าคุณค่าของ x402 อยู่ที่เครือข่ายเศรษฐกิจแบบตัวแทนถึงตัวแทนเป็นหลัก มากกว่าประสบการณ์การชำระเงินของผู้ใช้ปลายทาง สำหรับผู้ใช้ทั่วไป การชำระเงินควรจะราบรื่นไร้ที่ติ ในอนาคต คุณจะไม่เห็นตัวแทน AI แจ้งให้คุณ "สแกนเพื่อชำระเงิน" เมื่อคุณสั่ง "วิเคราะห์แนวโน้มตลาดให้ฉันทุกเช้าเวลา 9 โมงเช้า" ตัวแทนจะเข้าถึงข่าวสารหรือข้อมูลโซเชียลมีเดียจากผู้ให้บริการหลายรายโดยอัตโนมัติเบื้องหลัง สำหรับค่าใช้จ่ายที่อาจเกิดขึ้นจากการโทรความถี่สูง ตัวแทนสามารถชำระเงินและรับบริการผ่านโปรโตคอล x402 โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ โมเดลนี้จะผลักดันการเรียกใช้ API จาก "ระบบสมัครสมาชิก" แบบดั้งเดิมไปสู่ "ระบบจ่ายตามการใช้งาน" อย่างแท้จริง เพราะ x402 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทำงานร่วมกันแบบกระจายตัวระหว่างเครื่องที่มีความถี่สูงเช่นนี้
ยิ่งไปกว่านั้น ยังมีข้อได้เปรียบด้านความปลอดภัยที่มักถูกมองข้ามไป ในปัจจุบัน หากคุณต้องการให้ AI ซื้อของให้คุณ คุณแทบจะไม่กล้าให้หมายเลขบัตร Visa ของคุณเลย เพราะบัตรเครดิตมีความรับผิดแบบไม่จำกัด หากตัวแทนถูกโจมตีหรือเกิดอาการประสาทหลอน มันอาจจะ "ใช้บัตรของคุณจนเต็มวงเงิน" ได้จริง อย่างไรก็ตาม กระเป๋าโทเค็นช่วยให้คุณกำหนดวงเงินที่ได้รับอนุญาตสำหรับ AI ได้ เช่น "บัญชีเงินใช้จ่าย" 100 USDC วิธีนี้ทำให้สามารถจัดการความสูญเสียได้ แม้ว่าตัวแทนจะทำงานผิดพลาดก็ตาม
อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก x402 ได้รับการออกแบบอย่างเรียบง่าย ข้อบกพร่องของมันก็เห็นได้ชัดเจนเช่นกัน ประการแรก โปรโตคอล x402 ต้องพึ่งพาตัวกลางอย่าง Coinbase อย่างมาก แม้ว่าวิธีนี้จะทำให้การพัฒนาง่ายขึ้น แต่ก็ทำให้เกิดจุดล้มเหลวเพียงจุดเดียว หากเซิร์ฟเวอร์ของตัวกลางล่ม หรือหากตัวกลางมีพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสมหรือเซ็นเซอร์ธุรกรรมของคุณ ห่วงโซ่การชำระเงินทั้งหมดก็จะล่ม ซึ่งเป็นตัวอย่างคลาสสิกของความเสี่ยงแบบรวมศูนย์ ในทางกลับกัน การออกแบบที่เรียบง่ายของ x402 ยังส่งผลให้เกิดข้อบกพร่องด้านการทำงานบางอย่าง เช่น "การคืนเงิน" ปัจจุบัน โปรโตคอล x402 ยังไม่มีกลไกการคืนเงินในตัว การชำระเงินเชิงพาณิชย์ในโลกแห่งความเป็นจริงจำเป็นต้องจัดการกับข้อพิพาทจำนวนมาก เช่น บริการที่ไม่สมบูรณ์หรือสินค้าเสียหาย และลักษณะที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ของ x402 ทำให้กระบวนการเหล่านี้ยากต่อการดำเนินการ
ในบริบทนี้ อุตสาหกรรมกำลังสำรวจโปรโตคอลการชำระเงินของตัวแทนที่ครอบคลุมและเป็นสากลมากขึ้น เช่น AP2 ของ Google พวกเขากำลังพยายามสร้างมาตรฐานที่เป็นหนึ่งเดียวที่สามารถรองรับ Visa/Mastercard แบบดั้งเดิม รองรับสกุลเงินดิจิทัล และคำนึงถึงกระบวนการทางธุรกิจที่ซับซ้อน เช่น การคืนเงิน ในระยะยาว โปรโตคอลขนาดใหญ่อย่าง AP2 คือแนวทางที่เราหวังว่าจะได้เห็นอย่างแน่นอน แต่เนื่องจากการออกแบบที่ซับซ้อนและมีผู้มีส่วนได้ส่วนเสียจำนวนมากที่เกี่ยวข้อง จึงยังคงห่างไกลจากการใช้งานจริง ในทางกลับกัน x402 โดดเด่นในเรื่องความเรียบง่าย ไม่ต้องรอให้ธนาคารอัปเกรดระบบ ตราบใดที่คุณมีกระเป๋าเงินและโค้ด ก็สามารถใช้งานได้ในปัจจุบัน
ถาม: กลับมาที่ปัจจุบัน จากการสังเกตส่วนตัวของคุณ ในพื้นที่ใดเป็นหลักที่เอเจนต์ AI ถูกนำไปใช้งานและสร้างมูลค่าที่แท้จริง?
หยาง ไห่โป: พูดตรงๆ เลยก็คือ ในตอนนี้ ผู้ที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากเอเจนต์ AI จริงๆ แล้วคือตัวนักพัฒนาเอง การเขียนโปรแกรมคู่ AI กลายเป็นกิจวัตรประจำวันของวิศวกรหลายคน และเอเจนต์อย่าง Cursor ก็ได้รับการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย สำหรับโปรเจกต์ขนาดใหญ่และซับซ้อน นักพัฒนาคงไม่มอบความรับผิดชอบทั้งหมดให้กับ AI อย่างแน่นอน เพราะในขั้นตอนนี้ยังไม่สมจริงนัก อย่างไรก็ตาม สำหรับบางงานที่น่าเบื่อแต่ใช้เวลานาน เช่น การตรวจสอบโค้ด การทดสอบยูนิต และแม้แต่การสร้างตรรกะของอัลกอริทึม เอเจนต์ AI สามารถจัดการภาระงานส่วนใหญ่ได้แล้ว ช่วยประหยัดเวลาของนักพัฒนาได้อย่างมาก
อีกกรณีหนึ่งที่น่าสนใจคือการช่วยเหลือบุคลากรที่ไม่ใช่สายงานเทคนิค ยกตัวอย่างเช่น "Vibe Coding" ซึ่งได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เพราะมันช่วยปลดปล่อยจินตนาการของบุคลากรที่ไม่ใช่สายงานเทคนิค ก่อนหน้านี้ หากไม่มีทักษะการเขียนโปรแกรม แม้จะมีไอเดียดีๆ ก็ไม่สามารถนำไปใช้งานได้ แต่ในปัจจุบัน คุณสามารถใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อถ่ายทอดไอเดียของคุณไปยังเอเจนต์ ซึ่งจะเขียนโค้ดให้คุณ แน่นอนว่าเราต้องมองโลกตามความเป็นจริงด้วย Vibe Coding ไม่ใช่เครื่องมืออเนกประสงค์แบบ "คลิกเดียว" และผลลัพธ์ของเอเจนต์มักต้องอาศัยการดีบักซ้ำๆ ยิ่งไปกว่านั้น แม้ว่า Vibe Coding จะช่วยให้นำไปใช้งานได้อย่างรวดเร็ว แต่หลังจากทำซ้ำหลายครั้ง โค้ดก็อาจบวมและยุ่งเหยิงได้ง่าย ซึ่งเป็นความท้าทายสำคัญสำหรับการบำรุงรักษาและอัปเกรดในภายหลัง อย่างไรก็ตาม แม้ว่าอัตราความสำเร็จในปัจจุบันจะอยู่ที่เพียง 30-40% แต่ความก้าวหน้าที่ Vibe Coding มอบให้บุคลากรที่ไม่ใช่สายงานเทคนิค ตั้งแต่ศูนย์ถึงหนึ่ง ยังคงเป็นสิ่งที่มีค่าอย่างยิ่ง
ในงานจริงยังมีความต้องการเล็กๆ น้อยๆ ที่ดูเหมือนเล็กน้อยแต่ก็เป็นเรื่องปกติ ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาบางครั้งอาจต้องการไอคอน สไตล์ปุ่ม หรือแบบร่างอินเทอร์เฟซง่ายๆ ในอดีต พวกเขาสามารถขอความช่วยเหลือจากเพื่อนร่วมงานด้านการออกแบบได้เท่านั้น ปัจจุบัน Agent สามารถช่วยคุณสร้างไอคอนหรือ UI แบบร่างแรกได้อย่างรวดเร็ว แม้ว่าจะเป็นเพียง "แบบร่างที่ใช้งานได้" ก็ตาม ซึ่งช่วยประหยัดเวลาในการสื่อสารไปมาได้มาก
แม้ว่า AI จะไม่สมบูรณ์แบบในหลายๆ ด้าน แต่ก็เพียงพอสำหรับทีมขนาดเล็กและนักพัฒนาอิสระที่ต้องการสร้างการสาธิตหรือ MVP
ถาม: จากการสังเกตของคุณ ศักยภาพในอนาคตของเอเจนต์ AI มีอะไรบ้าง? เป็นไปได้ไหมว่าจะมีความพยายามใหม่ๆ ที่คล้ายกันนี้เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมคริปโตในอนาคต?
หยาง ไห่โป: หากมองในกรอบเวลาที่ยาวนานขึ้น ผมคิดว่าศักยภาพของ AI Agent ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ระดับการพัฒนาและการช่วยเหลือในปัจจุบันเท่านั้น ยังมีความเป็นไปได้อีกมากมายในอนาคต เช่น การทำงานร่วมกันแบบอัตโนมัติมากขึ้น และงานจัดซื้อจัดจ้างแบบอัตโนมัติ
มีการสำรวจที่น่าสนใจในอุตสาหกรรมนี้อยู่แล้ว ยกตัวอย่างเช่น การแข่งขันซื้อขายสดด้วย AI ของ Nof1 ช่วยให้ตัวแทนภายใต้โมเดลที่แตกต่างกันสามารถทดสอบความสามารถเชิงกลยุทธ์ในสภาพแวดล้อมตลาดจริงได้ ในกรณีนี้ AI ไม่เพียงแต่ให้ข้อมูลเท่านั้น แต่ยังสร้างการดำเนินการแบบวงจรปิดของตัวเองอีกด้วย
ยิ่งไปกว่านั้น ตลาดแลกเปลี่ยนจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เริ่มรองรับ MCP (หมายเหตุบรรณาธิการ: Model Context Protocol) ยกตัวอย่างเช่น CoinEx ซึ่งเป็นตลาดแลกเปลี่ยนในระบบนิเวศของเรา ได้เปิด ตัวบริการ MCP ที่เกี่ยวข้องบน GitHub แล้ว ด้วยความช่วยเหลือของบริการ MCP ดังกล่าว AI Agent สามารถเข้าถึงข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ กราฟแท่งเทียน ฟีดข่าว และข้อมูลอื่นๆ จากตลาดแลกเปลี่ยนได้โดยตรง จากนั้นจึงทำการวิเคราะห์เชิงลึกร่วมกับโมเดล ในทางทฤษฎี AI Agent ไม่เพียงแต่สามารถสร้างกลยุทธ์โดยอัตโนมัติตามความต้องการของผู้ใช้และพารามิเตอร์ความเสี่ยงเท่านั้น แต่หากนำไปใช้งานจริงในพื้นที่ ยังสามารถส่งคำสั่งซื้อขายได้โดยอัตโนมัติอีกด้วย ในสถานการณ์นี้ AI Agent จะมีความสามารถอย่างแท้จริง เช่น การซื้อขายอัตโนมัติและการสร้างตลาดอย่างชาญฉลาด ตัวอย่างเช่น สามารถปรับราคาและปริมาณคำสั่งซื้อขายแบบไดนามิกโดยการรับข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับความลึกของตลาด ความผันผวน และปริมาณการซื้อขาย ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและสภาพคล่องของตลาด การเกิดขึ้นของความสามารถเหล่านี้บ่งชี้ว่า AI Agent ได้เปลี่ยนจากเพียงแค่ "ช่วยคุณค้นหาข้อมูล" ไปเป็น "ช่วยคุณตัดสินใจและดำเนินการตามนั้น"
ในโมเดลนี้ เรายังสามารถเห็นการประยุกต์ใช้ x402 ได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น หากคุณขอให้ตัวแทน A เขียนรายงานการวิเคราะห์ Bitcoin เชิงลึก แต่ตัวมันเองไม่มีข้อมูลที่เกี่ยวข้อง มันจะเรียกตัวแทนอื่นๆ โดยอัตโนมัติเพื่อให้ทำงานครบทั้งเชน ซึ่งประกอบด้วยการขอข้อมูลการถือครองและธุรกรรมบนเชนจากตัวแทน B ซึ่งรับผิดชอบการตรวจสอบข้อมูลบนเชนและการชำระเงินโดยอัตโนมัติ การขอสรุปความเชื่อมั่นจากตัวแทน C ซึ่งรับผิดชอบการรวบรวมข่าวสาร และการชำระเงินจำนวนเล็กน้อยอีกครั้ง แม้ว่าผลลัพธ์ที่คุณเห็นจะเป็นแค่ "การรับรายงาน" แต่จริงๆ แล้วมีการทำธุรกรรมแบบไมโครทรานแซคชันระหว่างตัวแทนหลายรายการเกิดขึ้นเบื้องหลัง
จากตัวอย่างที่มีอยู่ เราจะเห็นได้ว่า Nof1 พิสูจน์แล้วว่า AI สามารถตัดสินใจได้ MCP แก้ปัญหาวิธีที่ AI รวบรวมข้อมูลและดำเนินการ และ x402 ช่วยให้ AI สามารถทำงานร่วมกับเอเจนต์อื่นๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้น ผมเชื่อว่าศักยภาพของเอเจนต์ AI มีอยู่สองทิศทาง คือ การตัดสินใจอัตโนมัติที่แข็งแกร่งขึ้น และการทำงานร่วมกันอย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น เมื่อเอเจนต์สามารถค้นหาทรัพยากร ซื้อบริการ เรียกใช้เครื่องมือ และดำเนินงานทั้งหมดได้โดยอัตโนมัติ สิ่งที่เราเห็นจะไม่ใช่ความสามารถของโมเดลเดียวอีกต่อไป แต่จะเป็นเสมือนระบบเศรษฐกิจดิจิทัลที่ประกอบด้วยเอเจนต์หลายตัว สิ่งเหล่านี้อาจเพิ่งเริ่มต้นในวันนี้ แต่ผมเชื่อว่าอนาคตของเอเจนต์ AI จะเต็มไปด้วยความเป็นไปได้
