2026 AI Agent Economic Outlook: Reshaping AI Identity and Network Value Flow
- Core Viewpoint: The article predicts 2026 will be a pivotal year for the establishment of the AI Agent economy. AI will evolve from generative tools into autonomous economic participants with agency and deeply integrate with the Crypto value layer. Its development will undergo a structural leap around three core trends: research paradigms, financial identity, and economic models.
- Key Elements:
- Research paradigms shift towards an "Agent-Wrapping-Agent" architecture, significantly enhancing performance on complex tasks through recursive collaboration. For example, Sakana AI's "AI Scientist" can automate research paper generation at a cost of around $15.
- Financial infrastructure faces a transformation from KYC to KYA (Know Your Agent) to address compliance risks posed by "non-human identities" that vastly outnumber humans. This necessitates establishing a complete digital identity and authorization system based on DIDs and verifiable credentials.
- Open networks confront a "hidden tax" crisis brought by AI Agents, manifested in the soaring zero-click search rate (reaching 65% in 2025), which erodes traffic and revenue for content ecosystems.
- Economic models are being restructured through nanopayments (e.g., x402 protocol) and programmable IP (e.g., Story Protocol), aiming to implement usage-based micropayments and automated royalty distribution to compensate data producers.
- Marketing focus will shift from Search Engine Optimization (SEO) to AI Engine Optimization (AEO). Brands will need to compete to become the preferred data source or sponsored context within AI Agent reasoning processes.
ผู้เขียนต้นฉบับ: @BlazingKevin_ นักวิจัยที่ Movemaker
บทนำ: การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างจาก AI สร้างสรรค์สู่ "พฤติกรรมของ Agent"
ในปี 2026 สาขาปัญญาประดิษฐ์จะผ่านการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างจาก "ความสามารถในการสร้างสรรค์" สู่ "พลังการดำเนินการของ Agent" หากกล่าวว่า ปี 2023-2024 เป็นเรื่องเกี่ยวกับความสามารถในการสร้างสรรค์ภาษาที่น่าทึ่งของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แล้ว ปี 2026 จะเป็นเครื่องหมายของการก่อตั้งอย่างเป็นทางการของ "เศรษฐกิจ AI Agent"
จากการคาดการณ์และการวิเคราะห์ของทีมวิจัย a16z Crypto เราศึกษาต่อไปและพบว่า ปี 2026 จะเป็นปีที่เครื่องมือผลิตภาพอย่าง AI และชั้นการกระจายมูลค่าอย่าง Crypto ผสานรวมกันอย่างลึกซึ้ง
AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือที่ตอบสนองคำสั่งของมนุษย์อย่างเฉยเมยอีกต่อไป แต่กลายเป็นผู้มีส่วนร่วมเชิงรุกที่มีความสามารถในการให้เหตุผล วางแผน ซื้อขาย และค้นพบด้วยตนเอง
จากรายงานแนวโน้มของ a16z Crypto แนวโน้มหลักสามประการที่จะปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ AI+Crypto ในปี 2026 คือ:
- กระบวนทัศน์การวิจัยใหม่: จาก Agent เดี่ยว สู่ "Agent-Wrapping-Agent"
- การปฏิวัติโครงสร้างพื้นฐานทางการเงิน: จาก KYC สู่ KYA (Know Your Agent)
- การปรับโครงสร้างโมเดลเศรษฐกิจ: การแก้ไขวิกฤต "ภาษีแฝง" ที่เครือข่ายเปิดเผยเผชิญ ผ่านการชำระเงินแบบนาโน (Nano-payment) และ IP ที่ตั้งโปรแกรมได้
แนวโน้มทั้งสามนี้ไม่ได้มีอยู่อย่างโดดเดี่ยว: การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์การวิจัยต้องพึ่งพาการทำงานร่วมกันระดับสูงระหว่าง Agent; การทำงานร่วมกันระดับสูงต้องการให้ Agent มีตัวตนที่สามารถยืนยันได้ (KYA); และ Agent ที่มีตัวตนต้องปฏิบัติตามโปรโตคอลการแลกเปลี่ยนมูลค่าใหม่เมื่อเข้าถึงข้อมูล
1. ยุคใหม่ของนักปราชญ์: สถาปัตยกรรม "Agent-Wrapping-Agent" ในการวิจัยระดับสูง
ตั้งแต่ปีนี้เป็นต้นไป คำจำกัดความของ "การวิจัยด้วยความช่วยเหลือของ AI" จะเกิดการก้าวกระโดดเชิงคุณภาพ
เราไม่ได้พูดถึงเพียงการค้นหาวรรณกรรมหรือการสรุปข้อความแบบง่ายๆ อีกต่อไป แต่กำลังเป็นพยานถึงระบบ AI ที่สามารถให้เหตุผลเชิงสาระ สร้างสมมติฐาน และแม้กระทั่งแก้ไขปัญหาระดับปริญญาเอกได้ด้วยตนเอง
พลังขับเคลื่อนหลักของการเปลี่ยนแปลงนี้อยู่ที่การเปลี่ยนจากวิศวกรรมพรอมต์เชิงเส้นของโมเดลเดียว สู่เวิร์กโฟลว์ AWA ที่ซับซ้อนและเรียกซ้ำ
1.1 ความก้าวหน้าของความสามารถในการให้เหตุผล: ก้าวข้ามขอบเขตของการจับคู่รูปแบบ
Scott Kominers จาก a16z ชี้ให้เห็นว่า โมเดล AI กำลังวิวัฒนาการจากการทำความเข้าใจคำสั่งอย่างเดียว ไปสู่การสามารถรับคำสั่งเชิงนามธรรม (เช่น การแนะนำนักศึกษาปริญญาเอก) และส่งคืนคำตอบที่ใหม่และถูกต้องในการดำเนินการ ความก้าวหน้าทางเทคนิคล่าสุดแสดงให้เห็นว่า โมเดล AI กำลังก้าวข้ามเพดานของ "นกแก้วสุ่ม" แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการให้เหตุผลที่ช้าและรอบคอบ คล้ายกับการคิดเชิง "ระบบ" ของมนุษย์
1.1.1 "ภาพหลอนที่มีประโยชน์"
เมื่อความสามารถในการให้เหตุผลเพิ่มขึ้น รูปแบบการวิจัยแบบ "นักปราชญ์" ใหม่กำลังก่อตัวขึ้น Scott อธิบายรูปแบบนี้ว่า: "การใช้ AI ข้ามขอบเขตสาขาวิชา คาดเดาความเชื่อมโยงเชิงลึกที่อาจมีอยู่ระหว่างโทโพโลยีกับเศรษฐศาสตร์ ชีววิทยากับวัสดุศาสตร์"
คุณสมบัติ "ภาพหลอน" ของโมเดลใหญ่ที่ถูกวิพากษ์วิจารณ์ กำลังถูกปรับโครงสร้างใหม่ในบริบทของการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ให้กลายเป็นกลไก "การสำรวจแบบสร้างสรรค์":
- กรณีศึกษาโปรตีน: นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยวอชิงตันใช้ "ภาพหลอนครอบครัวทั้งหมด" (แนวคิด) สร้างโครงสร้างโปรตีนที่ไม่ซ้ำกันมากกว่า 1 ล้านชนิดที่ไม่มีอยู่ในธรรมชาติ เอนไซม์ลูซิเฟอเรสชนิดใหม่ที่ถูกคัดกรองออกมามีกิจกรรมการเร่งปฏิกิริยาเทียบเท่ากับเอนไซม์ธรรมชาติ แต่มีความจำเพาะต่อสารตั้งต้นสูงกว่า
- การค้นพบพลศาสตร์ของไหล: ผ่านเครือข่ายประสาทเทียมที่มีข้อมูลทางกายภาพ (PINNs) นักวิจัยค้นพบจุดเอกฐานที่ไม่เสถียรใหม่ในสมการเนเวียร์-สโตกส์ (Navier-Stokes equations) ซึ่งเผยให้เห็นรูปแบบที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนในการเคลื่อนที่ของไหล
แก่นกลางของรูปแบบการวิจัยนี้คือ: อนุญาตให้โมเดล "คิดเพ้อฝัน" ในพื้นที่เชิงนามธรรมเพื่อสร้างสมมติฐานเอนโทรปีสูง จากนั้นใช้ตัวตรวจสอบตรรกะที่เข้มงวดในการคัดกรองสมมติฐาน
1.2 รายละเอียดสถาปัตยกรรม AWA
เพื่อควบคุมความสามารถในการให้เหตุผลและการสร้างสรรค์อันทรงพลังนี้ เวิร์กโฟลว์การวิจัยกำลังเปลี่ยนจากแบบราบเรียบสู่แบบลำดับชั้น AWA ไม่ได้หมายถึงเพียงการสนทนาระหว่าง Agent หลายตัวเท่านั้น แต่ยังหมายถึงโครงสร้างควบคุมแบบเรียกซ้ำและแบ่งชั้น
1.2.1 โหมดผู้ประสานงาน-ผู้ปฏิบัติงาน
นี่คือโหมดการนำ AWA ไปใช้ที่เป็นกระแสหลักในปัจจุบัน Agent "หัวหน้านักวิจัย" รับผิดชอบในการรักษาบริบทโดยรวมและเป้าหมายการวิจัย แบ่งงานออกเป็นส่วนๆ และกระจายไปยังกลุ่ม Agent "ผู้ปฏิบัติงาน" เฉพาะทาง
- ข้อได้เปรียบทางสถาปัตยกรรม: ข้อมูลจาก Anthropic แสดงให้เห็นว่าระบบหลาย Agent ที่ประกอบด้วย Claude Opus เป็น Agent นำ และ Claude Sonnet เป็น Agent ย่อย มีประสิทธิภาพสูงกว่า Agent เดี่ยว Claude Opus ถึง 90.2% ในงานวิจัยที่ซับซ้อน
- การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ส่วนใหญ่มาจากการแยกบริบท – Agent นำไม่จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลซ้ำซ้อนของแต่ละงานย่อย จึงรักษาความชัดเจนในการให้เหตุผลไว้ได้
1.2.2 การปรับปรุงตนเองแบบเรียกซ้ำและเฟรมเวิร์ก MOSAIC
คุณลักษณะสำคัญอีกประการของสถาปัตยกรรม AWA คือการนำวงจร Reflexion (การสะท้อนคิด) มาใช้ เมื่อ Agent ระดับล่างล้มเหลวในการทำงาน ข้อมูลข้อผิดพลาดจะถูกส่งกลับไปยัง Agent "นักวิจารณ์" เพื่อวิเคราะห์และแก้ไข
เฟรมเวิร์ก MOSAIC (Multi-Agent System for AI-driven Code generation) โดยการนำ "Agent สะท้อนคิดตนเอง" และ "Agent สร้างหลักการ" เฉพาะทางมาใช้ ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการสร้างโค้ดวิทยาศาสตร์ได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยไม่ต้องพึ่งพากรณีทดสอบการตรวจสอบ วงจรปิด "ลองผิดลองถูก-สะท้อนคิด-ลองใหม่" นี้เลียนแบบกระบวนการคิดของนักวิทยาศาสตร์มนุษย์เมื่อเผชิญกับความล้มเหลวในการทดลอง
1.3 กรณีศึกษา: "นักวิทยาศาสตร์ AI" ของ Sakana AI
กรณีการนำ AWA ไปใช้ที่น่าสนใจที่สุดในปี 2025 คือระบบ "The AI Scientist" ที่เปิดตัวโดย Sakana AI นี่คือระบบที่ออกแบบมาเพื่อดำเนินกระบวนการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ทั้งหมดโดยอัตโนมัติ
1.3.1 กระบวนการวงจรปิดการวิจัยอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
- การสร้างความคิดสร้างสรรค์: ระบบใช้เทมเพลตโค้ดเริ่มต้น (เช่น NanoGPT) ใช้ LLM เป็น "ตัวดำเนินการกลายพันธุ์" ระดมสมองเพื่อสร้างทิศทางการวิจัยที่หลากหลาย และเรียกใช้ Semantic Scholar API เพื่อค้นหาวรรณกรรมเพื่อให้แน่ใจว่ามีความใหม่
- การทดลองซ้ำ: Agent "นักทดลอง" เขียนและรันโค้ด หากการทดลองล้มเหลว ระบบจะบันทึกบันทึกข้อผิดพลาดผ่านเครื่องมือ Aider และซ่อมแซมโค้ดด้วยตนเอง จนกว่าจะได้แผนภูมิที่มองเห็นได้
- การเขียนบทความ: Agent "นักเขียน" ใช้ LaTeX เขียนบทความวิทยาศาสตร์ฉบับสมบูรณ์ ครอบคลุมบทคัดย่อ วิธีการ ผลการทดลอง และค้นหาวรรณกรรมอ้างอิงด้วยตนเองเพื่อสร้าง BibTeX
- การตรวจสอบโดยเพื่อนอัตโนมัติ: บทความที่สร้างขึ้นจะถูกส่งไปยัง Agent "ผู้ตรวจสอบ" ที่จำลองขึ้น ซึ่งให้คะแนนตามมาตรฐานของงานประชุมระดับสูงสุด (เช่น NeurIPS) ระบบสามารถแก้ไขหลายรอบตามความคิดเห็นของผู้ตรวจสอบได้
1.3.2 ประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจและคุณภาพ
ประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจของระบบ "นักวิทยาศาสตร์ AI" น่าทึ่ง: ค่าใช้จ่ายในการคำนวณเพื่อสร้างบทความวิจัยฉบับสมบูรณ์เพียงประมาณ 15 ดอลลาร์ บทความที่ระบบสร้างขึ้นชื่อ "Compositional Regularization" ผ่านการตรวจสอบโดยเพื่อนของงานสัมมนา ICLR ได้สำเร็จ แม้ว่าจะยังมีข้อจำกัดเช่นภาพหลอนการอ้างอิงและข้อบกพร่องทางตรรกะ แต่กรณีนี้พิสูจน์ให้เห็นว่า AI มีความสามารถไม่เพียงแต่ช่วยในการวิจัย แต่ยังดำเนินการกระบวนการวิจัยที่สมบูรณ์ได้
2. คำสั่งของตัวตน: จาก KYC สู่ KYA
เมื่อ Agent ได้รับมอบอำนาจให้ทำงานและทำธุรกรรม เศรษฐกิจดิจิทัลเผชิญกับวิกฤตตัวตนที่ไม่เคยมีมาก่อน Sean Neville (ซีอีโอของ Catena Labs) เตือนว่าจำนวน "ตัวตนที่ไม่ใช่มนุษย์" ในภาคบริการทางการเงินสูงถึง 96 เท่า ของจำนวนพนักงานมนุษย์ และในบางสถิติสูงถึง 100:1 Agent เหล่านี้—ที่ไม่มีบัญชีธนาคาร ไม่มีการยืนยันตัวตนที่แท้จริง แต่ทำงานด้วยความเร็วของเครื่องจักร—เป็นช่องโหว่ด้านการปฏิบัติตามกฎหมายขนาดใหญ่ อุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนจาก KYC แบบดั้งเดิมอย่างเร่งด่วนสู่ KYA (Know Your Agent)
2.1 การระเบิดของตัวตนที่ไม่ใช่มนุษย์ (NHI) และความเสี่ยง
2.1.1 "AI เงา" และความไม่สมดุล 96:1
สถาบันการเงิน 45% ยอมรับว่ามี "Agent AI เงา" ที่ไม่ได้รับการอนุมัติภายในองค์กร Agent เหล่านี้สร้าง "เกาะแห่งตัวตน" นอกกรอบธรรมาภิบาลอย่างเป็นทางการ
- สถานการณ์ความเสี่ยง: Agent ทดสอบที่ใช้สำหรับการปรับทรัพยากรคลาวด์ให้เหมาะสม อาจซื้ออินสแตนซ์สำรองราคาแพงโดยอัตโนมัติโดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์ หรือบอทซื้อขายที่ทริกเกอร์คำสั่งขายผิดพลาดในช่วงความผันผวนของตลาด
- ปัญหาการระบุที่มา: เมื่อ Agent ละเมิดกฎ ใครต้องรับผิดชอบ? วิศวกรที่พัฒนามัน? ผู้จัดการที่นำไปใช้? หรือผู้ผลิตโมเดลพื้นฐาน? หากไม่มี KYA ความรับผิดชอบเหล่านี้ไม่สามารถกำหนดได้
2.2 กรอบ KYA: รากฐานแห่งความไว้วางใจของเศรษฐกิจเครื่องจักร
KYA ไม่ใช่แค่การออกบัตรประจำตัว แต่เป็นการสร้างระบบตัวตนดิจิทัลที่สมบูรณ์ซึ่งรวมถึงตัวหลัก ข้อมูลประจำตัว สิทธิ์ และชื่อเสียง
2.2.1 เสาหลักสามประการของ KYA
- ตัวหลัก: หน่วยงานที่มีความรับผิดชอบทางกฎหมายต่อ Agent Agent ต้องเชื่อมโยงผ่านวิธีการเข้ารหัสกับบัญชีมนุษย์หรือองค์กรที่ผ่านการตรวจสอบ KYC/KYB
- ตัวตนของ Agent: ตัวตนดิจิทัลเฉพาะตัวที่อิงตาม ตัวระบุแบบกระจายศูนย์ DID ถูกสร้างขึ้นจากการเข้ารหัส ไม่สามารถแก้ไขได้ และสามารถพกพาข้ามแพลตฟอร์มได้
- การมอบอำนาจ (Mandate/Delegation): คำแถลงสิทธิ์ที่ออกผ่าน ข้อมูลประจำตัวที่สามารถตรวจสอบได้ (Verifiable Credentials, VCs) ตัวอย่างเช่น VC สามารถระบุว่า: "Agent นี้ได้รับอนุญาตให้ใช้จ่ายแทน Alice บน Amazon โดยมีขีดจำกัดสูงสุด 500 ดอลลาร์"
2.2.2 การผูกมัดด้วยวิทยาการเข้ารหัสลับและสายโซ่แห่งความไว้วางใจ
เมื่อ Agent เริ่มธุรกรรม มันจะแสดง VC ผู้ตรวจสอบไม่จำเป็นต้องเชื่อถือ Agent เอง เพียงตรวจสอบว่าลายเซ็นดิจิทัลบน VC มาจากผู้ออกที่เชื่อถือได้หรือไม่ กลไกนี้สร้าง "สายโซ่แห่งความไว้วางใจ": ธนาคารเชื่อถือองค์กร -> องค์กรออก VC ให้ Agent -> ผู้ค้าตรวจสอบ VC -> ธุรกรรมผ่าน
2.3 การแข่งขันของสแต็กโปรโตคอล: การกำหนดมาตรฐานตัวตนของ Agent
2.3.1 Skyfire และโปรโตคอล KYAPay
Skyfire เปิดตัวมาตรฐานเปิด KYAPay นวัตกรรมหลักอยู่ที่โทเค็นผสม:
- โทเค็น kya: ประกอบด้วยข้อมูลตัวตน (เช่น "Agent องค์กรที่ตรวจสอบแล้ว")
- โทเค็น pay: ประกอบด้วยความสามารถในการชำระเงิน (เช่น "ได้รับอนุญาตล่วงหน้า 10 USDC")
- โทเค็น kya+pay: รวมตัวตนและการชำระเงินเข้าด้วยกัน อนุญาตให้ Agent ทำ "การชำระเงินแบบผู้เยี่ยมชม" ได้โดยไม่ต้องกรอกแบบฟอร์มด้วยตนเอง
2.3.2 Catena Labs และ ACK (Agent Commerce Kit)
Catena Labs ที่ก่อตั้งโดย Sean สถาปนิกของ USDC เปิดตัว ACK โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้าง "HTTP สำหรับพาณิชย์ของ Agent" ACK เน้นการใช้มาตรฐาน W3C DID และการทำให้บัญชีเป็นนามธรรม (Account Abstraction) เพื่อให้ Agent ควบคุมกระเป๋าเงินสัญญาอัจฉริยะบนบล็อกเชนโดยตรง ซึ่งให้ความปลอดภัยที่แข็งแกร่งกว่าคีย์ API
2.3.3 Google AP2 และส่วนขยาย x402
Agent Payments Protocol (AP2) ที่ Google เปิดตัวใช้ "หนังสือมอบอำนาจ" ในการจัดการสิทธิ์ และร่วมมือกับ Coinbase พัฒนา ส่วนขยาย AP2 x402 เพื่อรวมมาตรฐานการชำระเงินด้วยคริปโตเข้ากับโปรโตคอลโดยตรง
<
