บันทึกจากปี 2028: AI จะนำมาซึ่งวิกฤตเศรษฐกิจระดับโลกที่กวาดล้างทุกสิ่ง

หมายเหตุบรรณาธิการ: ในช่วงวันหยุดตรุษจีนที่เพิ่งผ่านมา การพัฒนา AI สร้างความสั่นสะเทือนมากกว่าที่ DeepSeek เคยสร้างขึ้นในช่วงตรุษจีนปีที่แล้วมาก แต่ว่าครั้งนี้ ความวิตกกังวลมีมากกว่าความตื่นเต้น

วันที่ 20 กุมภาพันธ์ เป็นวันแรกของการซื้อขายในตลาดหุ้นฮ่องกงในปีม้า มูลค่าตลาดของบริษัท AI ที่ก่อตั้งมาเพียงสี่ปีอย่าง MiniMax พุ่งสูงถึงกว่า 3 ล้านล้านดอลลาร์ฮ่องกงในช่วงกลางวัน; ในขณะที่บริษัท AI อีกแห่งที่เข้าตลาดหุ้นเกือบพร้อมกันอย่าง Zhipu AI ก็มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งเช่นกัน มูลค่าตลาดรวมของทั้งสองบริษัทเกิน 6.2 ล้านล้านดอลลาร์ฮ่องกง ซึ่งมีขนาดใกล้เคียงหรือแม้แต่เกินบริษัทอินเทอร์เน็ตยักษ์ใหญ่เก่าแก่อย่าง Kuaishou, JD.com และ Ctrip

ความวิตกกังวลนี้ไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะในจีนเท่านั้น อารมณ์ความรู้สึกเกี่ยวกับ AI ระหว่างจีนและสหรัฐอเมริกากลายเป็นภาพสะท้อนของกันและกัน ด้านหนึ่ง งานแสดงคืนก่อนตรุษจีนปี 2026 ได้กลายเป็นเวทีที่ AI และหุ่นยนต์ถูกนำมาแสดงอย่างหนาแน่น เรื่องเล่าเชิงเทคนิคได้เข้าสู่ชีวิตประจำวันของผู้คนด้วยความหนาแน่นสูงและจังหวะที่รวดเร็ว ในอีกด้านหนึ่ง ตลาดหุ้นสหรัฐฯ ผันผวนซ้ำแล้วซ้ำเล่า โดยเฉพาะในกลุ่มซอฟต์แวร์, SaaS และร้านอาหารที่ตกต่ำลงอย่างต่อเนื่อง ตลาดเริ่มถกเถียงกันอีกครั้งเกี่ยวกับผลกระทบลำดับที่สองของ AI ไม่ใช่แค่บริษัทไหนจะชนะ แต่คือมันจะเปลี่ยนแปลงการจ้างงาน การบริโภค เครดิต และวัฏจักรเศรษฐกิจมหภาคอย่างไร

ความรู้สึกต่อต้านของสาธารณชนต่อการรับข้อมูลเทคโนโลยีที่มากเกินไป กับความกังวลของชนชั้นนำทางการเงินต่อความเสี่ยงเชิงโครงสร้าง กำลังหลอมรวมกัน ในบริบทของอารมณ์ความรู้สึกเช่นนี้ บทความของ Citrini Research นี้ปรากฏขึ้น และกลายเป็นการแสดงออกที่เป็นรูปธรรมของความวิตกกังวลอย่างรวดเร็ว บทความนี้กำหนดสถานการณ์สมมติขึ้นมา ในเดือนมิถุนายน 2028 ผลกระทบที่พลิกผันของปัญญาประดิษฐ์ทำให้คนทำงานออฟฟิศจำนวนมากตกงาน การใช้จ่ายของผู้บริโภคลดลง สินเชื่อที่สนับสนุนโดยซอฟต์แวร์ผิดนัดชำระหนี้ และเศรษฐกิจเข้าสู่ภาวะหดตัว

จนถึงปัจจุบัน บทความนี้มีผู้อ่านบน Twitter มากกว่า 23 ล้านครั้ง ถือเป็นเหตุการณ์สาธารณะที่มีความร้อนแรงมากที่สุดครั้งหนึ่งในระยะเวลาอันใกล้นี้ และแม้แต่ถูกมองว่าเป็นชนวนที่ทำให้กลุ่มเทคโนโลยีในตลาดหุ้นสหรัฐฯ ผันผวนรุนแรงในวันจันทร์ (23 กุมภาพันธ์) โดยดัชนีดาวโจนส์ร่วงลงมากที่สุด ลดลงกว่า 800 จุด อัตราส่วนการขึ้นลงของหุ้นสหรัฐฯ น่าเศร้า โดยมีเพียง 27% ของหุ้นที่ปรับตัวสูงขึ้น หุ้นกลุ่มซอฟต์แวร์ การชำระเงิน และบริการจัดส่งอาหารได้รับผลกระทบอย่างหนัก โดยหุ้นที่กล่าวถึงในบทความอย่าง DoorDash (DASH), American Express (AXP), KKR (KKR) และ Blackstone (BX) ล้วนร่วงลงเกิน 8%

บทความนี้อาจไม่ได้อธิบายการตกต่ำของตลาดโดยตรง แต่มันได้ขยายความวิตกกังวลที่มีอยู่เดิมในตลาดให้ใหญ่ขึ้น ในช่วงเวลาที่การพลิกผันของ AI ความไม่แน่นอนทางภูมิรัฐศาสตร์ และความไม่แน่นอนเชิงมหภาคซ้อนทับกัน เรื่องเล่าที่มืดมนและสอดคล้องกันเพียงพอ ก็สามารถทำให้อารมณ์ความรู้สึกที่เปราะบางหาทางออกได้

ผู้เขียนบทความนี้คือ Citrini Research และ Alap Shah Citrini Research ก่อตั้งโดย James van Geelen; Alap Shah จบการศึกษาจาก Harvard University สาขาเศรษฐศาสตร์ หลังจากจบการศึกษาเคยทำงานเป็นนักวิเคราะห์ที่ Citadel LLC และตั้งแต่เดือนกันยายน 2024 ดำรงตำแหน่ง CEO ของ Littlebird

ต่อไปนี้เป็นต้นฉบับ:

หากการตัดสินใจมองขาขึ้นระยะยาวของเราต่อ AI ยังคงเป็นจริงอยู่เสมอ มันอาจหมายความว่า สำหรับเศรษฐกิจโดยรวมแล้วกลับไม่ใช่ข่าวดี?

เนื้อหาต่อไปนี้ไม่ใช่การคาดการณ์ แต่เป็นการจำลองสถานการณ์ มันไม่ใช่เรื่องเล่าตลาดหมีที่จงใจสร้างความตื่นตระหนก และก็ไม่ใช่จินตนาการวันสิ้นโลกเกี่ยวกับ AI วัตถุประสงค์ของบทความนี้มีเพียงอย่างเดียว คือพยายามสร้างแบบจำลองอย่างเป็นระบบสำหรับเส้นทางที่เป็นไปได้เส้นทางหนึ่งที่ยังไม่ได้รับการพูดคุยกันอย่างเพียงพอมาก่อน คำถามนี้ถูกเสนอขึ้นครั้งแรกโดยเพื่อนของเรา Alap Shah และเราได้ร่วมกันจำลองแนวคิดนี้ในการแลกเปลี่ยนความคิดเห็น บทความนี้เขียนโดยเรา ส่วนอีกสองบทความเขียนโดยเขา สามารถค้นหาเพิ่มเติมได้แยกต่างหาก

หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้ผู้อ่านเตรียมความพร้อมทางจิตใจสำหรับความเสี่ยงด้านซ้าย (left tail risk) ที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างเต็มที่มากขึ้น ก่อนที่ AI จะค่อยๆ เปลี่ยนวิธีการทำงานของเศรษฐกิจ และแม้แต่ทำให้โครงสร้างเองกลายเป็นสิ่งที่ขัดต่อสามัญสำนึกมากขึ้น

ต่อไปนี้เป็นบันทึกมหภาคฉบับหนึ่งที่เขียนโดย CitriniResearch ในเดือนมิถุนายน 2028 พยายามย้อนกลับไปทบทวนและวิเคราะห์กระบวนการก่อตัวของวิกฤตอัจฉริยะระดับโลกและผลกระทบลูกโซ่ที่ตามมา

บันทึกมหภาค: ผลกระทบทางเศรษฐกิจจากการมีอัจฉริยะเกินความต้องการ

CitriniResearch

(22 กุมภาพันธ์ 2026) 30 มิถุนายน 2028

อัตราการว่างงานที่ประกาศเมื่อเช้านี้อยู่ที่ 10.2% สูงกว่าที่ตลาดคาดการณ์ไว้ 0.3 เปอร์เซ็นต์ ภายใต้อิทธิพลนี้ ตลาดร่วงลง 2% โดยดัชนี S&P 500 หดตัวสะสมจากจุดสูงสุดในเดือนตุลาคม 2026 แล้วถึง 38%

เทรดเดอร์แทบจะไม่ตอบสนองต่อเรื่องนี้อีกแล้ว เพียงแค่หกเดือนก่อนหน้านี้ อัตราการว่างงานขนาดนี้ก็เพียงพอที่จะกระตุ้นกลไกการหยุดการซื้อขายชั่วคราว (circuit breaker) ได้

ภายในเวลาเพียงสองปี เศรษฐกิจได้วิวัฒนาการจาก "ความเสี่ยงที่ควบคุมได้ ผลกระทบจำกัดอยู่เฉพาะบางอุตสาหกรรม" ไปเป็นระบบที่ไม่อยู่ในประสบการณ์การเติบโตของพวกเราทุกคนอีกต่อไป บันทึกมหภาคของไตรมาสนี้ พยายามที่จะฟื้นฟูกระบวนการวิวัฒนาการนี้ เพื่อทำการชำแหละระบบเศรษฐกิจโครงสร้างก่อนที่วิกฤตจะมาถึงจริงๆ อย่างเป็นระบบในภายหลัง

ครั้งหนึ่ง อารมณ์ตลาดยังคงสูง ในเดือนตุลาคม 2026 ดัชนี S&P 500 เคยเข้าใกล้ 8000 จุด ดัชนี Nasdaq 突破 30,000 จุด การเลิกจ้างรอบแรกที่เกี่ยวข้องกับการแทนที่แรงงานมนุษย์เริ่มต้นขึ้นตั้งแต่ต้นปี 2026 และมันก็บรรลุผลลัพธ์ที่ตลาดทุนคาดหวังจริงๆ กำไรเพิ่มขึ้น ผลประกอบการเกินความคาดหมาย ราคาหุ้นปรับตัวสูงขึ้น

กำไรของบริษัทที่ทำลายสถิติถูกนำกลับมาลงทุนในการขยายขีดความสามารถด้านคอมพิวเตอร์ของ AI อย่างรวดเร็ว

ข้อมูลมหภาคดูเหมือนจะยังสดใสอยู่บนพื้นผิว GDP รายชื่อเติบโตในอัตรารายปีระดับกลางถึงสูงหลายครั้ง ผลผลิตเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ อัตราการเติบโตของผลผลิตจริงต่อชั่วโมงทำสถิติสูงสุดนับตั้งแต่ทศวรรษ 1950 ทั้งหมดนี้มาจากตัวแทน AI ที่ไม่พักผ่อน ไม่ลาป่วย และไม่ต้องการสวัสดิการใดๆ

ความมั่งคั่งของเจ้าของขีดความสามารถด้านคอมพิวเตอร์ขยายตัวอย่างรวดเร็ว ในทางตรงกันข้าม การเติบโตของค่าจ้างจริงกลับอ่อนแอลงอย่างเห็นได้ชัด แม้ว่าทางการจะเน้นย้ำซ้ำๆ ว่าผลผลิตทำลายสถิติ แต่ตำแหน่งงานออฟฟิศจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ กลับถูกแทนที่ด้วยเครื่องจักร แรงงานถูกบังคับให้ไหลไปสู่ตำแหน่งงานที่มีรายได้ต่ำกว่า

เมื่อสัญญาณของการคลายตัวเริ่มปรากฏขึ้นที่ฝั่งผู้บริโภค วงการวิจารณ์ได้เสนอแนวคิดใหม่ขึ้นมา นั่นคือ "GDP ผี": ผลผลิตที่ปรากฏในรายงานสถิติ แต่ไม่ได้เข้าสู่วงจรเศรษฐกิจจริงอย่างแท้จริง

ในเกือบทุกตัวชี้วัดทางเทคนิค AI กำลังทำได้เกินความคาดหวัง เรื่องเล่าในตลาดทุนเกือบทั้งหมดหมุนรอบ AI ความคลาดเคลื่อนเพียงอย่างเดียวคือ โครงสร้างเศรษฐกิจเองไม่ได้ได้รับประโยชน์ไปพร้อมกัน

เมื่อมองย้อนกลับไป ตรรกะเส้นนี้ไม่ซับซ้อนเลย ถ้าผลผลิตจากกลุ่ม GPU ในรัฐนอร์ทดาโคตา ถูกเทียบเท่ากับผลงานทางเศรษฐกิจของพนักงานออฟฟิศ 10,000 คนในใจกลางแมนฮัตตัน ผลกระทบที่มันนำมาก็คล้ายกับโรคระบาดในระดับเศรษฐกิจ มากกว่าจะเป็นยารักษา

ความเร็วในการหมุนเวียนของเงินหยุดนิ่งตามมา เศรษฐกิจที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง ซึ่งคิดเป็นประมาณ 70% ของ GDP ด้านการบริโภค หดตัวลงอย่างรวดเร็ว บางทีเราอาจจะตระหนักถึงจุดนี้ได้เร็วกว่านี้ แค่ถามคำถามง่ายๆ ว่าเครื่องจักรจะใช้จ่ายเท่าไหร่สำหรับสินค้าอุปโภคบริโภคที่เลือกได้?

คำตอบชัดเจน ศูนย์

หลังจากนั้น ข้อติติงเชิงลบเริ่มเสริมกำลังตัวเอง ความสามารถ AI เพิ่มขึ้น → บริษัทต้องการพนักงานน้อยลง → การเลิกจ้างพนักงานออฟฟิศขยายวงกว้าง → ผู้ถูกแทนที่ลดการใช้จ่าย → ความกดดันด้านกำไรบังคับให้บริษัทเพิ่มการลงทุนใน AI มากขึ้น → ความสามารถ AI ยังคงเพิ่มขึ้นต่อไป...

นี่คือวงจรที่ขาดกลไกเบรกตัวเอง เป็นกระบวนการแบบเกลียวของการแทนที่ปัญญามนุษย์อย่างเป็นระบบ

ความสามารถในการสร้างรายได้ของกลุ่มพนักงานออฟฟิศ และความเต็มใจที่จะบริโภคที่ตามมา ถูกกัดกร่อนในระดับโครงสร้าง และรายได้ส่วนนี้คือรากฐานที่ตลาดสินเชื่อที่อยู่อาศัยมูลค่า 13 ล้านล้านดอลลาร์พึ่งพาอยู่ สถาบันผู้รับประกันภัยต้องประเมินปัญหาที่ถูกมองว่าเป็นเรื่องปกติมานานอีกครั้ง นั่นคือ สินเชื่อจำนองคุณภาพที่เรียกว่า ยังมีระยะปลอดภัยเพียงพอหรือไม่

ในขณะเดียวกัน การที่ไม่มีรอบการผิดนัดชำระหนี้ที่แท้จริงติดต่อกันเป็นเวลา 17 ปี ทำให้ตลาดเอกชนสะสมการซื้อขายสินทรัพย์ซอฟต์แวร์ที่สนับสนุนโดยหุ้นส่วนเอกชนจำนวนมาก การทำธุรกรรมเหล่านี้เกือบทั้งหมดถูกสร้างขึ้นบนสมมติฐานเดียวกัน นั่นคือ ARR (รายได้ประจำปี) จะเติบโตอย่างมั่นคงและต่อเนื่องในระยะยาว และมีคุณสมบัติทบต้นได้

และในช่วงกลางปี 2027 การผิดนัดชำระหนี้รอบแรกที่เกิดจากการพลิกผันของ AI ได้สั่นคลอนข้อตกลงเบื้องต้นนี้โดยตรง

หากผลกระทบจำกัดอยู่แค่ในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ สถานการณ์อาจยังอยู่ในขอบเขตที่ควบคุมได้ แต่ความเป็นจริงไม่เป็นเช่นนั้น

ภายในสิ้นปี 2027 แบบจำลองธุรกิจเกือบทั้งหมดที่สร้างขึ้นบนบทบาทตัวกลางเริ่มรับแรงกดดัน บริษัทที่ทำกำไรจากการให้บริการตัวกลางแบบเสียดสี (friction) แก่มนุษย์ เกิดการล่มสลายเป็นพืด

มองในระดับลึกกว่านั้น ระบบเศรษฐกิจทั้งหมด โดยพื้นฐานแล้วคือสายโซ่ของการเดิมพันที่สัมพันธ์สูงกับการเพิ่มผลผลิตของพนักงานออฟฟิศอย่างต่อเนื่อง การล่มสลายของตลาดในเดือนพฤศจิกายน 2027 ไม่ใช่จุดเริ่มต้นของผลกระทบ แต่เป็นเพียงการเร่งกลไกข้อติติงเชิงลบต่างๆ ที่มีอยู่แล้วให้รวดเร็วขึ้นอย่างเต็มที่

ตลาดรอคอยจุดเปลี่ยนที่ข่าวร้ายคือข่าวดีมาเกือบหนึ่งปีแล้ว ระดับรัฐบาลเริ่มหารือเกี่ยวกับแผนรับมือ แต่ความมั่นใจของสาธารณชนต่อความสามารถของรัฐบาลในการดำเนินการช่วยเหลือที่มีประสิทธิภาพกลับลดลงอย่างรวดเร็ว ปฏิกิริยานโยบายมักจะล่าช้ากว่าความเป็นจริงทางเศรษฐกิจเสมอ และในขั้นตอนปัจจุบัน การขาดแคลนวิธีแก้ปัญหาเชิงระบบเอง กำลังผลักดันให้เกลียวภาวะเงินฝืดลึกลงไปอีก

ทุกอย่างเริ่มต้นอย่างไร

ปลายปี 2025 ความสามารถของเครื่องมือการเขียนโปรแกรมแบบตัวแทน (agentic programming) ได้พัฒนาขึ้นอย่างก้าวกระโดด

นักพัฒนาที่มีประสบการณ์และเชี่ยวชาญแล้ว ด้วยความช่วยเหลือของ Claude Code หรือ Codex สามารถสร้างซ้ำฟังก์ชันหลักของผลิตภัณฑ์ SaaS ขนาดกลางได้ภายในไม่กี่สัปดาห์ แม้ว่าจะยากที่จะครอบคลุมทุกสถานการณ์ขอบ (edge cases) ได้อย่างสมบูรณ์ แต่ความสมบูรณ์ของมันก็เพียงพอแล้วที่จะทำให้ CIO ที่กำลังตรวจสอบสัญญาต่ออายุค่าธรรมเนียมรายปี 500,000 ดอลลาร์ ต้องคิดอย่างจริงจังกับคำถามที่ว่า — "ทำไมเราไม่ทำเองล่ะ?"

เนื่องจากปีงบประมาณของบริษัทส่วนใหญ่ตรงกับปีปฏิทิน งบประมาณค่าใช้จ่ายด้าน IT สำหรับปี 2026 ถูกกำหนดไว้แล้วในไตรมาสที่สี่ของปี 2025 ในเวลานั้น "AI แบบตัวแทน" ยังคงอยู่แค่ในระดับแนวคิด

ดังนั้น การทบทวนกลางปีจึงกลายเป็นการทดสอบความเครียดครั้งแรกอย่างแท้จริง ทีมจัดซื้อเป็นครั้งแรกที่ประเมินการตัดสินใจด้านค่าใช้จ่ายที่มีอยู่ใหม่ ภายใต้ความเข้าใจที่ครบถ้วนถึงความสามารถจริงของระบบเหล่านี้

ในฤดูร้อนนั้น เราได้สัมภาษณ์ผู้จัดการฝ่ายจัดซื้อของบริษัทใน Fortune 500 เขาได้เล่าถึงการเจรจางบประมาณครั้งสำคัญ: ฝ่ายขายเดิมวางแผนที่จะใช้เทมเพลตการเจรจาแบบเดิม นั่นคือการขึ้นราคารายปี 5% พร้อมกับชุดคำพูดมาตรฐานที่ว่า "ทีมของคุณขาดเราไม่ได้แล้ว" แต่ผู้จัดการฝ่ายจัดซื้อคนนี้พูดตรงๆ ว่าเขาได้ติดต่อกับ OpenAI แล้ว และกำลังพิจารณาให้วิศวกรประจำหน้างานของตนใช้เครื่องมือ AI เพื่อแทนที่ซัพพลายเออร์ที่มีอยู่โดยตรง

ในที่สุด สัญญานี้ได้รับการต่ออายุด้วยส่วนลด 30% ในมุมมองของเขา นี่ถือเป็นผลลัพธ์ที่ค่อนข้างดีแล้ว สำหรับบริษัท SaaS หางยาว (long tail) เช่น Monday.com, Zapier, Asana สถานการณ์ยากลำบากกว่ามาก

นักลงทุนคาดการณ์มานานแล้วว่าหางยาวของ SaaS จะได้รับผลกระทบเป็นกลุ่มแรก ท้ายที่สุดแล้ว พวกมันคิดเป็นประมาณหนึ่งในสามของค่าใช้จ่ายในสแต็กเทคโนโลยีขององค์กร และเปิดเผยต่อผลกระทบมากที่สุดอยู่แล้ว

จุดบอด