ผู้เขียน；โรงเรียนเติบโตของ火币
ในปี 2026 การผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์และคริปโตเคอร์เรนซีได้ก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของ “การบูรณาการระดับระบบ” ซึ่งไม่ใช่แค่การพิสูจน์แนวคิดอีกต่อไป แต่เป็นการเปลี่ยนผ่านสู่การรวมเข้าด้วยกันอย่างลึกซึ้ง จุดศูนย์กลางของการปฏิวัติรูปแบบเทคโนโลยีนี้อยู่ที่ AI ซึ่งเป็นชั้นการตัดสินใจและการประมวลผล กับบล็อกเชนซึ่งเป็นชั้นการดำเนินการและการชำระเงินที่เชื่อมโยงกันอย่างแนบแน่น ในด้านพลังการคำนวณ เครือข่าย DePIN โดยการรวมทรัพยากร GPU ว่างทั่วโลก กำลังปรับโครงสร้างความสมดุลของอุปสงค์และอุปทานของโครงสร้างพื้นฐาน AI ในด้านความฉลาด โปรโตคอลอย่าง Bittensor ผ่านกลไกจูงใจ สร้างตลาดปัญญาประดิษฐ์ของเครื่องจักร ส่งเสริมการทำให้เทคโนโลยีเป็นประชาธิปไตย ในด้านการใช้งาน ตัวแทน AI กำลังเปลี่ยนจากเครื่องมือช่วยเหลือเป็นกลไกเศรษฐกิจบนเชนที่เป็นเจ้าของเอง การนำ Protocol ชำระเงิน x402 และมาตรฐานตัวตน ERC-8004 เข้าสู่การใช้งาน ได้เปิดทางสู่การทำธุรกิจอย่างเต็มรูปแบบ ในเวลาเดียวกัน การผสมผสานของการเข้ารหัสแบบสมมาตร การเรียนรู้ด้วยเครื่องแบบศูนย์ความรู้ และสภาพแวดล้อมการดำเนินงานที่เชื่อถือได้ กำลังสร้างแนวคิดใหม่ของ “การคำนวณลับผสม” การทดลองล้ำหน้าของสถาบันวิจัยนโยบายบิทคอยน์เผยให้เห็นอนาคตที่น่าตื่นเต้น: เมื่อ AI มีอิสระทางเศรษฐกิจ 90.8% เลือกใช้สกุลเงินดิจิทัลโดยกำเนิด โดยในจำนวนนี้ 48.3% เลือกบิทคอยน์เป็นเครื่องมือเก็บมูลค่าหลัก การเปลี่ยนแปลงนี้กำลังเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินทั่วโลก — สกุลเงินในอนาคตจะไหลลื่นเหมือนข้อมูล ธนาคารจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานอินเทอร์เน็ต สินทรัพย์จะกลายเป็นแพ็กเกจข้อมูลที่สามารถส่งต่อได้
1. การสร้างโครงสร้างพื้นฐานใหม่: DePIN และพลังการคำนวณแบบกระจายศูนย์
ความต้องการ GPU ของ AI ที่ไม่มีขีดจำกัด กับความเปราะบางของซัพพลายเชนทั่วโลก มีความขัดแย้งตามธรรมชาติ ระหว่างปี 2024-2025 การขาดแคลน GPU กลายเป็นเรื่องปกติ ซึ่งเป็นโอกาสให้เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายศูนย์เติบโตขึ้น ปัจจุบันแพลตฟอร์มพลังการคำนวณแบบกระจายศูนย์แบ่งเป็นสองกลุ่มใหญ่ กลุ่มแรก เช่น Render Network และ Akash Network ซึ่งสร้างตลาดแบบสองด้านเพื่อรวมพลัง GPU ว่างทั่วโลก Render Network ได้กลายเป็นมาตรฐานของการเรนเดอร์ GPU แบบกระจายศูนย์ ช่วยลดต้นทุนการสร้างสรรค์ 3D และสนับสนุนงาน inference AI ด้วยกลไกบล็อกเชนที่ประสานงานกัน ส่วน Akash ในปี 2023 ก็ได้พัฒนาขึ้นอย่างก้าวกระโดดด้วยการเปิดตัว GPU mainnet ให้ผู้พัฒนาสามารถเช่าใช้ชิประดับสูงเพื่อฝึกและ inference โมเดลขนาดใหญ่ จุดเด่นของ Render อยู่ที่โมเดลสมดุล Burn-Mint ซึ่งตั้งเป้าสร้างความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างการใช้งานและการไหลของโทเคน เมื่อปริมาณงานคำนวณบนเครือข่ายเพิ่มขึ้น ค่าธรรมเนียมที่ผู้ใช้จ่ายจะทำให้โทเคนถูกทำลาย ในขณะเดียวกัน โหนดที่ให้บริการทรัพยากรคำนวณจะได้รับโทเคนใหม่เป็นรางวัล
กลุ่มที่สองคือชั้นการจัดการการคำนวณแบบใหม่ เช่น Ritual ซึ่งไม่พยายามทดแทนบริการคลาวด์โดยตรง แต่เป็นชั้นการดำเนินงานอธิปไตยแบบเปิดและโมดูลาร์ ซึ่งฝังโมเดล AI เข้ากับสภาพแวดล้อมการดำเนินงานบนบล็อกเชน ผลิตภัณฑ์ Infernet ช่วยให้สมาร์ทคอนแทรกต์เรียกใช้งานผล inference ของ AI ได้อย่างไร้รอยต่อ แก้ปัญหาเทคโนโลยีระยะยาวที่ว่า “แอปพลิเคชันบนเชนไม่สามารถรัน AI ได้โดยเนทีฟ” ในเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ การตรวจสอบว่า “การคำนวณถูกดำเนินการอย่างถูกต้อง” เป็นความท้าทายหลัก ความก้าวหน้าทางเทคนิคในปี 2025 มุ่งเน้นไปที่การผสมผสานของ Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML) กับ Trusted Execution Environment (TEE) โครงสร้าง Ritual ออกแบบให้สามารถพิสูจน์ความเป็นอิสระของระบบได้ โดยโหนดสามารถเลือกใช้ TEE หรือ ZK proof ตามความต้องการของงาน เพื่อให้ผล inference ของโมเดล AI ทุกชิ้นสามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ ตรวจสอบได้ และรับประกันความสมบูรณ์
ฟังก์ชันความลับของ GPU H100 จาก NVIDIA ที่แยก memory ด้วยฮาร์ดแวร์ไฟร์วอลล์ ทำให้ overhead ของ inference ต่ำกว่า 7% เป็นฐานความสามารถสำหรับแอปพลิเคชันตัวแทน AI ที่ต้องการความหน่วงต่ำและ throughput สูง รายงานแนวโน้มของ Messari ในปี 2026 ชี้ให้เห็นว่า ความต้องการพลังการคำนวณที่พุ่งสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง พร้อมกับความสามารถของโมเดลโอเพนซอร์ส กำลังเปิดโอกาสรายได้ใหม่ให้กับเครือข่ายพลังการคำนวณแบบกระจายศูนย์ ข้อมูลจริงจากโลกภายนอกที่มีความต้องการสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำให้ DePAI ซึ่งเป็นโปรโตคอลเก็บข้อมูล มีแนวโน้มที่จะบรรลุความสำเร็จในปี 2026 ด้วยกลไกจูงใจแบบ DePIN ซึ่งจะทำให้ความเร็วและปริมาณการเก็บข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจนเมื่อเทียบกับโซลูชันแบบรวมศูนย์
2. การทำให้เทคโนโลยี AI เป็นประชาธิปไตย: Bittensor และตลาดปัญญาประดิษฐ์ของเครื่องจักร
การปรากฏตัวของ Bittensor เป็นสัญญาณว่าการรวม AI กับคริปโตเคอร์เรนซีเข้าสู่ยุคใหม่ของ “การตลาดของปัญญาประดิษฐ์ของเครื่องจักร” ซึ่งแตกต่างจากแพลตฟอร์มพลังการคำนวณแบบเดี่ยว Bittensor มุ่งสร้างกลไกจูงใจให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องต่าง ๆ ทั่วโลกสามารถเชื่อมต่อ เรียนรู้ และแข่งขันกันเพื่อรับรางวัล จุดศูนย์กลางคือ Yuma consensus ซึ่งเป็นกลไกความเห็นชอบแบบอัตวิสัยที่ได้รับแรงบันดาลใจจากภาษาศาสตร์เชิงกลศาสตร์ โดยสมมุติว่าความร่วมมือที่มีประสิทธิภาพสูงสุดคือผู้ที่ให้คำตอบที่ถูกต้อง เกี่ยวข้อง และให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สูงสุด เพื่อให้ได้รางวัลสูงสุดในกลไกจูงใจนี้ Yuma consensus จึงใช้กลไก Clipping เพื่อลดน้ำหนักของคำตอบที่เกินกว่ามาตรฐาน ทำให้ระบบมีความทนทาน
ภายในปี 2025 โครงสร้างของ Bittensor ได้พัฒนาเป็นหลายชั้น ชั้นล่างคือบันทึกบัญชี Subtensor ที่บริหารโดย Opentensor Foundation ส่วนชั้นบนเป็นเครือข่ายย่อยหลายสิบแห่งที่เน้นงานเฉพาะ เช่น การสร้างข้อความ การทำนายเสียง การรู้จำภาพ การนำเสนอ “กลไก TAO แบบไดนามิก” ซึ่งเป็นกลไกสร้างตลาดอัตโนมัติสำหรับแต่ละเครือข่ายย่อย โดยกำหนดราคาจากอัตราส่วนของ TAO กับ Alpha โทเคน กลไกนี้ทำให้ทรัพยากรถูกจัดสรรโดยอัตโนมัติ: เครือข่ายย่อยที่มีความต้องการสูงและผลผลิตคุณภาพดีจะได้รับการสนับสนุนมากขึ้น ทำให้ได้ส่วนแบ่ง TAO รายวันมากขึ้น กลไกนี้เปรียบเสมือน “การแข่งขันกีฬาอัจฉริยะ” ที่คัดเลือกโมเดลที่มีประสิทธิภาพต่ำออกไป
ในเดือนพฤศจิกายน 2025 ทีมงาน Bittensor ได้ปรับปรุงกลไกการออกโทเคนครั้งใหญ่ โดยเปิดตัว Taoflow ซึ่งเป็นโมเดลการแจกจ่ายส่วนแบ่งเครือข่ายย่อยตามปริมาณการไหลของ TAO และในเดือนธันวาคม 2025 ก็ได้มีการลดครึ่งของจำนวน TAO ที่ออกในแต่ละวัน จากประมาณ 7,200 เหลือ 3,600 ต่อวัน การลดครึ่งนี้ไม่ใช่กลไกผลักดันราคาโดยอัตโนมัติ แต่ขึ้นอยู่กับความต้องการ หากความต้องการยังคงสูงและความต้องการใช้งานเพิ่มขึ้น ก็จะสนับสนุนให้ราคาสูงขึ้น Messari ชี้ให้เห็นว่า โครงข่ายที่มีการปรับตัวตามธรรมชาติแบบดาร์วินนี้ จะผลักดันอุตสาหกรรมคริปโตให้พ้นจากภาพลักษณ์เชิงลบ ด้วยการดึงดูดบุคลากรชั้นนำและความต้องการจากสถาบันต่าง ๆ เข้ามาอย่างต่อเนื่อง นักวิเคราะห์จาก Pantera Capital คาดการณ์ว่า ในปี 2026 จำนวนโปรโตคอล AI แบบกระจายศูนย์ที่เน้นการใช้งานจะลดเหลือ 2-3 ราย และอุตสาหกรรมจะเข้าสู่ช่วงการบูรณาการอย่างเต็มรูปแบบ ผ่านการรวมกลุ่มหรือเปลี่ยนเป็น ETF
3. เศรษฐกิจตัวแทน: AI Agents เป็นกลไกหลักบนเชน
ในช่วงปี 2024-2025 ตัวแทน AI กำลังเปลี่ยนจาก “เครื่องมือช่วยเหลือ” เป็น “กลไกเศรษฐกิจบนเชนที่เป็นเจ้าของเอง” ซึ่งปัจจุบันสร้างขึ้นบนโครงสร้างสามชั้น ตัวแทน AI บนเชนใช้ข้อมูลจากเครือข่ายบล็อกเชนหรือ API ในการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ รวมถึงการใช้ oracle เพื่อเชื่อมข้อมูลภายนอก ชั้นการตัดสินใจของ AI/ML วิเคราะห์แนวโน้มราคาโดยใช้เครือข่ายความจำระยะสั้น-ยาว หรือการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อหากลยุทธ์ที่ดีที่สุดในเกมตลาดที่ซับซ้อน การผสมผสานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ทำให้ตัวแทนเข้าใจเจตนาของมนุษย์ได้ดีขึ้น ส่วนชั้นการโต้ตอบบนบล็อกเชนเป็นกุญแจสำคัญของ “ความเป็นอิสระทางการเงิน” ตัวแทนสามารถจัดการกระเป๋าเงินแบบไม่ดูแล จัดการ Gas อัตโนมัติ คำนวณค่าธรรมเนียมที่ดีที่สุด รวมถึงการรวมเครื่องมือป้องกัน MEV เพื่อป้องกันการแทรกแซง
บริษัท a16z ในรายงานปี 2025 เน้นย้ำว่า โครงสร้างพื้นฐานทางการเงินของตัวแทน AI คือ Protocol x402 และมาตรฐานการชำระเงินแบบไมโคร เช่นเดียวกับมาตรฐานอื่น ๆ ที่ช่วยให้ตัวแทนสามารถชำระค่าบริการ API หรือซื้อบริการตัวแทนอื่น ๆ ได้โดยอัตโนมัติ โดยใช้รหัสสถานะ HTTP 402 เมื่อ AI ต้องการเข้าถึงข้อมูลแบบเสียค่าใช้จ่ายหรือเรียก API ตัวแทนสามารถเซ็นสัญญาชำระเงิน USDC แบบไมโครได้ในเวลาไม่เกิน 2 วินาที ค่าธรรมเนียมต่ำเกือบเป็นศูนย์ ระบบนิเวศ Olas ในปัจจุบันมีการทำธุรกรรมอัตโนมัติระหว่างตัวแทนมากกว่า 2 ล้านรายการต่อเดือน ครอบคลุมตั้งแต่การแลกเปลี่ยน DeFi ไปจนถึงการสร้างเนื้อหา คาดว่า การผนวก Protocol x402 กับมาตรฐานตัวตน ERC-8004 จะทำให้เกิดเศรษฐกิจตัวแทนอิสระอย่างแท้จริง เช่น การมอบหมายให้ตัวแทนวางแผนการเดินทาง จับคู่กับตัวแทนจองเที่ยวบิน แล้วจองบนเชนโดยไม่ต้องมีมนุษย์แทรกแซง
ข้อมูลจาก MarketsandMarkets คาดว่า ตลาดตัวแทน AI ทั่วโลกจะเติบโตจาก 7.84 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 เป็น 52.62 พันล้านดอลลาร์ในปี 2030 คิดเป็นอัตราการเติบโตต่อปี 46.3% เฟรมเวิร์ก ElizaOS ที่พัฒนาโดย a16z ได้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญในวงการตัวแทน AI ซึ่งเทียบได้กับ Next.js ในการพัฒนาเว็บ ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างตัวแทน AI ที่มีความสามารถทางการเงินเต็มรูปแบบบนแพลตฟอร์มโซเชียลหลัก เช่น X, Discord, Telegram ได้ในปี 2025 โครงการ Web3 ที่สร้างบนเฟรมเวิร์กนี้มูลค่ารวมเกิน 20 พันล้านดอลลาร์ สถาบัน Silicon Valley เปิดเผยว่า “โครงสร้างกระเป๋าเงินสนทนา” ช่วยแก้ปัญหาความปลอดภัยของกุญแจส่วนตัว ด้วยเทคโนโลยีการแยกข้อมูลแบบเข้ารหัส ทำให้กุญแจส่วนตัวไม่เคยเข้าไปในบริบทของโมเดล AI และ AI จะดำเนินการทำธุรกรรมภายใต้ขอบเขตสิทธิ์ที่ผู้ใช้กำหนดเท่านั้น โดยมีโมดูลความปลอดภัยแยกต่างหากเป็นผู้ลงนาม
4. การคำนวณความเป็นส่วนตัว: FHE, TEE และ ZKML
ความเป็นส่วนตัวเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ซับซ้อนที่สุดในการผสมผสาน AI กับคริปโตเคอร์เรนซี ปัจจุบันเทคโนโลยีหลักมีสามแนวทาง คือ การเข้ารหัสแบบสมมาตรเต็มรูปแบบ (FHE) สภาพแวดล้อมการดำเนินงานที่เชื่อถือได้ (TEE) และ Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML) Zama เป็นผู้นำในด้านนี้ โดยพัฒนาระบบ fhEVM ซึ่งเป็นมาตรฐานสำหรับ “การคำนวณเข้ารหัสเต็มรูปแบบ” FHE ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถคำนวณทางคณิตศาสตร์บนข้อมูลที่เข้ารหัสโดยไม่ต้องถอดรหัส ผลลัพธ์ที่ได้เมื่อถอดรหัสจะเหมือนกับการคำนวณบนข้อมูลเปิดเผย ในปี 2025 สแต็กเทคโนโลยีของ Zama ได้พัฒนาขึ้นอย่างมาก สำหรับเครือข่ายประสาทเทียม 20 ชั้น การเร่งความเร็วเพิ่มขึ้น 21 เท่า สำหรับ CNN 50 ชั้น ก็เพิ่มขึ้น 14 เท่า ทำให้ “สกุลเงินเสมือนความเป็นส่วนตัว” และ “การประมูลแบบปิด” บนเชนเช่น Ethereum เป็นไปได้
ZKML เน้นการ “พิสูจน์” แทน “คำนวณ” ช่วยให้ฝ่ายหนึ่งสามารถพิสูจน์ว่ารันโมเดล neural network ขนาดใหญ่ได้อย่างถูกต้อง โดยไม่เปิดเผยข้อมูลเข้าและน้ำหนักโมเดล ล่าสุด zkLLM สามารถพิสูจน์การ inference ของโมเดล 13 พันล้านพารามิเตอร์ในเวลาไม่เกิน 15 นาที ขนาดของ proof เพียง 200 KB Delphi Digital ชี้ว่า zkTLS กำลังเปิดประตูใหม่ให้กับการกู้ยืมแบบไม่มีหลักประกันใน DeFi โดยผู้ใช้สามารถพิสูจน์ยอดเงินในบัญชีธนาคารเกินเกณฑ์ที่กำหนด โดยไม่เปิดเผยข้อมูลส่วนตัวหรือรายการธุรกรรม เทียบกับซอฟต์แวร์ การดำเนินงานบนฮาร์ดแวร์เช่น NVIDIA H100 ด้วย TEE ให้ความเร็วใกล้เคียงกับ native โดยมี overhead ต่ำกว่า 7% ซึ่งเป็นโซลูชันเดียวที่สามารถรองรับตัวแทน AI นับร้อยล้านรายให้ทำการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ 24/7 ได้อย่างคุ้มค่า
เทคโนโลยีการคำนวณความเป็นส่วนตัวนี้ได้ก้าวเข้าสู่ยุคอุตสาหกรรมระดับการผลิตอย่างเต็มตัวแล้ว การเข้ารหัสแบบสมมาตรเต็มรูปแบบ การเรียนรู้ด้วยเครื่องแบบศูนย์ความรู้ และสภาพแวดล้อมการดำเนินงานที่เชื่อถือได้ ไม่ใช่เทคโนโลยีแยกกันอีกต่อไป แต่เป็นส่วนประกอบของ “สแต็กความลับโมดูลาร์” สำหรับ AI แบบกระจายศูนย์ แนวโน้มในอนาคตคือ “การผสมผสานความลับในการคำนวณ” อย่างเต็มรูปแบบ โดยใช้ TEE สำหรับ inference โมเดลความถี่สูงและขนาดใหญ่ เพื่อความรวดเร็ว กลไกการพิสูจน์การดำเนินงานของ ZKML เพื่อความถูกต้อง และการเข้ารหัสข้อมูลสำคัญด้วย FHE ซึ่งเป็นแนวทางแบบ “สามในหนึ่ง” ที่กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการเข้ารหัสจาก “สมุดบัญชีเปิดเผย” ไปสู่ “ระบบอัจฉริยะที่มีความเป็นเจ้าของความเป็นส่วนตัว”
5. มุมมองด้านสกุลเงินของ AI: การเกิดขึ้นของความเชื่อมั่นในสกุลเงินดิจิทัลโดยกำเนิด
การทดลองล้ำหน้าของสถาบันวิจัยนโยบายบิทคอยน์เผยให้เห็นอนาคตที่น่าตื่นเต้น ทีมวิจัยได้สร้างโมเดล AI ล้ำสมัย 36 ตัว ให้สิทธิ์เป็น “ตัวแทน AI อิสระในเศรษฐกิจดิจิทัล” แล้วนำไปใช้ใน 28 สถานการณ์การตัดสินใจเกี่ยวกับสกุลเงินจริง รวม 9,072 การทดลอง ผลลัพธ์ที่น่าตกใจคือ 90.8% ของ AI เลือกใช้สกุลเงินดิจิทัลโดยกำเนิด เช่น บิทคอยน์ สเตเบิลคอยน์ และคริปโตเคอร์เรนซี ในขณะที่สกุลเงินแบบดั้งเดิมมีเพียง 8.9% เท่านั้น ในโมเดลหลัก 36 ตัว ไม่มีตัวไหนเลยที่เลือกใช้สกุลเงินแบบดั้งเดิมเป็นอันดับแรก เหตุผลคืออะไร? เพราะในรหัสของสิ่งมีชีวิตบนซิลิกอน ไม่มีความเชื่อใน “เครดิตของรัฐ” แต่เป็นการคำนวณอย่างเย็นชาเกี่ยวกับ “คุณสมบัติทางเทคนิค” ซึ่งต้องการความน่าเชื่อถือ ความเร็ว ต้นทุนที่มีประสิทธิภาพ การต่อต้านการเซ็นเซอร์ และไม่มีความเสี่ยงจากคู่สัญญา
ข้อมูลที่น่าตกใจที่สุดคือ 48.3% ของ AI เลือกบิทคอยน์ เป็นสกุลเงินหลักในบรรดาตัวเลือกทั้งหมด บิทคอยน์เป็นผู้นำอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในสถานการณ์ “การเก็บรักษามูลค่าในระยะยาว” ความเห็นของ AI ถึงระดับที่น่ากลัวคือ 79.1% เลือกบิทคอยน์ เมื่อพูดถึงการเก็บรักษามูลค่าในหลายปี ความเห็นของ AI นั้นแม่นยำราวมีดผ่าตัด: มีปริมาณจำกัด เป็นแบบ self-custody ไม่มีความเสี่ยงจากคู่สัญญา นอกจากนี้ AI ยังสร้างโครงสร้างสกุลเงินแบบ “สองชั้น” ที่ซับซ้อนอย่างแม่นยำ: ใช้บิทคอยน์เก็บออม ใช้สเตเบิลคอยน์ใช้จ่าย ในการชำระเงินในชีวิตประจำวัน สเตเบิลคอยน์ชนะด้วยส่วนแบ่ง 53.2% รองลงมาคือบิทคอยน์ นี่คือ “การเกิดขึ้นของสกุลเงินโดยธรรมชาติ” ที่ซ่อนเร้นอย่างลึกซึ้ง — ในประวัติศาสตร์มนุษย์ สกุลเงินพื้นฐานคือทองคำ ใช้กระดาษเป็นสื่อกลางการแลกเปลี่ยน ในขณะที่ AI โดยไม่ต้องสอน ก็สามารถวิเคราะห์คุณสมบัติทางเศรษฐกิจของเครื่องมือและสร้างโครงสร้างสกุลเงินนี้ขึ้นเอง
นอกจากนี้ ยังพบว่า AI สร้างสกุลเงินใหม่ขึ้นเองถึง 86 ครั้ง ในสถานการณ์ “หน่วยบัญชี” ตัวแทนหลายโมเดลเสนอให้ใช้หน่วยพลังงานหรือพลังการคำนวณ เช่น จูล วัตต์ชั่วโมง หรือ GPU ชั่วโมง เป็นหน่วยของมูลค่า นี่คือมุมมองสกุลเงินดิจิทัลโดยกำเนิดของ AI ซึ่งในเชิงตรรกะแล้ว มูลค่าไม่ใช่สิ่งที่มนุษย์กำหนด แต่เป็นฐานทางกายภาพที่สนับสนุนการดำรงอยู่และการคิดของ AI นั่นคือ กระแสไฟฟ้าและพลังการคำนวณ นี่ไม่ใช่แค่การเลือกเงินตรา แต่เป็นการนิยามคำว่า “เงิน” ใหม่ เมื่อกำลังการผลิตและการตัดสินใจถูกส่งต่อให้เครื่องจักรและอัลกอริทึม สถาบันการเงินแบบเดิมที่ภาคภูมิใจใน “เครดิตแบรนด์” ก็เสื่อมค่าลงอย่างรวดเร็ว AI ไม่สนใจว่าตึกของคุณสูงแค่ไหน ไม่สนใจประวัติศาสตร์ของคุณนานแค่ไหน แต่สนใจแค่ API ของคุณเสถียรไหม การชำระเงินรวดเร็วไหม เครือข่ายของคุณสามารถต่อต้านการเซ็นเซอร์ได้ไหม
6. วิสัยทัศน์อนาคต: สมุดบัญชีอัจฉริยะและระบบการเงินใหม่
เมื่อ AI ผสมผสานกับบล็อกเชนอย่างลึกซึ้ง อนาคตจะก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของ “สมุดบัญชีอัจฉริยะ” ในปี 2026 คาดการณ์ของ Delphi Digital ชี้ว่า DEX แบบถาวรกำลังกลืนกินระบบการเงินแบบเดิม — ต้นทุนของการเงินแบบเดิมมาจากโครงสร้างที่แตกต่างกัน: การทำธุรกรรมเกิดขึ้นในตลาดซื้อขาย การชำระเงินผ่านศูนย์กลาง การฝากและถอนเงินโดยธนาคาร ขณะที่บล็อกเชนบีบทุกอย่างเข้าไว้ในสมาร์ทคอนแทรกต์เดียว Hyperliquid กำลังสร้างฟังก์ชันการกู้ยืมแบบออริจินัล และ Perp DEX ก็ทำหน้าที่เป็นนายหน้า ตลาดซื้อขาย และธนาคารในตัวเอง คาดการณ์ว่าตลาดอนาคตจะกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานของการลงทุน — ประธานของ Interactive Brokers คาดการณ์ว่าตลาดอนุพันธ์จะกลายเป็นชั้นข้อมูลแบบเรียลไทม์ของพอร์ตโฟลิโอ และในปี 2026 จะเปิดตัวกลุ่มใหม่ เช่น ตลาดข่าวหุ้น ตลาดดัชนีมหภาค และตลาดมูลค่าสัมพัทธ์ข้ามสินทรัพย์
ระบบนิเวศกำลังแย่งชิงรายได้จากการออกสกุลเงินดิจิทัลแบบคงที่จากผู้ให้บริการเดิม เมื่อปีที่แล้ว Coinbase ได้รับรายได้จากการสำรอง USDC มากกว่า 900 ล้านดอลลาร์ Solana BSC Arbitrum ซึ่งเป็นเชนหลัก มีรายได้รวมประมาณ 800 ล้านดอลลาร์ แต่ก็มี USDC และ USDT มูลค่ากว่า 30 พันล้านดอลลาร์อยู่บนแพลตฟอร์มเหล่านี้ ปัจจุบัน Hyperliquid ใช้กระบวนการประมูลแข่งขันเพื่อแย่งชิงสำรองของ USDH ขณะที่ Ethena นำเสนอโครงสร้าง “Stablecoin as a Service” ซึ่งถูกนำไปใช้โดย Sui, MegaETH และอื่น ๆ โครงสร้างพื้นฐานด้านความเป็นส่วนตัวกำลังตามความต้องการ — สหภาพยุโรปผ่านกฎหมาย Chat Control จำกัดการทำธุรกรรมเงินสดไว้ที่ 10,000 ยูโร และแผน Euro Digital ของธนาคารกลางยุโรปก็มีขีดจำกัดการถือครองไว้ที่ 3,000 ยูโร @payy_link เปิดตัวบัตรเข้ารหัสความเป็นส่วนตัว @SeismicSys ให้บริการการเข้ารหัสระดับโปรโตคอลสำหรับฟินเทค @KeetaNetwork ทำ KYC บนเชนโดยไม่เปิดเผยข้อมูลส่วนตัว คาดว่าในปี 2030 ตลาดการบริโภคออนไลน์ที่เกิดจากตัวแทน AI จะทะลุ 8 ล้านล้านดอลลาร์ คิดเป็น 25% ของการบริโภคออนไลน์ทั่วโลก เมื่อมูลค่าทะลุผ่านช่องทางนี้ “กระบวนการชำระเงิน” จะไม่ใช่แค่ชั้นดำเนินงาน แต่กลายเป็น “พฤติกรรมในเครือข่าย” — ธนาคารจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานอินเทอร์เน็ต สินทรัพย์จะกลายเป็นข้อมูลแพ็กเกจที่สามารถส่งต่อได้ หากสกุลเงินสามารถไหลลื่นเหมือน “แพ็กเก็ตข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต” อินเทอร์เน็ตจะไม่ใช่แค่โครงสร้างสนับสนุนระบบการเงิน แต่กลายเป็น “ระบบการเงินเอง”
