BlackRock เผยแพร่สมุดปกขาว 'เศรษฐกิจอัจฉริยะ': สินทรัพย์ดิจิทัลเชื่อมโยงปัญญา ธุรกิจ และการประมวลผลอย่างไร

ผู้เขียน: BlackRock

เรียบเรียง: Jiahua, ChainCatcher

บทสรุปผู้บริหาร

การพัฒนาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ถือเป็นแนวโน้มเทคโนโลยีที่โดดเด่นที่สุดในยุคนี้ ขณะเดียวกัน สินทรัพย์ดิจิทัลก็กำลังเติบโตและมีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานทางการเงิน

ในอดีต ทั้งสองต่างพัฒนาไปตามเส้นทางของตนเอง แต่ปัจจุบัน เมื่อระบบปัญญาประดิษฐ์สามารถโต้ตอบกับเครือข่ายการเงินและเศรษฐกิจได้มากขึ้น เส้นทางทั้งสองก็เริ่มบรรจบกัน

บทความนี้สำรวจความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นระหว่างทั้งสอง และอธิบายว่าเหตุใดการใช้งานปัญญาประดิษฐ์อย่างแพร่หลายจึงอาจนำไปสู่ความต้องการสินทรัพย์ดิจิทัล ซึ่งเป็นความต้องการที่ยังไม่ได้รับความสนใจมากพอ พร้อมทั้งขยายการใช้งานสินทรัพย์ดิจิทัลและผลักดันการเติบโตของแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้อง

การบรรจบกันของปัญญาประดิษฐ์และสินทรัพย์ดิจิทัลเป็นไปได้เพราะทั้งสองมีรากฐานร่วมกัน: ปัญญาประดิษฐ์คือปัญญาแบบเนทีฟของเครื่องจักร และสินทรัพย์ดิจิทัลคือเงินแบบเนทีฟของเครื่องจักร ความสอดคล้องนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อเอไอแบบเอเจนต์กำลังเติบโต

เอไอแบบเอเจนต์หมายถึงระบบที่สามารถเรียกใช้เครื่องมือและโครงสร้างพื้นฐานภายนอก เพื่อวางแผนและดำเนินงานหลายขั้นตอนรอบเป้าหมายที่กำหนดไว้ โดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์อย่างจำกัด บล็อกเชนเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ตั้งโปรแกรมได้ซึ่งเชื่อมโยงปัญญาเข้ากับกิจกรรมทางเศรษฐกิจ ความสามารถเหล่านี้ทำให้เอไอไม่เพียงแต่สร้างเนื้อหา แต่ยังลงมือทำในโลกจริงได้ รวมถึงการซื้อสินค้าและการทำธุรกรรมทางการเงิน

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราจะสำรวจสามด้านหลักที่ทั้งสองมาบรรจบกัน:

• การทำโทเคไนเซชันสินทรัพย์บนบล็อกเชนกับการทำโทเคไนเซชันภาษาในโมเดลภาษาขนาดใหญ่มีโครงสร้างคล้ายคลึงกัน โมเดลภาษาขนาดใหญ่แยกภาษามนุษย์ออกเป็นโทเคนและเข้ารหัสเป็นตัวเลขเพื่อให้โมเดลเข้าใจและประมวลผล

บล็อกเชนแทนมูลค่าทางเศรษฐกิจและสิทธิที่เกี่ยวข้องด้วยโทเคนสินทรัพย์ดิจิทัล ทำให้เครื่องจักรสามารถตรวจสอบการโอนและการชำระราคาได้ แม้มีหน้าที่ต่างกัน แต่ทั้งสองก็แปลงข้อมูลนำเข้าจากโลกจริงให้เป็นรูปแบบที่เครื่องจักรใช้ได้โดยตรง

• การพาณิชย์แบบเอเจนต์จำเป็นต้องมีช่องทางการชำระเงินแบบเนทีฟของเครื่องจักร การเพิ่มขึ้นของเอไอแบบเอเจนต์และการชำระเงินระหว่างเครื่องจักรอาจเพิ่มความต้องการบล็อกเชนและโครงสร้างพื้นฐานการชำระเงินที่ตั้งโปรแกรมได้อื่น ๆ สเตเบิลคอยน์ สินทรัพย์คริปโตเนทีฟ และสินทรัพย์บนเชนอื่น ๆ สามารถใช้เป็นเครื่องมือชำระเงินและชำระราคาแบบเนทีฟของเครื่องจักรบนช่องทางเหล่านี้

ช่องทางเดิม เช่น ACH และเครือข่ายบัตร รองรับธุรกรรมอัตโนมัติจำนวนมากอยู่แล้ว แต่ข้อกำหนดการเปิดบัญชีและต้นทุนการชำระราคาอาจทำให้ไม่เหมาะกับธุรกรรมที่ทำตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน มีมูลค่าต่ำมาก และดำเนินการแบบโปรแกรม โปรโตคอลใหม่ เช่น x402 และ ACP กำลังถูกนำมาใช้บนเครือข่ายบล็อกเชน ควบคู่ไปกับการเปลี่ยนแปลงของช่องทางการชำระเงินแบบดั้งเดิม เพื่อสนับสนุนธุรกรรมและการชำระราคาสำหรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น

• กำลังประมวลผลกำลังกลายเป็นตลาดใหม่ขนาดใหญ่ที่มีศักยภาพสำหรับสินทรัพย์ดิจิทัล กำลังประมวลผล ซึ่งคือความสามารถในการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการฝึกและรันระบบปัญญาประดิษฐ์ กำลังเป็นทรัพยากรทางเศรษฐกิจที่สำคัญมากขึ้น นักวิเคราะห์ประมาณการว่าภายในปี 2030 รายได้ต่อปีของธุรกิจคลาวด์ของผู้ให้บริการคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกลอาจเกิน 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ

เมื่อเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำงานที่ซับซ้อนขึ้นและทำงานอัตโนมัติ สิทธิมาตรฐานที่แสดงถึงสิทธิการใช้กำลังประมวลผลอาจกลายเป็นการใช้งานที่สำคัญของสินทรัพย์ดิจิทัลสำหรับการจัดหาเงินทุนและการชำระราคาแบบโปรแกรม

โดยรวม การแพร่หลายของปัญญาประดิษฐ์อาจผลักดันการยอมรับสินทรัพย์ดิจิทัลอย่างต่อเนื่อง และสินทรัพย์ดิจิทัลก็อาจสนับสนุนเศรษฐกิจปัญญาประดิษฐ์: ปัญญาประดิษฐ์เข้าใจข้อมูลและตัดสินใจว่าจะดำเนินการอย่างไร ในขณะที่บล็อกเชนมอบสินทรัพย์ที่เครื่องอ่านได้และการชำระราคาแบบโปรแกรม การเชื่อมโยงนี้ยังไม่ได้รับความสนใจเพียงพอ เมื่อเศรษฐกิจดิจิทัลเกี่ยวข้องกับระบบที่ทำงานอัตโนมัติมากขึ้น สินทรัพย์ดิจิทัลอาจกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญยิ่งขึ้น

การแปลงเป็นโทเคนของปัญญาประดิษฐ์และสินทรัพย์ดิจิทัล

ในเชิงสถาปัตยกรรม การแปลงเป็นโทเคนของปัญญาประดิษฐ์และสินทรัพย์ดิจิทัลมีจุดประสงค์คล้ายกัน: แปลงข้อมูลและสิทธิทางเศรษฐกิจให้เป็นรูปแบบที่ไม่ต่อเนื่องและเป็นมาตรฐาน ซึ่งเครื่องจักรสามารถประมวลผลได้โดยตรง

โทเคนปัญญาประดิษฐ์บรรจุข้อมูล ในขณะที่โทเคนสินทรัพย์ดิจิทัลแสดงถึงมูลค่า ความเป็นเจ้าของ หรือสิทธิทางเศรษฐกิจอื่น ๆ

ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ตัวแบ่งโทเคนจะแยกข้อความที่มนุษย์อ่านได้ออกเป็นหน่วยย่อย ๆ โดยทั่วไปเป็นคำ คำย่อย หรืออักขระ และกำหนดรหัสตัวเลขให้ จากนั้นเลเยอร์ฝังตัวจะแปลงรหัสเหล่านี้เป็นเวกเตอร์เพื่อให้โมเดลคำนวณ

โมเดลสร้างรหัสโทเคนดิจิทัลและถอดรหัสกลับเป็นข้อความที่มนุษย์อ่านได้ ด้วยการแปลงข้อความนำเข้าเป็นหน่วยดิจิทัลมาตรฐานอย่างต่อเนื่อง โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถใช้ประโยชน์จากการประมวลผลแบบขนานสูงที่ชิปสมัยใหม่ทำได้ดี เพื่อประมวลผลข้อมูลนำเข้าจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ

บล็อกเชนประมวลผลเครื่องมือเก็บมูลค่าและสิทธิทางเศรษฐกิจในลักษณะที่คล้ายกัน แต่การนำไปใช้ทางเทคนิคต่างกัน การแปลงสินทรัพย์เป็นโทเคนดิจิทัลแสดงสินทรัพย์ทางการเงินหรือสินทรัพย์ในโลกจริง เช่น เงินสด สิทธิในกองทุน หลักทรัพย์ หรือความเป็นเจ้าของอื่น ๆ เป็นโทเคนดิจิทัลมาตรฐานที่บันทึกบนบัญชีแยกประเภทแบบกระจายศูนย์ สินทรัพย์บนเชนที่มีอยู่ เช่น สเตเบิลคอยน์ สามารถโอนผ่านสัญญาอัจฉริยะได้

ในระดับธุรกรรม สินทรัพย์เหล่านี้แสดงด้วยข้อมูลธุรกรรมที่เครื่องอ่านได้และกฎที่เกี่ยวข้อง เครือข่ายตรวจสอบว่าธุรกรรมได้รับอนุญาตและถูกต้องหรือไม่ ในขณะที่สัญญาอัจฉริยะหรือสคริปต์ธุรกรรมบังคับใช้สิทธิและเงื่อนไขของสินทรัพย์เฉพาะ กลไกเหล่านี้ปรับปรุงบัญชีแยกประเภทโดยการโอนยอดโทเคน เมื่อธุรกรรมถูกบันทึกและได้รับการยืนยันขั้นสุดท้ายเพียงพอตามกฎฉันทามติของเครือข่าย ธุรกรรมนั้นจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของสถานะบัญชีแยกประเภทอย่างเป็นทางการของเครือข่าย

ในกระบวนการบล็อกเชน สัญญาอัจฉริยะดำเนินการตรรกะธุรกรรมและกฎเฉพาะของสินทรัพย์ทางการเงิน การตรวจสอบเช่น AML (การต่อต้านการฟอกเงิน), KYC (การรู้จักลูกค้า) และ KYA (การรู้จักเอเจนต์) มักดำเนินการนอกเชนเพื่อยืนยันตัวตนและข้อมูลการปฏิบัติตามกฎระเบียบ จากนั้นส่งผลการตรวจสอบไปยังบนเชนเพื่อกำหนดว่าธุรกรรมเข้าเงื่อนไขหรือไม่

สำหรับสินทรัพย์ในโลกจริงที่แปลงเป็นโทเคน การควบคุมเหล่านี้ยังคงอยู่ในกรอบบริการทางกฎหมายและที่มีการกำกับดูแลที่กว้างขึ้น และพึ่งพาระบบทะเบียนนอกเชนที่เชื่อถือได้ ขณะเดียวกันก็ลดการพึ่งพาฐานข้อมูลปิดและการกระทบยอดด้วยมนุษย์

รูปที่ 1: แผนภาพกระบวนการแปลงเป็นโทเคนในโมเดลภาษาขนาดใหญ่และธุรกรรมบล็อกเชน

กระบวนการทั้งสองนี้ หนึ่งเข้ารหัสข้อมูลในภาษามนุษย์ อีกหนึ่งเข้ารหัสสิทธิทางเศรษฐกิจ มีความสำคัญมากขึ้นเมื่อระบบอัจฉริยะและการดำเนินการธุรกรรมค่อย ๆ บรรจบกัน

ทั้งสองใช้รูปแบบที่มีโครงสร้างและเครื่องอ่านได้ ดังนั้น เมื่อเทียบกับระบบดั้งเดิมที่แยกส่วนกันจำนวนมาก เอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถอ่านข้อมูลบล็อกเชนได้โดยตรงมากขึ้น การแสดงสินทรัพย์ประเภทต่าง ๆ มีมาตรฐานมากขึ้น ซึ่งช่วยลดงานพัฒนาอินเทอร์เฟซแยกสำหรับแต่ละระบบ ทำให้เอเจนต์ประสานงานกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับสินทรัพย์หลายประเภทได้ง่ายขึ้น

ผ่านอินเทอร์เฟซที่ตั้งโปรแกรมได้ เอเจนต์สามารถตรวจสอบยอดคงเหลือและกฎก่อนดำเนินการธุรกรรมที่ได้รับอนุญาต และตรวจสอบการชำระราคาหลังธุรกรรม ลดการพึ่งพากระบวนการที่ใช้มนุษย์

งานวิจัยล่าสุดจาก Bitcoin Policy Institute ให้การสนับสนุนเบื้องต้นสำหรับกรอบนี้: ในการจำลองแบบควบคุม การตอบสนองของโมเดลมีแนวโน้มที่จะใช้สเตเบิลคอยน์สำหรับการชำระเงินรายวัน และใช้บิตคอยน์สำหรับการเก็บมูลค่าระยะยาว ข้อค้นพบเหล่านี้สะท้อนการตอบสนองของโมเดลในการจำลอง ไม่ใช่การสังเกตพฤติกรรมจริงของเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์

อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้บ่งบอกถึงสถาปัตยกรรมเงินที่เกิดจากปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นไปได้: สเตเบิลคอยน์สำหรับธุรกรรม และบิตคอยน์สำหรับการเก็บมูลค่า การอภิปรายต่อไปนี้จะสำรวจว่ารากฐานที่เกิดจากเครื่องจักรร่วมกันนี้สนับสนุนสถานการณ์การชำระเงินแบบเอเจนต์ที่ช่องทางการเงินแบบดั้งเดิมทำได้ยากอย่างมีประสิทธิภาพและต้นทุนต่ำได้อย่างไร

การชำระเงินและการชำระราคาของเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์

เมื่อความสามารถของเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์เพิ่มขึ้นและการใช้งานในโลกจริงขยายตัว พวกเขาต้องการโครงสร้างพื้นฐานการชำระเงินและสินทรัพย์ที่เหมาะกับธุรกรรมที่เครื่องจักรเริ่มต้นและรวดเร็วมากขึ้น

ช่องทางบล็อกเชนที่เป็นคริปโตเนทีฟเหมาะเป็นพิเศษสำหรับธุรกรรมตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน ความถี่สูง ระหว่างเครื่องจักร (M2M) และมีมูลค่าต่ำกว่าหนึ่งเซนต์ เช่น การเรียก API การดึงข้อมูลตามต้องการ และค่าธรรมเนียมการประมวลผลแบบจ่ายตามการใช้งาน

ในขณะเดียวกัน ระบบการชำระเงินแบบดั้งเดิมที่ปรับเปลี่ยนแล้วจะยังคงมีบทบาทสำคัญในสถานการณ์ธุรกรรมระหว่างธุรกิจกับเครื่องจักร (B2M) และผู้บริโภคกับเครื่องจักร (C2M) ที่เชื่อมต่อเอเจนต์กับธุรกิจและผู้บริโภคที่ดำเนินการโดยมนุษย์

สเตเบิลคอยน์ สินทรัพย์คริปโตดั้งเดิม สินทรัพย์ในโลกจริงที่แปลงเป็นโทเคน และเครื่องมือที่ตั้งโปรแกรมได้อื่น ๆ สามารถสนับสนุนธุรกรรมและความเป็นเจ้าของดิจิทัลตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน รวมถึงการใช้สินทรัพย์เป็นหลักประกัน และบรรลุความละเอียดที่จำเป็นสำหรับธุรกรรมและส่วนแบ่งสินทรัพย์

ในมุมมองที่กว้างขึ้น การแปลงเป็นโทเคนสามารถให้การแสดงที่เป็นมาตรฐานและเครื่องอ่านได้สำหรับสินทรัพย์ประเภทต่าง ๆ ลดงานพัฒนาอินเทอร์เฟซทีละระบบระหว่างระบบการเงิน และช่วยให้เอเจนต์ประสานงานกระบวนการที่ซับซ้อนขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ช่องทางการชำระเงินที่มีอยู่จำนวนมากไม่เหมาะกับธุรกรรมแบบเอเจนต์ที่มีปริมาณสูงและมูลค่าต่ำ ข้อจำกัดหลัก ได้แก่:

• กระบวนการเปิดบัญชี การกำหนดค่าข้อมูลรับรอง และการอนุญาตอาจต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง

• ค่าธรรมเนียมที่ผู้ขายต้องจ่ายเพื่อรับชำระเงินอาจทำให้ธุรกรรมที่มีมูลค่าต่ำมากไม่คุ้มค่าในเชิงเศรษฐกิจ

• มีข้อจำกัดในการชำระราคาและการยืนยันขั้นสุดท้าย ธุรกรรม ACH ส่วนใหญ่สามารถชำระราคาได้ภายในหนึ่งวันทำการหรือน้อยกว่า การอนุมัติบัตรเกือบจะทันที แต่การยืนยันขั้นสุดท้ายสำหรับการชำระราคาของผู้ขายและการจัดการข้อพิพาทอาจใช้เวลานานกว่า

• เมื่อปริมาณธุรกรรมที่เครื่องจักรเริ่มต้นเพิ่มขึ้น ความสามารถในการขยายของระบบอาจถูกจำกัด

โปรโตคอลการชำระเงินแบบเอเจนต์สร้างขึ้นบนมาตรฐานพื้นฐาน เช่น MCP และ A2A: MCP ช่วยให้เอเจนต์เชื่อมต่อกับระบบภายนอก ในขณะที่ A2A อำนวยความสะดวกในการสื่อสารระหว่างเอเจนต์

Anthropic คาดว่าจะเปิดตัว MCP (Model Context Protocol) ในเดือนพฤศจิกายน 2024 เพื่อให้มาตรฐานรวมสำหรับแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ในการเข้าถึงข้อมูลภายนอกและเวิร์กโฟลว์ Google วางแผนที่จะเปิดตัว A2A (Agent-to-Agent) ในเดือนเมษายน 2025 เพื่อให้เอเจนต์บนแพลตฟอร์มต่าง ๆ สามารถสื่อสารและทำงานร่วมกันได้

เอเจนต์ที่ใช้ MCP และ A2A จะเรียกใช้โปรโตคอลการชำระเงินแบบเอเจนต์ต่าง ๆ เพื่อทำกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับการชำระเงินให้เสร็จสมบูรณ์

โปรโตคอลการชำระเงินแบบเปิด x402 ที่พัฒนาโดย Coinbase ใช้รหัสสถานะ HTTP 402 "ต้องชำระเงิน" เพื่อให้เครื่องจักรสามารถเริ่มการชำระเงินได้ โปรโตคอลนี้ไม่พึ่งพาบล็อกเชนเฉพาะ สเตเบิลคอยน์ เช่น USDC เป็นหนึ่งในการใช้งานหลักในช่วงแรก และกำลังกลายเป็นมาตรฐานที่มีศักยภาพสำหรับธุรกรรมระหว่างเครื่องจักรความเร็วสูง

x402 ให้การชำระราคาตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน เกือบทันที และตรวจสอบได้ ลดความเสี่ยงของคู่สัญญาสำหรับผู้ให้บริการทรัพยากร ทำให้พวกเขาสามารถส่งมอบข้อมูลหรือบริการที่ร้องขอได้ทันทีหลังจากยืนยันการรับชำระเงิน

ด้วยการใช้สกุลเงินดิจิทัล เช่น สเตเบิลคอยน์ที่ถืออยู่ในกระเป๋าเงินบนเชน x402 สามารถรองรับธุรกรรมความถี่สูง มูลค่าต่ำ และไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ หากธุรกรรมชำระราคาบนเครือข่ายที่ไม่ต้องขออนุญาต การใช้งานที่เพิ่มขึ้นอาจนำไปสู่ความต้องการพื้นที่บล็อกและบริการผู้ตรวจสอบที่เพิ่มขึ้น ซึ่งเพิ่มความต้องการสินทรัพย์คริปโตดั้งเดิมอีกด้วย

อย่างไรก็ตาม มูลค่าที่ความต้องการนี้สามารถนำมาสู่สินทรัพย์ดั้งเดิมได้ในที่สุด ยังขึ้นอยู่กับโครงสร้างค่าธรรมเนียม การวางเดิมพัน และกลไกการชำระค่าธรรมเนียมธุรกรรมของแต่ละเครือข่าย

มาตรฐานเกิดใหม่อื่น ๆ เชื่อมต่อธุรกรรมแบบเอเจนต์กับช่องทางการชำระเงินที่มีอยู่ และสร้างกฎการอนุญาตและการตรวจสอบสำหรับธุรกรรมทางการเงินที่เชื่อถือได้

Machine Payments Protocol (MPP) ที่พัฒนาโดย Stripe และ Tempo รองรับการเรียกเก็บเงินสำหรับ API และทรัพยากร HTTP อื่น ๆ อนุญาตให้ชำระราคาได้อย่างยืดหยุ่นผ่านสเตเบิลคอยน์หรือวิธีการชำระเงินแบบดั้งเดิม Agentic Commerce Protocol (ACP) ที่พัฒนาโดย Stripe และ OpenAI ช่วยให้เอเจนต์ทำการชำระเงินอัตโนมัติแบบโปรแกรมได้ ในขณะที่ผู้ขายยังคงใช้โครงสร้างพื้นฐานทางการค้าและการชำระเงินที่มีอยู่ได้

Agent Payments Protocol (AP2) ของ Google ใช้ข้อมูลรับรองการอนุญาตแบบเข้ารหัสและเส้นทางการตรวจสอบเพื่อพิสูจน์ว่าผู้ใช้ได้อนุญาตธุรกรรมแล้ว Trusted Agent Protocol (TAP) ของ Visa ช่วยให้ผู้ขายตรวจสอบเอเจนต์ที่เชื่อถือได้และรับข้อมูลรับรองการชำระเงินอย่างปลอดภัย

รูปที่ 2 แสดงกระบวนการชำระเงินแบบเอเจนต์อย่างง่าย

ผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ (1) ขอให้เอเจนต์จองเที่ยวบินและโรงแรมภายในงบประมาณที่กำหนด เอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์หลัก (2) เข้าถึงปฏิทิน ความชอบ และข้อมูลการชำระเงินที่ได้รับอนุญาตของผู้ใช้ผ่านตัวเชื่อมต่อ MCP จากนั้น (3) มอบหมายงานรวบรวมข้อมูลให้กับเอเจนต์ย่อยปัญญาประดิษฐ์เฉพาะทางด้านการท่องเที่ยวผ่าน A2A เอเจนต์ย่อย (4) เรียก API ราคาเที่ยวบินและโรงแรมแบบชำระเงิน โดยชำระค่าธรรมเนียมที่เกี่ยวข้องผ่าน x402 และชำระราคาบนเชน เอเจนต์หลักใช้ข้อมูลที่ส่งกลับมา (5) ทำการจองผ่านระบบชำระเงินของสายการบินและโรงแรม และสุดท้าย (6) ส่งแผนการเดินทางและใบเสร็จกลับไปยังผู้ใช้

รูปที่ 2: แผนภาพเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่โปรโตคอลพื้นฐานและโปรโตคอลทางการเงินทำงานร่วมกัน

สินทรัพย์ดิจิทัลประเภทต่าง ๆ สามารถสนับสนุนการพาณิชย์แบบเอเจนต์ได้ แต่สเตเบิลคอยน์อาจกลายเป็นเครื่องมือหลักในธุรกรรม

สเตเบิลคอยน์คือโทเคนดิจิทัลที่ออกแบบมาเพื่อรักษามูลค่าให้คงที่เมื่อเทียบกับสกุลเงินอ้างอิง โดยสกุลเงินอ้างอิงที่พบบ่อยที่สุดคือดอลลาร์สหรัฐ ความเสถียรของราคาทำให้เป็นหน่วยบัญชีที่เชื่อถือได้ และเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์สำหรับการกำหนดราคาและการชำระราคา

สเตเบิลคอยน์เป็นสินทรัพย์ในโลกจริงที่แปลงเป็นโทเคนประเภทใหญ่ที่สุด: ณ เดือนกันยายน 2026 มูลค่าตลาดหมุนเวียนเกิน 300,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ปริมาณธุรกรรมสเตเบิลคอยน์ที่ปรับแล้วเกิน 11 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2025 เทียบเท่ากับปริมาณธุรกรรมต่อปีของ Visa และ Mastercard

อย่างไรก็ตาม ตัวชี้วัดเหล่านี้อิงตามมาตรฐานทางสถิติที่แตกต่างกันและไม่สามารถเปรียบเทียบโดยตรงได้ ปริมาณธุรกรรมสเตเบิลคอยน์ยังต่ำกว่า 93 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐที่โอนผ่าน ACH ในปี 2025 มาก อย่างไรก็ตาม ตั้งแต่ปี 2020 ถึง 2025 อัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้นของปริมาณธุรกรรมสเตเบิลคอยน์อยู่ที่ 80% ในขณะที่ ACH อยู่ที่ประมาณ 8.5%

กฎระเบียบที่ชัดเจนขึ้น รวมถึง GENIUS Act ของสหรัฐอเมริกา MiCA ของสหภาพยุโรป ระบบใบอนุญาตสเตเบิลคอยน์ของฮ่องกง และกรอบการกำกับดูแลสเตเบิลคอยน์ของสิงคโปร์ ควรช่วยให้สเตเบิลคอยน์แพร่หลายและเติบโตอย่างต่อเนื่อง

รูปที่ 3: การเปรียบเทียบปริมาณธุรกรรมของสเตเบิลคอยน์และเครือข่ายบัตรหลัก

สำหรับสินทรัพย์ดิจิทัล ผลกระทบของการเติบโตนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่สเตเบิลคอยน์ แต่ขยายไปถึงเครือข่ายบล็อกเชนที่สนับสนุนการออกและการชำระราคาสเตเบิลคอยน์

สเตเบิลคอยน์หลักหลายตัวออกบนบล็อกเชนหลายเครือข่าย ทำให้ผู้เข้าร่วมตลาดสามารถเลือกเครือข่ายการชำระราคาที่สนับสนุนตามต้นทุนและความเข้ากันได้ทางเทคนิค เครือข่ายเหล่านี้รวมถึงเครือข่ายทั่วไปที่ไม่ต้องขออนุญาต เช่น Ethereum และเครือข่ายที่ออกแบบมาสำหรับสเตเบิลคอยน์โดยเฉพาะ เช่น Arc ของ Circle

บน Arc นั้น USDC ถูกออกแบบให้เป็นสินทรัพย์ดั้งเดิมสำหรับชำระค่า Gas บนเครือข่ายที่ไม่ต้องขออนุญาต สินทรัพย์คริปโตดั้งเดิม เช่น ETH ใช้เพื่อสนับสนุนฉันทามติ จ่ายรางวัลผู้ตรวจสอบและค่าธรรมเนียมธุรกรรม และทำการชำระราคาให้เสร็จสมบูรณ์ เมื่อกิจกรรมสเตเบิลคอยน์ขยายตัว ความต้องการพื้นที่บล็อกและบริการเครือข่ายอาจเพิ่มขึ้น นำไปสู่ความต้องการสินทรัพย์ดั้งเดิมที่เกี่ยวข้องกับการใช้งาน

อย่างไรก็ตาม ระดับที่ความต้องการนี้สามารถนำมูลค่ามาสู่สินทรัพย์ดั้งเดิมได้ ขึ้นอยู่กับโครงสร้างค่าธรรมเนียม การวางเดิมพัน และกลไกการชำระค่าธรรมเนียมธุรกรรมของแต่ละเครือข่าย Arc ยังเสนอรูปแบบเสริมอีกแบบหนึ่ง: กิจกรรมการชำระเงินที่เพิ่มขึ้นอาจขยายการใช้ USDC เป็นสินทรัพย์ชำระราคาและเครื่องมือชำระค่าธรรมเนียมธุรกรรมต่อไป

โอกาสของสินทรัพย์ดิจิทัลในตลาดกำลังประมวลผล

ระบบปัญญาประดิษฐ์และเอเจนต์ต้องใช้กำลังประมวลผลและพลังงานจำนวนมากในการทำงาน นักลงทุนมุ่งเน้นไปที่รายจ่ายฝ่ายทุนจำนวนมากที่จำเป็นสำหรับการสร้างโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ โดยประมาณการว่ารายจ่ายฝ่ายทุนปัญญาประดิษฐ์สะสมระหว่างปี 2025 ถึง 2030 จะเกิน 5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ อย่างไรก็ตาม รายจ่ายดำเนินงานต่อเนื่องที่สนับสนุนการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ก็สมควรได้รับความสนใจเช่นกัน

รายจ่ายดำเนินงานส่วนใหญ่ไหลเข้าสู่ตลาดกำลังประมวลผลคลาวด์ปัญญาประดิษฐ์: ตลาดนี้สร้างรายได้โดยการจัดหากำลังประมวลผลของอุปกรณ์ไอทีที่มีอยู่และไฟฟ้าที่จำเป็นสำหรับการทำงานของอุปกรณ์นั้น เมื่อตลาดขยายตัว กำลังประมวลผลกำลังกลายเป็นทรัพยากรทางเศรษฐกิจที่เป็นอิสระ ขนาดใหญ่ และมีระดับการลงทุนเพิ่มขึ้น ซึ่งอาจก่อให้เกิดสินทรัพย์ดิจิทัลประเภทใหม่

หากเราวัดขนาดตลาดอย่างคร่าว ๆ ด้วยหน่วยธุรกิจคลาวด์หลักของผู้ให้บริการคลาวด์ระดับไฮเปอร์สเกล การคาดการณ์รวมของนักวิเคราะห์สำหรับ Amazon Web Services, Microsoft Intelligent Cloud และ Google Cloud แสดงให้เห็นว่าภายในปี 2030 รายได้รวมของพวกเขาจะอยู่ที่ประมาณ 1.1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยมีอัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้น 29% เมื่อเทียบกับปี 2025

เมื่อกำลังประมวลผลกลายเป็นปัจจัยนำเข้าทางเศรษฐกิจที่สำคัญยิ่งขึ้น ความต้องการของตลาดสำหรับการกำหนดราคา การจัดสรร ตลอดจนเครื่องมือจัดหาเงินทุนและการป้องกันความเสี่ยงสำหรับกำลังประมวลผลก็จะเพิ่มขึ้น

ในอดีต ตลาดทรัพยากรขนาดใหญ่จะค่อย ๆ พัฒนาโครงสร้างพื้นฐานการซื้อขายเพื่อปรับปรุงสภาพคล่องและการจัดการความเสี่ยง เราเชื่อว่าเมื่อการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ขยายตัว กำลังประมวลผลอาจเดินตามเส้นทางที่คล้ายกัน การพัฒนาตลาดล่าสุดได้เผยให้เห็นแนวโน้มนี้แล้ว รวมถึงการจัดหาเงินทุนโดยใช้ GPU เป็นหลักประกัน และแพลตฟอร์มจัดหาเงินทุนที่ออกแบบรอบรายได้จากกำลังประมวลผลระยะยาวตามการใช้งาน

วิธีการจัดหาเงินทุนเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่าการเข้าถึง GPU ขั้นสูงและการสร้างกำลังประมวลผลสำหรับโมเดลล้ำสมัยต้องใช้การลงทุนล่วงหน้าจำนวนมาก เมื่อโมเดลก้าวหน้า ความต้องการการฝึกและการอนุมานคาดว่าจะเติบโตอย่างต่อเนื่อง การอนุมานหมายถึงกระบวนการประมวลผลที่ประมวลผลคำขอและสร้างผลลัพธ์หลังจากโมเดลถูกนำไปใช้

เมื่อการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ในโลกจริงขยายตัว คาดว่าภายในปี 2030 การอนุมานจะกลายเป็นภาระงานปัญญาประดิษฐ์ที่ใหญ่ที่สุด ซึ่งเพิ่มสัดส่วนในความต้องการไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูล ผู้ใช้การอนุมานที่มีศักยภาพครอบคลุมองค์กรและผู้บริโภครายบุคคล ซึ่งมีจำนวนมากกว่าและกระจายตัวมากกว่าผู้เข้าร่วมตลาดการฝึกที่มีความเข้มข้นสูง

รูปที่ 4: ความต้องการไฟฟ้าของศูนย์ข้อมูลทั่วโลก จำแนกตามภาระงาน

แม้ในขณะที่ตลาดนี้กำลังก่อตัว การบรรลุขนาดสำหรับผลิตภัณฑ์กำลังประมวลผลมาตรฐานยังต้องแก้ไขความท้าทายสำคัญในการออกแบบสัญญาและโครงสร้างตลาด

ความท้าทายเหล่านี้รวมถึงการพิจารณาความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในประสิทธิภาพการผลิตของชิปรุ่นต่าง ๆ ความแตกต่างของต้นทุนในแต่ละภูมิภาค โดยเฉพาะความแตกต่างของราคาพลังงาน และการสร้างมาตรฐานที่เป็นไปได้สำหรับการชำระราคาเงินสดและการส่งมอบสัญญาของกำลังประมวลผล

เราเชื่อว่าปัญหาการออกแบบเหล่านี้สำคัญ แต่สุดท้ายแล้วสามารถแก้ไขได้

ตลาดสินค้าโภคภัณฑ์ที่เติบโตเต็มที่จัดการความแตกต่างระหว่างสินทรัพย์และความแตกต่างของราคาในแต่ละภูมิภาคผ่านวิธีการ เช่น การซื้อขายส่วนต่างและสัญญาส่วนต่างราคา ประสบการณ์เหล่านี้สามารถเป็นข้อมูลอ้างอิงสำหรับตลาดกำลังประมวลผลได้ ตลาดโทเคนบนเชนสามารถใช้โครงสร้างพื้นฐานการชำระราคาร่วมกันเพื่อสนับสนุนสัญญาที่แยกตามภูมิภาคและประเภทฮาร์ดแวร์

เมื่อกรอบเหล่านี้เติบโตเต็มที่ เราคาดว่าผลิตภัณฑ์มาตรฐาน รวมถึงฟิวเจอร์สกำลังประมวลผลที่ซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์ จะเพิ่มความโปร่งใสในการค้นพบราคา และช่วยให้ผู้ให้บริการและผู้ใช้กำลังประมวลผลป้องกันความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

สัญญากำลังประมวลผลมาตรฐานอาจก่อให้เกิดสิทธิในการเข้าถึงกำลังประมวลผลและสิทธิการใช้งานที่เกี่ยวข้อง สิทธิเหล่านี้สามารถแสดง โอน ใช้เป็นหลักประกัน และชำระราคาผ่านโครงสร้างพื้นฐานที่ตั้งโปรแกรมได้ ซึ่งอาจดึงดูดนักลงทุนสถาบันมากขึ้น ทำให้กำลังประมวลผลเป็นโอกาสใหม่ในตลาดสินทรัพย์ดิจิทัล

หากการใช้งานปัญญาประดิษฐ์แบบเอเจนต์ขยายตัว เอเจนต์อาจค้นหา กำหนดค่า ปรับให้เหมาะสม และชำระเงินสำหรับกำลังประมวลผลผ่านช่องทางการชำระเงินที่ตั้งโปรแกรมได้ เช่น x402 บ่อยขึ้น ทำให้มูลค่าของกลไกนี้ชัดเจนยิ่งขึ้น

เอเจนต์สามารถสอบถาม API ตลาดแบบเรียลไทม์ เปรียบเทียบกำลังประมวลผลที่มีอยู่ตามราคา ประสิทธิภาพ ความหน่วง สถานที่ และประเภทฮาร์ดแวร์ จากนั้นจัดสรรทรัพยากรที่เหมาะสมที่สุดสำหรับภาระงานเฉพาะ MCP และ A2A สามารถช่วยให้เอเจนต์เข้าถึงข้อมูลและประสานงานกัน ในขณะที่ x402 สามารถสนับสนุนการชำระราคาตามการใช้งาน ตามจำนวนโทเคนที่โมเดลประมวลผล หรือตามงาน

กลไกนี้คาดว่าจะช่วยให้เข้าถึงกำลังประมวลผลได้ตามต้องการ ยืดหยุ่น และแบบเรียลไทม์ พร้อมลดการแทรกแซงจากมนุษย์ แม้ว่ากิจกรรมการชำระเงินแบบเอเจนต์ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ความเข้ากันได้เชิงโครงสร้างระหว่างเอเจนต์อัตโนมัติและการชำระเงินที่เกิดจากเครื่องจักรทำให้เป็นทิศทางที่น่าจับตามองในการพัฒนาระบบนิเวศ

รูปที่ 5: แผนภาพเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ที่ปรับให้เหมาะสมและเข้าถึงกำลังประมวลผลตามต้องการ

Stripe ตกลงที่จะเข้าซื้อ OpenRouter ในเดือนสิงหาคม 2026 นี่เป็นสัญญาณเริ่มต้นว่าการจัดเส้นทางโมเดลและการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้กำลังประมวลผลเริ่มเข้าสู่โครงสร้างพื้นฐานทางการเงินที่สร้างขึ้นรอบปัญญาประดิษฐ์

OpenRouter จัดสรรงานระหว่างโมเดลมากกว่า 400 ตัวจากผู้ให้บริการกว่า 80 ราย ตามความต้องการของภาระงานและการแลกเปลี่ยนระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการจัดสรรกำลังประมวลผลที่หายากอย่างมีประสิทธิภาพมีมูลค่าทางเศรษฐกิจ

การวางตำแหน่งธุรกิจของ Stripe เองก็น่าสนใจ: บริษัทได้เข้าสู่การชำระเงิน สเตเบิลคอยน์ การเรียกเก็บเงิน และการพาณิชย์แบบเอเจนต์แล้ว ข้อตกลงนี้แสดงให้เห็นว่าการจัดซื้อกำลังประมวลผล การเรียกเก็บเงินตามการใช้งาน และการชำระราคาแบบโปรแกรมอาจค่อย ๆ บรรจบกัน เราเชื่อว่าในอนาคตเอเจนต์อาจค้นหากำลังประมวลผลด้วยตนเองและชำระเงินผ่านบล็อกเชนและช่องทางการชำระเงินที่ตั้งโปรแกรมได้อื่น ๆ

บทสรุป

เมื่อเครื่องจักรมีบทบาทมากขึ้นในกิจกรรมทางเศรษฐกิจ ปัญญาประดิษฐ์และสินทรัพย์ดิจิทัลที่ใช้บล็อกเชนก็บรรจบกันมากขึ้น การแปลงสินทรัพย์เป็นโทเคนบนบล็อกเชนและการแปลงเป็นโทเคนของโมเดลภาษาขนาดใหญ่สร้างรูปแบบที่มีโครงสร้างและเครื่องอ่านได้ ทำให้เอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์สามารถโต้ตอบกับสินทรัพย์ที่ตั้งโปรแกรมได้โดยตรงมากขึ้น

สเตเบิลคอยน์และโปรโตคอล เช่น x402 อาจสนับสนุนธุรกรรมความถี่สูง มูลค่าต่ำ และตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน ในขณะเดียวกัน ตลาดสิทธิกำลังประมวลผลที่เป็นมาตรฐานและมีสภาพคล่องอาจช่วยให้เอเจนต์ค้นหากำลังประมวลผล เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งาน จัดการจัดหาเงินทุน และชำระเงินเมื่อความต้องการการอนุมานขยายตัว

ปัจจุบัน ระบบนิเวศทั้งหมดยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น โดยกิจกรรมการชำระเงินแบบเอเจนต์และสภาพคล่องของตลาดกำลังประมวลผลมีจำกัด เมื่อการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ขยายตัวและความสามารถของระบบเอเจนต์เพิ่มขึ้น สินทรัพย์ดิจิทัลอาจมีความสำคัญมากขึ้นในโครงสร้างพื้นฐานทางเศรษฐกิจของปัญญาประดิษฐ์ ขยายการใช้สเตเบิลคอยน์ สินทรัพย์ในโลกจริงที่แปลงเป็นโทเคน และสินทรัพย์คริปโตดั้งเดิมที่สนับสนุนการชำระราคาบนบล็อกเชน