วีซ่า รองประธานและหัวหน้าธุรกิจคริปโต Cuy Sheffield ได้เขียนบทความวิเคราะห์แนวโน้มการพัฒนาของคริปโตและ AI ในปี 2026 ซึ่งเขาชี้ให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดในสองสาขานี้ไม่ใช่เรื่อง “เป็นไปได้ในทางทฤษฎี” อีกต่อไป แต่เป็น “สามารถนำไปใช้ได้อย่างเชื่อถือได้ในทางปฏิบัติ” ในขั้นตอนถัดไป “ความน่าเชื่อถือ” “ความสามารถในการบริหารจัดการ” และ “ความสามารถในการจัดจำหน่าย” จะกลายเป็นมิติการแข่งขันที่สำคัญกว่าความแปลกใหม่ทางเทคโนโลยี และสกุลเงินโปรแกรมได้ (Stablecoins) จะเป็นตัวผลักดันให้เกิดกระแสการชำระเงินด้วย AI แบบใหม่

(ข้อมูลเบื้องต้น: Visa ประกาศสนับสนุนสกุลเงินดิจิทัลแบบเสถียร 4 ชนิด สามารถแลกเปลี่ยนข้ามเครือข่ายเป็นเงินตราประเทศต่าง ๆ ได้ 25 ประเทศ)
(ข้อมูลเสริม: การวิเคราะห์เส้นทาง AI Agent ที่ได้รับความนิยมที่สุดในช่วงนี้: เหรียญมีม, แพลตฟอร์มออกเหรียญ และโครงสร้างพื้นฐาน)

สารบัญบทความ

• สกุลเงินดิจิทัล: จากสินทรัพย์เก็งกำไรสู่โครงสร้างพื้นฐานเทคโนโลยีคุณภาพสูง
• AI Agent: จุดอ่อนเปลี่ยนจาก “ระดับความฉลาด” เป็น “ความน่าเชื่อถือ”
• สกุลเงินโปรแกรมได้เป็นตัวผลักดันกระแสการชำระเงินด้วย AI แบบใหม่

เมื่อคริปโตและ AI ก้าวเข้าสู่ความเป็นผู้ใหญ่ขึ้น การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดในสองสาขานี้ไม่ใช่เรื่อง “เป็นไปได้ในทางทฤษฎี” อีกต่อไป แต่เป็น “สามารถนำไปใช้ได้อย่างเชื่อถือได้ในทางปฏิบัติ” หัวหน้าแผนกธุรกิจคริปโตของ Visa Cuy Sheffield ชี้ให้เห็นว่าทั้งสองเทคโนโลยีได้ผ่านจุดเปลี่ยนสำคัญแล้ว ประสิทธิภาพได้รับการปรับปรุงอย่างเห็นได้ชัด แต่การแพร่หลายในการใช้งานจริงยังไม่เท่ากัน และแนวโน้มสำคัญในปี 2026 เกิดจากช่องว่างระหว่าง “ประสิทธิภาพ” กับ “การแพร่หลาย”

สกุลเงินดิจิทัล: จากสินทรัพย์เก็งกำไรสู่โครงสร้างพื้นฐานเทคโนโลยีคุณภาพสูง

Cuy Sheffield เชื่อว่าช่วงสิบปีแรกของการพัฒนาสกุลเงินดิจิทัลมีลักษณะเด่นคือ “ข้อได้เปรียบด้านการเก็งกำไร” — ตลาดมีความเป็นสากล ต่อเนื่อง และเปิดกว้างอย่างสูง ความผันผวนรุนแรงทำให้การซื้อขายคริปโตมีความคล่องตัวและน่าดึงดูดมากกว่าตลาดการเงินแบบดั้งเดิม แต่ในขณะเดียวกัน บล็อกเชนในช่วงแรกมีความเร็วช้า ต้นทุนสูง และความเสถียรไม่เพียงพอ นอกจากในด้านการเก็งกำไรแล้ว สกุลเงินดิจิทัลแทบไม่เคยเหนือกว่าระบบเดิมในด้านต้นทุน ความเร็ว หรือความสะดวก

ปัจจุบัน สถานการณ์ความไม่สมดุลนี้เริ่มเปลี่ยนไป โครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชนมีความเร็วสูงขึ้น ต้นทุนต่ำลง และเชื่อถือได้มากขึ้น การใช้งานที่น่าสนใจที่สุดของคริปโตไม่ใช่การเก็งกำไรอีกต่อไป แต่เป็น โครงสร้างพื้นฐาน — โดยเฉพาะในด้านการชำระเงินและการตั้งถิ่นฐาน เมื่อคริปโตกลายเป็นเทคโนโลยีที่มีความเป็นผู้ใหญ่ขึ้น ตำแหน่งสำคัญของการเก็งกำไรจะค่อย ๆ ลดลง มันจะไม่หายไปทั้งหมด แต่จะไม่ใช่แหล่งคุณค่าหลักอีกต่อไป

Stablecoins เป็นผลสำเร็จที่ชัดเจนของคริปโตในด้าน “ความใช้งานจริง” ความสำเร็จของมันขึ้นอยู่กับมาตรฐานที่ชัดเจนและเป็นวัตถุประสงค์: ในบางสถานการณ์ สกุลเงินดิจิทัลแบบเสถียรนี้เร็วกว่าต้นทุนต่ำกว่าการชำระเงินแบบเดิม ครอบคลุมมากขึ้น และสามารถผนวกรวมเข้ากับระบบซอฟต์แวร์สมัยใหม่ได้อย่างไร้รอยต่อ โดยไม่จำเป็นให้ผู้ใช้มองว่าสกุลเงินดิจิทัลเป็น “อุดมการณ์” การใช้งานของ stablecoins มักเกิดขึ้นในผลิตภัณฑ์และกระบวนการทำงานที่มีอยู่แล้วอย่าง “แฝง” — ซึ่งทำให้หน่วยงานและบริษัทที่เคยคิดว่าสกุลเงินดิจิทัล “มีความผันผวนสูงและไม่โปร่งใส” เข้าใจคุณค่าของมันในที่สุด

เมื่อคริปโตกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานแล้ว “ความสามารถในการจัดจำหน่าย” จะกลายเป็นสิ่งสำคัญกว่าความ “เทคโนโลยีใหม่” ในอดีต สกุลเงินดิจิทัลรุ่นใหม่เพียงแค่ “มีอยู่” ก็สามารถสะสมสภาพคล่องและความสนใจได้เอง แต่ตอนนี้ เมื่อคริปโตถูกฝังเข้าไปในกระบวนการชำระเงิน แพลตฟอร์ม และระบบขององค์กร ผู้ใช้ปลายทางมักไม่รู้ตัวว่ามีอยู่ ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงที่เป็นประโยชน์ต่อสองกลุ่มหลัก: กลุ่มแรกคือองค์กรที่มีช่องทางการจัดจำหน่ายและความสัมพันธ์กับลูกค้าอยู่แล้ว; กลุ่มที่สองคือหน่วยงานที่มีการอนุญาตด้านกฎระเบียบ ระบบการปฏิบัติตามกฎหมาย และโครงสร้างพื้นฐานด้านความเสี่ยง

AI Agent: จุดอ่อนเปลี่ยนจาก “ระดับความฉลาด” เป็น “ความน่าเชื่อถือ”

ในวงการ AI Cuy Sheffield ชี้ให้เห็นว่าความสามารถของ AI Agent ที่ใช้งานได้จริงกำลังเพิ่มขึ้น แต่ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับบทบาทของมันก็ยังมีอยู่: AI ที่ประสบความสำเร็จไม่ใช่ “ผู้ตัดสินใจอิสระ” แต่เป็น “เครื่องมือที่ลดต้นทุนในการประสานงานในกระบวนการทำงาน” จากประวัติศาสตร์ การใช้งานในด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุด — เครื่องมือ AI ช่วยเร่งความเร็วในการเขียนโค้ด การดีบัก การปรับปรุงโค้ด และการสร้างสภาพแวดล้อม แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แนวโน้มนี้ได้แพร่กระจายไปยังสาขาอื่น ๆ อย่างกว้างขวางมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น เครื่องมืออย่าง Claude Code ถึงแม้จะถูกจัดเป็น “เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา” แต่ความนิยมอย่างรวดเร็วของมันสะท้อนแนวโน้มที่ลึกซึ้งกว่า: ระบบ AI กำลังกลายเป็น “อินเทอร์เฟซของงานด้านความรู้” มากกว่าที่จะจำกัดอยู่แค่การเขียนโปรแกรม ผู้ใช้เริ่มนำ “กระบวนการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI” ไปใช้ในงานวิจัย วิเคราะห์ เขียนบทความ วางแผน จัดการข้อมูล และดำเนินงาน — ซึ่งเป็นงานที่เน้น “ความเชี่ยวชาญทั่วไป” มากกว่าการเขียนโปรแกรมแบบดั้งเดิม

สิ่งสำคัญคือ ระดับความฉลาดของโมเดล AI ได้พัฒนาอย่างรวดเร็ว ข้อจำกัดในปัจจุบันไม่ใช่ “ความสามารถด้านภาษาและการให้เหตุผล” อีกต่อไป แต่เป็น “ความน่าเชื่อถือในระบบจริง” สภาพแวดล้อมการผลิตมีความเข้มงวดต่อ 3 ประเด็นหลัก: หนึ่งคือ “อาการ hallucination” ของ AI (การสร้างข้อมูลเท็จ), สองคือ ผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกัน, สามคือ โหมดความลับของข้อผิดพลาดที่ไม่โปร่งใส เมื่อ AI เกี่ยวข้องกับงานบริการลูกค้า การเงิน หรือการปฏิบัติตามกฎหมาย ผลลัพธ์ที่ “ประมาณถูกต้อง” ก็ไม่สามารถรับได้อีกต่อไป การสร้าง “ความน่าเชื่อถือ” ต้องอาศัยพื้นฐาน 4 ประการ: ผลลัพธ์สามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ มีความสามารถในการจดจำ มีความสามารถในการตรวจสอบ และสามารถเปิดเผย “ความไม่แน่นอน” ได้โดยอัตโนมัติ

สกุลเงินโปรแกรมได้เป็นตัวผลักดันกระแสการชำระเงินด้วย AI แบบใหม่

เมื่อระบบ AI ทำงานในกระบวนการทำงาน ความต้องการด้าน “ปฏิสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจ” ก็เพิ่มขึ้น เช่น การชำระค่าบริการ การเรียกใช้ API การจ่ายค่าตอบแทนให้กับ AI ตัวอื่น หรือการคำนวณ “ค่าธรรมเนียมตามการใช้งาน” ซึ่งทำให้ Stablecoins กลับมาเป็นที่สนใจอีกครั้ง: ถูกมองว่าเป็น “สกุลเงินดิจิทัลที่สร้างขึ้นเพื่อเครื่องจักร” มีความสามารถในการเขียนโปรแกรม ตรวจสอบได้ และสามารถโอนเงินโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์

ตัวอย่างเช่น โปรโตคอลอย่าง x402 ซึ่งเป็น “โปรโตคอลสำหรับนักพัฒนา” ถึงแม้ในตอนนี้ยังอยู่ในช่วงทดลองใช้งาน แต่ทิศทางชัดเจนมาก: กระแสการชำระเงินจะดำเนินการในรูปแบบ “API” แทน “หน้าชำระเงิน” แบบเดิม — ซึ่งจะทำให้ AI ของซอฟต์แวร์สามารถทำธุรกรรมต่อเนื่องและละเอียดอ่อนมากขึ้น ปัจจุบัน สาขานี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น: ขนาดธุรกรรมยังเล็ก ประสบการณ์ผู้ใช้ยังหยาบ และระบบความปลอดภัยและสิทธิ์การเข้าถึงยังอยู่ในระหว่างการพัฒนา แต่โครงสร้างพื้นฐานด้านนวัตกรรมมักเริ่มจาก “การสำรวจในช่วงแรก” เช่นนี้

Cuy Sheffield สรุปว่า ไม่ว่าจะเป็นคริปโตหรือปัญญาประดิษฐ์ ช่วงเริ่มต้นมักเน้นไปที่ “แนวคิดที่ดึงดูดความสนใจ” และ “เทคโนโลยีใหม่” แต่ในขั้นต่อไป “ความน่าเชื่อถือ” “ความสามารถในการบริหารจัดการ” และ “ความสามารถในการจัดจำหน่าย” จะกลายเป็นมิติการแข่งขันที่สำคัญกว่า ปัจจุบัน เทคโนโลยีเองไม่ใช่ข้อจำกัดหลักอีกต่อไป การ “ฝังเทคโนโลยีเข้าไปในระบบจริง” คือกุญแจสำคัญ

“ลักษณะเด่นของปี 2026 ไม่ใช่ ‘ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีใดเทคโนโลยีหนึ่ง’ แต่เป็น ‘การสะสมโครงสร้างพื้นฐานอย่างมั่นคง’ — โครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้ในขณะที่ทำงานอย่างเงียบ ๆ ก็ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการไหลเวียนของคุณค่าและรูปแบบการทำงานอย่างลับ ๆ”