ในทุกงานประชุมการเงินครั้งสำคัญของปีนี้ ดูเหมือนว่าจะหลีกเลี่ยงกระแส AI ล่าสุดไม่ได้เลย
มีแนวคิดหนึ่งที่ถูกพูดถึงอยู่เสมอว่า AI อัตโนมัติกำลังจะเข้ามาควบคุมวงการเงินทั่วโลก จัดการเงินทุนจำนวนมาก และขับเคลื่อนเศรษฐกิจแทนเจ้าของมนุษย์ได้อย่างง่ายดาย
แต่ความจริงเป็นอย่างนั้นหรือไม่? AI agents ขยับเงินทุนในวงกว้างจริงหรือไม่? ใครคือผู้ใช้งานจริง? หากฟองสบู่ AI แตกระเบิดขึ้น การชำระเงินแบบ agentic จะหายไปพร้อมกับเงินทุนจาก VC หรือไม่?
รายงานล่าสุดจาก BeInCrypto ชื่อ The State of AI Agent Payments 2026 พยายามตอบคำถามเหล่านี้โดยวิเคราะห์ธุรกรรมจริงบน x402 – โปรโตคอลการชำระเงินที่ออกแบบมาสำหรับเครื่องจักร
งานวิจัยนี้จัดทำร่วมกับ AWS, Cloudflare, Chainalysis และ Zoomex พบว่าโครงข่ายพื้นฐานสำหรับการชำระเงินของเครื่องนั้นทำงานได้จริงในด้านเทคนิค แต่ในโลกความเป็นจริงแล้ว ความต้องการเชิงพาณิชย์แทบไม่หลงเหลือเลย
AI พร้อมสำหรับการชำระเงินแทนคุณแล้วหรือยัง?
ผลการค้นพบแสดงถึงช่องว่างขนาดใหญ่ระหว่างกระแสการตลาดกับความเป็นจริงบนบล็อกเชน แม้ว่าโปรโตคอลอย่าง x402 ของ Coinbase และ Machine Payments Protocol ของ Stripe/Tempo จะประมวลผลธุรกรรมนับล้านครั้ง แต่ 90.8% ของการชำระเงิน agent ที่บันทึกไว้เป็นธุรกรรมขนาดเล็กมูลค่าน้อยกว่า 1 เซนต์
ในความเป็นจริง งานวิจัยที่ติดตามธุรกรรม 6.4 ล้านรายการในช่วง 35 วัน พบว่ามีมูลค่ารวมแค่ USD119,947 เท่านั้น
ปริมาณธุรกรรมที่สูงไม่ได้บ่งบอกถึงการเติบโตของการช้อปปิ้งอัตโนมัติหรือธุรกิจ B2B ทว่ามันกลับเป็นการซ่อนธุรกรรมขนาดเสี้ยวเซนต์สำหรับการเข้าถึง API เวลาในการประมวลผล และการตรวจสอบข้อมูลแบบง่าย
ต่อจากตัวเลขพื้นฐานเหล่านี้ Francesco Gi ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Castle Labs ชี้ว่าภาคอุตสาหกรรมยังคงสร้างโครงสร้างการชำระเงินล่วงหน้ากว่าความต้องการในตลาดจริงอยู่มาก
รายงานของ BeInCrypto สะท้อนภาพสถานการณ์การเงินเชิงเอเจนต์ปัจจุบันได้อย่างแม่นยำ: โครงสร้างพื้นฐานด้านการชำระเงินดำเนินงานได้แต่ขาดความต้องการในตลาด กิจกรรมส่วนใหญ่ในเศรษฐกิจของเครื่องจักรมีขนาดเล็ก ทำซ้ำ และกระจุกอยู่ในกลุ่มผู้ใช้งานเพียงไม่กี่ราย สะท้อนว่าตลาดยังอยู่ในระยะต้น แนวทางแก้ปัญหาสำหรับบางเคสถูกสร้างขึ้นแล้วแม้ปัญหาจะยังไม่เกิดขึ้น แต่สุดท้ายเทคโนโลยีจะเติบโตได้หากมีการใช้งานและกรณีตัวอย่างจริงๆ เท่านั้น Francesco Gi กล่าว
เมื่อพิจารณาการนำไปใช้ในระดับสถาบัน จะยิ่งเห็นถึงความลังเลของมนุษย์ได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
กรอบประเมินความพร้อมของรายงานนี้ให้คะแนนการชำระเงินขนาดเล็กอยู่ที่ 60.7 จาก 100 แต่กระบวนการการเงินในระดับสถาบันกลับอยู่ที่ 12.0 จาก 100 ซึ่งถือว่าต่ำมาก
จากเครื่องมือการเทรดและระบบการเงินที่ได้รับการรีวิว 19 รายการ มี 14 รายการที่ดำเนินการภายใต้ข้อจำกัดการใช้จ่ายที่ได้รับการอนุมัติล่วงหน้าจากมนุษย์ ในขณะที่ระบบบนแพลตฟอร์มใหญ่ เช่น Zoomex ยังคงต้องมีมนุษย์คอยยืนยันออเดอร์การเทรดทุกครั้ง
บนแพลตฟอร์มเทรดอย่าง Hyperliquid เครื่องมือที่ติดป้าย AI มีส่วนแบ่งปริมาณการเทรดรวมน้อยกว่า 0.55%
Albert Castellana, CEO ของ GenLayer Labs เน้นย้ำว่าการส่งเงินจำนวนน้อยๆ ผ่านบล็อกเชนนั้นง่าย แต่การไว้ใจซอฟต์แวร์ในการตัดสินใจทางเศรษฐกิจที่ซับซ้อนเป็นอีกเรื่องหนึ่งโดยสิ้นเชิง:
ธุรกรรมที่ตัวแทนทำกันจริงในปัจจุบันส่วนใหญ่ยังมีมูลค่าไม่สูงนัก เช่น การจ่ายค่า API, ค่าประมวลผล, ข้อมูล หรือบริการดิจิทัลแบบง่ายๆ ตัวแทนสามารถดำเนินธุรกรรมได้ตรงตามคำสั่ง แต่ก็ยังตัดสินใจผิดพลาดได้ หากข้อมูลผิด ถูกบิดเบือน หรืออีกฝ่ายไม่ให้สิ่งที่ตกลงกันไว้ การโอนเงินเป็นปัญหาหนึ่ง แต่การจะตัดสินใจว่าควรทำอย่างไรต่อเมื่อธุรกรรมผิดพลาดนั้นเป็นอีกเรื่องที่ต่างออกไป, Castellana กล่าว
Castellana กล่าวเสริมว่า การอภิปรายเรื่องความปลอดภัยในตอนนี้มักเน้นที่การอนุญาตกระเป๋าสตางค์ที่ง่ายเกินไป แทนที่จะดูที่ความแม่นยำในการตัดสินใจโดยรวม:
คุณสามารถให้ตัวแทนมีข้อจำกัด USD 100,000 ตั้งค่าการอนุญาตกระเป๋าไว้อย่างสมบูรณ์และมีมาตรการรักษาความปลอดภัยปกติทุกข้อ แต่มันก็ยังสามารถใช้จ่าย USD 100,000 กับบางสิ่งที่คุณไม่ได้ตั้งใจจริงๆ ได้อยู่ดี การโอนเงินด้วยความเร็วของเครื่องนั้นมีประโยชน์ แต่ในที่สุดเราต้องมีวิธีจัดการกรณีเกิดปัญหาด้วยความเร็วเดียวกันด้วย
ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยเกิดขึ้นจริง
ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยไม่ได้จบเพียงการตั้งเพดานใช้จ่าย รายงานระบุว่า มีการสูญเสียกว่า USD 281,200 จากการโจมตีที่เงินที่ตั้งงบอย่างถูกต้องถูกโอนเข้ากระเป๋าที่ควบคุมโดยผู้โจมตี
Robin Nordnes, ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Raiku ชี้ว่าความเสี่ยงใหญ่ของการเทรดไม่ใช่แค่คำสั่งจงใจไม่ดี แต่เกิดจากช่องว่างของการดำเนินการที่เขาเรียกว่า execution gap:
ความเสี่ยงที่ผมกังวลมากกว่าคือระหว่างการตัดสินใจกับคำสั่งเทรดที่ได้รับการยืนยัน สมมุติว่าเอเจนต์สร้างคำสั่งที่เหมาะสม สอดคล้องกับข้อกำหนดและอยู่ในงบ แต่ธุรกรรมนั้นถูกล่าช้าหรือถูกแย่งระหว่างรอขึ้น block หากเอเจนต์ไม่สามารถรู้ว่าทำธุรกรรมสำเร็จหรือไม่ มันก็จะลองใหม่ แล้วก็ลองใหม่อีก ทุกการลองแต่ละครั้งได้รับอนุมัติแยกกัน แต่เมื่อรวมกันแล้วก็สามารถสร้างความเสียหายได้จริง
Nordnes เชื่อว่าทันทีที่มีการสร้างระบบดำเนินการที่เชื่อถือได้ขึ้น โดยเฉพาะบนเชนความเร็วสูงอย่าง Solana ซึ่งจัดการกับ 94.5% ของธุรกรรมทั้งหมดในรายงานนี้ ตัวแทนแบบอัตโนมัติจะเริ่มเข้ามารับช่วงการซื้อขายโดยตรง และการยืนยันของมนุษย์ก็จะหายไป
เงินทุนจากบริษัทร่วมลงทุนมีการทุ่มอย่างมากในรูปแบบนี้อยู่แล้ว
จากรายงานพบว่า 92% (3.91 พันล้าน USD) ของเงินทุน VC มุ่งไปยังโครงสร้างพื้นฐานด้านการชำระเงินและการจัดการเงินสดอย่าง Tempo และ Mastercard/BVNK แทนที่จะเป็นบอทซื้อขายโดยตรง
จากที่ Francesco Gi แห่ง Castle Labs กล่าวสรุปไว้ การเปลี่ยนผ่านจากการเรียก API ที่มีค่าธรรมเนียมไม่ถึงเซ็นต์ ไปสู่การเงินอัตโนมัติเต็มรูปแบบจะเกิดขึ้นแน่นอนเมื่อเอเจนต์สร้างผลงานที่ตรวจสอบได้
ทุกวันนี้ ธุรกรรมเครดิตที่มีมูลค่าเพียงไม่กี่เซ็นต์ กลับมีต้นทุน 0.30 USD ทำให้การใช้โครงสร้างพื้นฐานการเงินแบบเดิมสำหรับไมโครเพย์เมนต์ในเศรษฐกิจเครื่องจักรเป็นสิ่งที่ไม่คุ้ม เมื่อเอเจนต์สร้างผลงานที่ตรวจสอบได้ ดิฉันคาดว่านักลงทุนจะเริ่มให้การสนับสนุนกับผู้ที่มีชื่อเสียงที่ตรวจสอบได้ การนำ stablecoin และระบบการเงินแบบ agentic จึงเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ Francesco Gi กล่าว
