ยุคเอเจนต์จุดชนวนตลาดล้านล้านล้าน: โทเค็นกลายเป็นสินค้าบริโภคพื้นฐานใหม่ของโครงสร้างพื้นฐาน AI ได้อย่างไร?

กุมภาพันธ์ 2026 อุตสาหกรรม AI ของจีนประสบการระเบิดครั้งสำคัญ: หุ้นของ Zhipu AI และ MiniMax พุ่งกระฉูดท่ามกลางตลาดขาลง โดย Zhipu พุ่งสูงขึ้น 42.7% ในวันเดียว ส่วน MiniMax ก็ขึ้น 14.5% สิ่งนี้สะท้อนถึงการสั่นพ้องสองทางระหว่างความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีโมเดลใหญ่ของจีนและการนำยุคเอเจนต์ไปใช้เชิงพาณิชย์

ในการจัดอันดับโมเดลใหญ่ระดับโลกของ OpenRouter โมเดลของจีนคว้าสามอันดับแรก โดยประสิทธิภาพจริงของ Zhipu GLM-5 และ MiniMax M2.5 ใกล้เคียงกับ Claude Opus 4.5 ที่น่าตื่นเต้นยิ่งกว่านั้นคือ ในเงื่อนไขที่จำกัดด้านพลังคำนวณและข้อมูล โมเดลใหญ่ของจีนและโอเพ่นซอร์สได้ก้าวเข้าสู่กลุ่มแนวหน้าของโลกในด้าน AI Agent แล้ว

ตรรกะหลักของแนวโน้มนี้ ได้ก้าวข้ามการแข่งขันด้านเทคโนโลยีของโมเดลเดียวไปแล้ว มันเป็นสัญญาณของการมาถึงของจุดเปลี่ยนอุตสาหกรรมใหม่ – ในยุคเอเจนต์ โทเค็นกำลังเปลี่ยนจาก “ผลพลอยได้” ของการโต้ตอบ AI ไปเป็นสินค้าบริโภคระดับโครงสร้างพื้นฐานที่เทียบเท่ากับไฟฟ้าและแบนด์วิธ ตลาดใหม่ขนาดล้านล้านล้านกำลังเปิดฉากขึ้นอย่างรวดเร็ว

หนึ่ง、การทำลายกำแพงเทคโนโลยี: นวัตกรรมสถาปัตยกรรม AI Agent ปรับเปลี่ยนตรรกะการบริโภคโทเค็น

เพื่อเข้าใจว่าทำไมโทเค็นถึงสามารถกลายเป็นสินค้าบริโภคระดับโครงสร้างพื้นฐานได้ ต้องวิเคราะห์สถาปัตยกรรมและกลไกการทำงานของ AI Agent ก่อน ต่างจากรูปแบบการโต้ตอบ “ตอบสนองแบบตั้งรับ” ของเครื่องมือ AI แบบดั้งเดิม Agent เป็นหน่วยอัจฉริยะที่มีความสามารถ “รับรู้-ตัดสินใจ-ปฏิบัติ-ปรับปรุง” ด้วยตนเอง ลักษณะการทำงานอย่างต่อเนื่องของมันทำให้เกิดการบริโภคโทเค็นในระดับใหญ่และเป็นปกติ และนวัตกรรมสถาปัตยกรรมของโมเดลใหญ่ของจีนได้ขยายความต้องการนี้เพิ่มขึ้น

（一）การวิเคราะห์สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีหลักของ AI Agent (กระบวนทัศน์ล่าสุดปี 2026)

ปี 2026 AI Agent ได้พัฒนาสถาปัตยกรรมสี่ชั้น: “โมเดลใหญ่ฐาน + ชั้นการจัดสรรอัจฉริยะ + ชุดเครื่องมือ + ชั้นปรับใช้ตามสถานการณ์” การทำงานของแต่ละชั้นล้วนต้องอาศัยการบริโภคโทเค็นอย่างต่อเนื่อง และตรรกะการบริโภคมีการอัพเกรดเป็นขั้นตอน แตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากรูปแบบการบริโภคแบบกระจายของ AI ระดับบุคคล

1. ชั้นโมเดลใหญ่ฐาน
ในฐานะ “สมอง” ของ Agent รับผิดชอบความสามารถหลักในการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ การให้เหตุผลเชิงตรรกะ และการแยกย่อยงาน เป็นตัวกลางหลักในการบริโภคโทเค็น
นวัตกรรมสถาปัตยกรรมของโมเดลใหญ่ของจีนในปี 2026 กลายเป็นตัวสนับสนุนสำคัญสำหรับการบริโภคโทเค็นอย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น Zhipu GLM-5 ใช้สถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) พร้อมพารามิเตอร์ 744 พันล้านตัว ประกอบด้วยเครือข่ายประสาทเทียมผู้เชี่ยวชาญ 256 ราย เมื่อประมวลผลแต่ละโทเค็น จะเปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญที่ตรงกันเพียง 8 รายแบบไดนามิก ทำให้จำนวนพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งานจริงอยู่ที่ 40B บรรลุความสมดุลระหว่าง “การสำรองพารามิเตอร์ขนาดใหญ่ + การอนุมานที่มีประสิทธิภาพ” ทั้งรับประกันความสามารถในการจัดการงานที่ซับซ้อนของ Agent และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้โทเค็น
พร้อมกันนี้ GLM-5 รวมกลไก DeepSeek Sparse Attention (DSA) ผ่านการค้นหาข้อมูลสำคัญแบบไดนามิก ในสถานการณ์คอนเท็กซ์ยาว 200K สามารถลดต้นทุนการคำนวณลง 1.5-2 เท่า ปลดปล่อยศักยภาพการบริโภคโทเค็นในระดับใหญ่เพิ่มขึ้น

2. ชั้นการจัดสรรอัจฉริยะ
“ระบบประสาทกลาง” ของ Agent รับผิดชอบการวางแผนงาน การแบ่งย่อยงาน การประสานงานการเรียกใช้เครื่องมือ และการจดจำสถานะ เป็น “ตัวเชื่อมต่อ” ในการบริโภคโทเค็น
ต่างจาก AI แบบดั้งเดิม Agent จำเป็นต้องจดจำคอนเท็กซ์ของงานอย่างต่อเนื่อง ปรับปรุงเส้นทางการปฏิบัติให้ดีขึ้น กระบวนการนี้จะสร้าง “โทเค็นสถานะ” จำนวนมาก ตัวอย่างเช่น Agent อุตสาหกรรมที่ตรวจสอบสายการผลิต จำเป็นต้องรับข้อมูลอุปกรณ์แบบเรียลไทม์ สร้างรายงานวิเคราะห์ ปรับกลยุทธ์การปฏิบัติ ทุกครั้งที่อัพเดทสถานะ ทุกครั้งที่ปรับปรุงกลยุทธ์ ล้วนบริโภคโทเค็น และการบริโภคนี้มีลักษณะไม่หยุดพักตลอด 24 ชั่วโมง
อัลกอริทึม Dynamic Expert Routing ของโมเดลโอเพ่นซอร์สของจีน Step 3.5 Flash เพิ่มประสิทธิภาพการบริโภคโทเค็นในชั้นการจัดสรร ความเร็วการอนุมาน 350 TPS (ประมวลผล 350 โทเค็นต่อวินาที) ทำให้ความล่าช้าแบบ end-to-end ของ Agent ในสถานการณ์คอนเท็กซ์ยาวลดลง 40% ส่งเสริมการบริโภคโทเค็นในระดับใหญ่โดยอ้อม

3. ชั้นชุดเครื่องมือ
“มือและเท้า” ของ Agent ครอบคลุมอินเทอร์เฟซ API เครื่องมือค้นหาข้อมูล เครื่องมือปฏิบัติการอัตโนมัติ ฯลฯ เป็น “ส่วนต่อขยาย” ในการบริโภคโทเค็น
Agent ดำเนินงานเฉพาะทาง (เช่น การเขียนโค้ด การดึงข้อมูล การตรวจหาข้อผิดพลาด) ผ่านการเรียกใช้เครื่องมือ ทุกครั้งที่เรียกใช้เครื่องมือจะสร้าง “โทเค็นการโต้ตอบ” ตัวอย่างเช่น Agent ของ GLM Coding Plan เมื่อเขียนโค้ดระดับอุตสาหกรรม จำเป็นต้องเรียกใช้เครื่องมือคอมไพล์โค้ด เครื่องมือดีบัก ทุกครั้งที่ส่งคำสั่ง ทุกครั้งที่รับผลตอบกลับ ล้วนบริโภคโทเค็น
Zhipu GLM-5 ได้คะแนน 77.8% ในการประเมิน SWE-bench Verified สามารถแก้ไขบั๊กจริงบน GitHub ดำเนินการพัฒนาทั้งกระบวนการได้ด้วยตนเอง ซึ่งอยู่เบื้องหลังคือการบริโภคโทเค็นจำนวนมากจากการเรียกใช้เครื่องมือ และการบริโภคโทเค็นที่มีมูลค่าสูงนี้เอง ที่สนับสนุนให้แพ็กเกจของ Zhipu ยังคงขายหมดทันทีหลังจากขึ้นราคา

4. ชั้นปรับใช้ตามสถานการณ์
“ตัวนำไปใช้” ของ Agent ปรับพารามิเตอร์โมเดลและตรรกะการโต้ตอบสำหรับสถานการณ์ต่างๆ เช่น อุตสาหกรรม การเงิน การแพทย์ ฯลฯ เป็น “ตัวขยายสถานการณ์” ในการบริโภคโทเค็น
ความเข้มข้นของการบริโภคโทเค็นของ Agent แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในสถานการณ์ต่างๆ Agent ตรวจสอบในสถานการณ์อุตสาหกรรม Agent ประเมินความเสี่ยงในสถานการณ์การเงิน จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลเรียลไทม์จำนวนมหาศาลอย่างต่อเนื่อง ความเข้มข้นการบริโภคโทเค็นสูงกว่า AI ระดับบุคคล 100-1000 เท่า ในขณะที่ Agent ร่วมงานในสถานการณ์สำนักงาน แม้ความเข้มข้นการบริโภคจะต่ำกว่า แต่ครอบคลุมกลุ่มผู้ใช้กว้างขวาง ก่อให้เกิดผลการบริโภคในระดับใหญ่
ปี 2026 Agent ของจีนได้ถูกนำไปใช้ในบริษัทต่างๆ เช่น Sany Heavy Industry, Ping An of China แล้ว Sany Heavy Industry ใช้ GLM-5 Agent ตรวจหาข้อผิดพลาดอุปกรณ์ เพิ่มประสิทธิภาพ 62.5% ซึ่งอยู่เบื้องหลังคือการบริโภคโทเค็นระดับล้านต่อวัน ยืนยันบทบาทของการนำไปใช้ในสถานการณ์ต่อการกระตุ้นความต้องการโทเค็น

（二）ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีหลัก: โมเดลจีน/โอเพ่นซอร์สทำลายกำแพง ปลดปล่อยความต้องการโทเค็น

ปี 2026 ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของโมเดลใหญ่จีนและโอเพ่นซอร์ส ได้ทำลายการผูกขาดของโมเดลต่างประเทศอย่างสิ้นเชิง ให้การสนับสนุนหลักสำหรับการที่โทเค็นกลายเป็นสินค้าบริโภคระดับโครงสร้างพื้นฐาน จากมุมมองทางเทคโนโลยี ความก้าวหน้าสองประการนี้ผลักดันการเติบโตอย่างรวดเร็วของการบริโภคโทเค็นโดยตรง:

ประการแรก ความก้าวหน้าในด้านคอนเท็กซ์ยาวและความสามารถในการส่งออกสูง
GLM-5 บรรลุหน้าต่างคอนเท็กซ์ยาวพิเศษ 200K และการส่งออกสูงสุดครั้งเดียว 128K หมายความว่า Agent สามารถประมวลผลเอกสารขนาดความจุ 300 หน้า A4 ได้ในครั้งเดียว สร้างโค้ดโปรเจกต์ขนาดกลางหรือรายงานเชิงลึกหลายหมื่นคำแบบ end-to-end โดยตรง โดยไม่ต้องให้มนุษย์กด “สร้างต่อ” บ่อยครั้ง รูปแบบการโต้ตอบที่มีประสิทธิภาพนี้ ทำให้การบริโภคโทเค็นต่องานเพิ่มขึ้น 10-20 เท่า
เมื่อเทียบกับโมเดลต่างประเทศ ความสามารถในการประมวลผลข้อความยาวของ GLM-5 ได้แซงหน้าแล้ว ขีดจำกัดการส่งออก 128K ของมันสูงกว่าขีดจำกัด 16K ของ Claude Opus 4.5 มาก กลายเป็นตัวสนับสนุนหลักสำหรับ Agent ในการจัดการงานที่ซับซ้อน

ประการที่สอง ความเข้ากันได้ของระบบนิเวศโอเพ่นซอร์สและพลังคำนวณของจีน
ความแพร่หลายของโมเดลโอเพ่นซอร์สของจีน (เช่น GLM-5 เวอร์ชันโอเพ่นซอร์ส, Step 3.5 Flash) ลดอุปสรรคในการพัฒนา Agent องค์กร中小型企业จำนวนมากเข้าร่วมการวิจัยและพัฒนา Agent ขยายกลุ่มผู้บริโภคโทเค็นเพิ่มขึ้น
พร้อมกันนี้ โมเดลของจีนได้ปรับใช้กับชิปจีนเจ็ดรายการ เช่น Huawei Ascend, Alibaba T-Head โดยกำเนิดแล้ว หลุดพ้นจากการพึ่งพา GPU ต่างประเทศ ประสิทธิภาพต่อโหนดเทียบเท่ากับคลัสเตอร์ GPU คู่ ต้นทุนการติดตั้งลดลง 30% ทำให้การนำ Agent ไปใช้ในระดับใหญ่เป็นไปได้ ส่งเสริมการเพิ่มปริมาณการบริโภคโทเค็นโดยอ้อม

สอง、วิวัฒนาการของอุตสาหกรรม: โมเดลใหญ่ AI จาก “สงครามราคา” สู่ “สงครามมูลค่า” ราคาโทเค็นมุ่งสู่ความมีสุขภาพดี

กุมภาพันธ์ 2026 Zhipu เป็นผู้นำในการขึ้นราคา (แพ็กเกจ GLM Coding Plan ขึ้นราคาตั้งแต่ 30% ขึ้นไป ราคาการเรียกใช้ API เวอร์ชันต่างประเทศเพิ่มขึ้นสองเท่า) และหลังจากขึ้นราคา แพ็กเกจขายหมดทันที ปรากฏการณ์นี้เป็นสัญญาณของการเปลี่ยนผ่านอุตสาหกรรมโมเดลใหญ่ AI ของจีนจาก “การได้มาซึ่งผู้ใช้” สู่ “การสร้างมูลค่า” และวางรากฐานเชิงพาณิชย์สำหรับการที่โทเค็นกลายเป็นสินค้าบริโภคระดับโครงสร้างพื้นฐาน – กลไกราคาที่มีสุขภาพดีและยั่งยืน เป็นเงื่อนไขเบื้องต้นสำหรับการบริโภคโทเค็นในระดับใหญ่

（一）การพัฒนาของโมเดลใหญ่: จาก “สงครามร้อยโมเดล” สู่ “การนำ Agent ไปใช้”

ย้อนดูเส้นทางการพัฒนาของโมเดลใหญ่ AI ของจีน:
– ปี 2022-2024: อยู่ในช่วงเก็งกำไรแนวคิด “สงครามร้อยโมเดล” การแข่งขันในตลาดเน้นที่สงครามราคา เป้าหมายหลักคือการได้ผู้ใช้ การบริโภคโทเค็นในเวลานี้เน้นที่การบริโภคแบบกระจายของบุคคลเป็นหลัก ขนาดจำกัด
– เริ่มปี 2025: อุตสาหกรรมเข้าสู่ขั้นตอน “การแข่งขันด้านความสามารถ” ประสิทธิภาพโมเดลกลายเป็นความสามารถหลักในการแข่งขัน โมเดลใหญ่ของจีนค่อยๆ ลดช่องว่างกับต่างประเทศ
– ปี 2026: อุตสาหกรรมเข้าสู่ช่วงการตรวจสอบผลการดำเนินงาน “การอัพเกรดโครงสร้างพลังคำนวณ + การรับรู้ผลจากการนำไปใช้ในสถานการณ์” อย่างเป็นทางการ Agent กลายเป็นตัวนำหลักในการนำโมเดลใหญ่ไปใช้ การบริโภคโทเค็นเปลี่ยนจาก “แบบกระจายของบุคคล” เป็น “ระดับใหญ่ขององค์กร” ตรรกะตลาดเปลี่ยนจาก “เก็งกำไรความคาดหวัง” ไปสู่ “มองผลกำไร” อย่างสมบูรณ์

จากผลการดำเนินงานของตลาด การจัดอันดับ OpenRouter โมเดลจีนคว้าสามอันดับแรก GLM-5, MiniMax M2.5 ใกล้เคียงกับระดับ Claude Opus 4.5 แสดงว่าความสามารถแข็งแกร่งของโมเดลใหญ่จีนได้รับการยอมรับระดับโลกแล้ว ผลกระทบโดยตรงจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้ คือมูลค่าทางพาณิชย์ของโมเดลใหญ่เพิ่มขึ้น – องค์กรยินดีจ่ายเงินเพิ่มสำหรับ Agent ที่สามารถแก้ไขปัญหาจริงได้ แพ็กเกจของ Zhipu ยังคงถูกกว้านซื้อหลังจากขึ้นราคา ก็เพราะ GLM-5 Agent สามารถทำงานที่มีมูลค่าสูง เช่น การพัฒนาซอฟต์แวร์ระดับอุตสาหกรรม การตรวจหาข้อผิดพลาดที่ซับซ้อน ผู้ใช้ไม่ได้จ่ายเงินสำหรับ “โทเค็นราคาถูก” แต่จ่ายสำหรับ “การเพิ่มผลิตภาพ” แนวทางที่เน้นมูลค่านี้ ผลักดันให้ราคาโมเดลใหญ่ค่อยๆ มีสุขภาพดีและยั่งยืนขึ้น

สอง、การปรับโครงสร้างตรรกะการกำหนดราคา: จาก “ปริมาณผู้ใช้” สู่ “มูลค่า”

ในยุค AI การบริโภคพลังคำนวณและโทเค็นเป็นต้นทุนคงที่ ไม่สามารถขยายได้อย่างไม่จำกัดโดยมีต้นทุนส่วนเพิ่มใกล้ศูนย์เหมือนปริมาณผู้ใช้อินเทอร์เน็ต ความแตกต่างพื้นฐานนี้ขับเคลื่อนตรรกะการกำหนดราคาโทเค็นจากการกำหนดราคาแบบ “ปริมาณผู้ใช้” ในอดีต สู่การกำหนดราคาแบบ “มูลค่า” อย่างลึกซึ้ง

（一）ต้นทุนพลังคำนวณกลายเป็นรากฐานการกำหนดราคา

การฝึกฝนและอนุมานโมเดลใหญ่บริโภคพลังคำนวณมหาศาล ข้อมูลอุตสาหกรรมแสดงว่า ภายในปี 2026 ความต้องการพลังคำนวณสำหรับการอนุมาน AI มีสัดส่วนเกิน 70% แล้ว กลายเป็นกำลังหลักในการบริโภคพลังคำนวณ พร้อมกันนี้ หน่วยความจำแบนด์วิธสูง (HBM) ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์หลักของพลังคำนวณ กำลังเผชิญกับช่องว่างการจัดส่งที่สำคัญ ราคายังคงขึ้น คาดว่าตลาดโลกปี 2026 จะเติบโต 58% เมื่อเทียบปีต่อปี การเพิ่มขึ้นของต้นทุนพลังคำนวณพื้นฐานที่คงที่ ย่อมส่งผ่านไปยังระดับการกำหนดราคาโทเค็น การปรับราคาของผู้ผลิตชั้นนำ เป็นการสะท

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง