โลกกำลังเข้าสู่ปีที่เศรษฐกิจเหมือนเหยียบคันเร่งกับเหยียบเบรกพร้อมกัน เรียกได้ว่าผันผวน แต่ต้องไปต่อ คำตอบเดียวที่ผู้นำทั่วโลกพูดถึงในเวลานี้คือ “AI” ในฐานะโครงสร้างพื้นฐานใหม่ของโลกที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ และมันจะกระทบงาน กระทบการใช้ชีวิตของทุกคน
หนึ่งในแรงขับเคลื่อนครั้งสำคัญนี้มาจากงาน World Economic Forum Annual Meeting 2026 หรือ Davos 2026 งานที่รวมผู้นำระดับโลกจากภาครัฐ, ภาคธุรกิจ, ภาคประชาสังคม และภาควิชาการจะมารวมตัวกันที่ดาวอสเพื่อหารือเกี่ยวกับประเด็นปัญหาในอนาคตและกำหนดลำดับความสำคัญทำให้การประชุมครั้งนี้มีความสำคัญเป็นอย่างยิ่ง
โดยทีม CREATIVE TALK ได้สรุปเนื้อหาส่วนหนึ่งที่มากกว่าแค่เทรนด์ แต่เป็นสิ่งที่จำเป็นต้องเรียนรู้ ทั้งตัวผู้นำ, คนทำธุรกิจ, ผู้ประกอบการ, คนทำงาน และคนทุกคนที่ต้องใช้เทคโนโลยีในการขับเคลื่อนการทำงาน และการใช้ชีวิต ผ่านวิธีคิดกว่า 57 เรื่องราว รวม 4 Session ที่น่าสนใจใน World Economic Forum Annual Meeting 2026
สรุปภาพรวมโลก AI ในปัจจุบัน และอนาคต โดย Jensen Huang, President and CEO of NVIDIA | WEF Annual Meeting 2026
1. Jensen Huang มองว่า AI คือการเปลี่ยนผ่านแพลตฟอร์มครั้งใหญ่ เทียบได้กับยุคอินเทอร์เน็ตหรือมือถือ AI จะกลายเป็นเทคโนโลยีพื้นฐานที่คนทั่วไปใช้ได้ และช่วยเพิ่มคุณภาพชีวิต
2. AI วันนี้ ไม่ว่าจะ ChatGPT, Gemini หรือ Claude ทำอะไรได้มหัศจรรย์มาก แต่ถ้าย้อนดูให้ลึกจริง ๆ มันคือการเปลี่ยนครั้งใหญ่ของโครงสร้างการประมวลผล หรือที่เรียกว่า Platform shift ทุกครั้งที่โลกเปลี่ยนแพลตฟอร์ม ระบบคอมพิวเตอร์ทั้งชุดจะถูกสร้างใหม่ และแอปใหม่ ๆ จะตามมา วันนี้ ChatGPT หรือ Claude เป็นเพียงแค่แอปหนึ่งตัว แต่ที่สำคัญกว่าคือ ต่อจากนี้จะมี แอปใหม่จำนวนมาก ถูกสร้างบนแพลตฟอร์มแบบนี้เช่นกัน
3. ซอฟต์แวร์สมัยก่อนเหมือน ‘ทำตามสูตร’ คนต้องเขียนขั้นตอนละเอียดให้คอมฯทำงาน มันจะเก่งกับข้อมูลแบบมีโครงสร้าง เช่น ชื่อ, ที่อยู่, หมายเลขบัญชี, อายุ ข้อมูลพวกนี้มักถูกเก็บเป็น ‘ตาราง’ แล้วค่อยค้นหรือดึงออกมาด้วย SQL ซึ่งเป็นเครื่องมือฐานข้อมูลที่ใช้กันมานานมาก
แต่วันนี้เริ่มต่างออกไป เพราะเรามีคอมพิวเตอร์ที่เข้าใจ “ข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบ” ได้ เช่น รูปภาพ, ข้อความ, เสียง และยังพอเข้าใจความหมายของมันได้ด้วย ที่สำคัญคือมันทำงานแบบ “Real-time” รับบริบท, รับสถานการณ์ แล้วคิดต่อว่า “ข้อมูลนี้หมายถึงอะไร” และ “คุณต้องการให้ทำอะไร” เพียงแค่คุณพิมพ์บอกได้ตามสไตล์ของคุณเลย (ซึ่งเราเรียกว่า prompt)
4. Five-Layer Cake หรือ เค้ก 5 ชั้น ของอุตสาหกรรม AI เวลาคนพูดถึง AI มักนึกถึงโมเดล แต่ในเชิงอุตสาหกรรม AI เหมือน เค้ก 5 ชั้น
ชั้นที่ 1: Energy (พลังงาน) ชั้นล่างสุดของเค้ก หรือฐานเค้ก โดย AI นั้นมีประสิทธิภาพ มีการประมวลผล สร้างข้อมูลเชิงลึกแบบ Real-time ซึ่งสิ่งนี้่ต้องใช้พลังงาน เป็นสิ่งที่หลีกหนีไม่ได้.
ชั้นที่ 2: Chips (ชิปประมวลผล) นี่คือชั้นที่ NVIDIA อยู่ ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญเสมือน มันสมองของคอมพิวเตอร์ด้านการประมวลผล
ชั้นที่ 3: Cloud Infrastructure (โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์) เป็นพื้นที่เก็บข้อมูลในระบบคลาวด์ และบริการต่าง ๆ ของคลาวด์
ชั้นที่ 4: AI Models (โมเดล AI) นี่คือชั้นที่คนส่วนใหญ่คิดว่านี่แหละคือ AI ไม่ว่าจะ ChatGPT, Gemini, Claude แต่ก็อย่าลืมว่าเพื่อให้โมเดลเหล่านั้นเกิดขึ้นได้ องค์ประกอบพื้นฐานทั้งหมดต้องรองรับอยู่ด้วย
ชั้นที่ 5: Application อีก Layer สำคัญที่อยู่ชั้นบนสุด ที่จะสร้างประโยชน์ทางเศรษฐกิจจริง ๆ เช่น การเงิน, การแพทย์หรือการดูแลสุขภาพ และภาคการผลิต เป็นต้น
5. จากข้อมูล Five-Layer Cake สรุปได้ว่า ปีที่ผ่านมา AI คึกคักมาก เพราะโมเดลพัฒนาขึ้นมากจน ‘ชั้นที่ 5’ เริ่มสร้างได้จริง ซึ่งเกิดจาก Layer Cake ทุกชั้นรองรับกันอย่างดี มันเลยกลายเป็นการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์มนุษย์
6. Jensen Huang เน้นย้ำอีกว่า Layer ที่ 1 หรือ Energy กำลังเติบโตอย่างต่อเนื่อง รวมไปถึง บริษัท TSMC ผู้ผลิตชิปรายใหญ่ เพิ่งประกาศว่าจะผลิตโรงงานผลิตชิปใหม่ 20 แห่ง หรือการร่วมมือกันระหว่าง NVIDIA และ Foxcon อีกทั้งด้าน Wishron กับ Quanta กำลังสร้าง Computer Factory ใหม่ 30 แห่ง เพื่อนำไปใช้ทางด้าน AI รวมถึงการลงทุนด้านหน่วยความจำด้วย และยังเน้นย้ำอีกว่า เงินลงทุนของ VC ในปี 2025 สูงมาก โดยเงินส่วนใหญ่ไปที่ “บริษัทที่เกิดมาเพื่อ AI” ในหลายอุตสาหกรรม เพราะโมเดลดีพอให้สร้างของจริงได้
7. ก้าวสำคัญในปีที่ผ่านมา คือโมเดล ‘มั่วน้อยลง’ และมีความน่าเชื่อถือขึ้น ทำวิจัย คิดเป็นขั้น ๆ วางแผน ทำงานให้ได้มากขึ้น โดยเป็นการวิวัฒนาการแบบจำลองภาษาที่กลายมาเป็นระบบ AI เรียกว่าระบบ Agentic systems
8. การเติบโตของ ‘โมเดลแบบเปิด’ ทำให้องค์กร, นักวิจัย, มหาวิทยาลัย, สตาร์ตอัป เอาไปต่อยอดเป็นโมเดลเฉพาะทางได้
9. ความก้าวหน้าของ Physical AI เติบโตอย่างมาก มันไม่ใช่แค่เข้าใจภาษา แต่เข้าใจธรรมชาติ และอาจเป็น AI ที่เข้าใจโลกทางกายภาพได้ด้วย ตัวอย่างเช่น เข้าใจโปรตีน, เคมี, ฟิสิกส์อนุภาค, ฟิสิกส์ควอนตัม AI ฯลฯ ซึ่งเพราะเหตุนี้จะช่วยในงานประเภทค้นคว้าวิจัยยา และงานวิทยาศาสตร์ได้มาก
10. Jensen Huang ยืนยันว่า AI ไม่ได้เข้ามาแย่งงาน แต่จะช่วยแก้ปัญหาการขาดแรงงานต่าง ๆ ได้ เรียกได้ว่าจะมี Jobs ใหม่ ๆ เกิดขึ้นอีกมากมาย มันน่าทึ่งกว่าที่ผ่านมาแน่นอน
11. Jensen Huang เน้นย้ำว่า เรื่อง AI กับงาน ให้ดูว่า “งานนั้นมี เป้าหมายหลัก (Purpose) อะไร และมี งานยิบย่อย (task) อะไรบ้าง” เพราะ AI มักเข้ามาช่วยทำงานยิบย่อย เพื่อให้คนไปทำ “เป้าหมายหลัก” ได้มีประสิทธิภาพและสำเร็จมากขึ้น
12. Jensen Huang มองว่า AI เป็น ‘โครงสร้างพื้นฐาน’ จำเป็นต้องมี “Sovereign AI infrastructure” หรือโครงสร้างพื้นฐาน เหมือนไฟฟ้า, ถนน ทุกประเทศควรมี จะนำเข้า AI ก็ได้ แต่ตอนนี้การฝึก AI ไม่ยากเท่าเดิม และมีโมเดลแบบเปิดมากขึ้น ประเทศต่าง ๆ ควรสร้าง AI ที่เหมาะกับภาษาและวัฒนธรรมของตัวเอง เขาย้ำว่า AI เป็นซอฟต์แวร์ที่ ‘ใช้ง่ายที่สุด’ และ ‘โตเร็วมาก’ เพราะเข้าถึงง่าย ดังนั้นมันมีโอกาสช่วยลดช่องว่างเทคโนโลยี ทำให้คนจำนวนมากใช้ได้ แม้ไม่ได้จบสายคอมพิวเตอร์
🤖 สรุปภาพรวมหน้าตาในโลกอนาคต โดย Elon Musk | World Economic Forum Annual Meeting 2026
13. เป้าหมายบริษัทของ Elon Musk คือการขยายอารยธรรมมนุษย์ให้มากที่สุด ทำให้เกิดโอกาสมากมายในอนาคตที่ดีมากที่สุด และขยายสติปัญญาและการรู้คิดของมนุษย์ออกไปนอกโลก เช่น SpaceX ที่มุ่นมั่นพัฒนาเทคโนโลยีจรวดให้ก้าวหน้าจนเราพาชีวิตและจิตสำนึกไปไกลกว่าโลก ไปดวงจันทร์ ไปดาวอังคาร และต่อไปอาจไกลถึงระบบดาวอื่น ๆ เพราะผมคิดว่าชีวิต จิตวิญญาณความเป็นมนุษย์ ‘เปราะบางมาก’ เพราะเท่าที่เรารู้ เรายังไม่รู้ว่ามีสิ่งมีชีวิตที่อื่นไหม
14. มีหลายคนถาม Elon Musk ว่ามีมนุษย์ต่างดาวไหม ผมก็ตอบเขาไปว่า ‘ผมนี่แหละมนุษย์ต่างดาว’ ซึ่งทุกคนก็ไม่เชื่อและขำกันไป แต่ใครจะไปรู้ล่ะ ว่ามีมนุษย์ต่างดาวอยู่ท่ามกลางพวกเราหรือไม่ Elon Musk ยังกล่าวอีกว่า ในวันนี้เรามีดาวเทียม 9,000 ดวง อยู่นอกโลก และไม่เคยเลยสักครั้งที่จะต้องหลบหลีกยานอวกาศของมนุษย์ต่างดาว
โดยสรุปเราต้องตั้งสมมติฐานไว้ก่อนเสมอ และนั่นคือเหตุผลสำคัญของ Multi-planetary เราต้องทำให้ชีวิตไปได้หลายดาวเคราะห์ เพื่อถ้าโลกมีภัยพิบัติจากธรรมชาติหรือมนุษย์ จิตสำนึกจะยังอยู่ต่อ นั่นคือเป้าหมายของ SpaceX
15. Tesla คือเรื่องเทคโนโลยีที่ยั่งยืน และตอนนี้เพิ่มเป้าหมายเป็น ‘sustainable abundance’ หรือความอุดมสมบูรณ์แบบยั่งยืน สำหรับหุ่นยนต์และ AI นี่คือเส้นทางสู่ความอุดมสมบูรณ์สำหรับทุกคน ถ้าพูดเรื่องแก้ความยากจนทั่วโลก หรือทำให้ทุกคนมีคุณภาพชีวิตสูง ผมคิดว่าทางเดียวคือ AI และหุ่นยนต์
16. จากข้อที่แล้ว แน่นอนว่าไม่ใช่ไม่มีปัญหา เราต้องระวัง AI และหุ่นยนต์มาก ๆ เราไม่อยากอยู่ในหนัง Terminator (Elon Musk พูดปนขำว่าผมชอบหนังนะ แต่ไม่อยากให้เป็นเรื่องจริง) แต่ถ้า AI และหุ่นยนต์ใช้ได้ทั่วไปและแทบจะฟรี เศรษฐกิจโลกจะขยายแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน
17. การจะขยายเศรษฐกิจโลกในเรื่องของหุ่นยนต์ Elon Musk ตอบคำถามนี้ว่า เราต้องนำ Productivity เฉลี่ยต่อหุ่นยนต์ × จำนวนหุ่นยนต์ = ผลผลิตทางเศรษฐกิจในอนาคต และคาดว่าในอนาคตที่ดี เราจะสร้างหุ่นยนต์และ AI ได้มากจน “ตอบสนองความต้องการมนุษย์ได้แทบทั้งหมด” ถึงขั้นที่คุณอาจคิดไม่ออกว่าจะให้หุ่นยนต์ทำอะไรเพิ่มแล้ว
18. มนุษย์จะมี “เป้าหมายชีวิต” ยังไงในโลกที่มีหุ่นยนต์แบบนั้น? คำถามนี้ Elon Musk ได้ตอบว่า มันจะไม่มีอะไรสมบูรณ์แบบ ถ้าเราอยากให้โลกมี “ความสมบูรณ์สำหรับทุกคน” จริง ๆ มันต้องเป็นโลกที่มีงานจำนวนไม่มาก และไม่จำเป็นต้องให้คนทำอีกต่อไป เพราะถ้ายังมีงานที่ต้องให้คนทำอยู่ โดยมีแค่คนบางกลุ่มเท่านั้นที่ทำงานนั้นได้ ความอุดมสมบูรณ์ก็จะเกิดได้แค่กับบางคน สุดท้ายมันจะกลายเป็นโลกที่ประโยชน์กระจุกตัว
แต่ถ้าในอนาคตเรามีหุ่นยนต์รูปร่างคล้ายมนุษย์เป็น ‘หลักพันล้านตัว’ (ซึ่ง Elon Musk เขาเชื่อว่าจะมี) เขาคิดว่าแทบทุกคนบนโลกจะได้มีหุ่นยนต์หนึ่งตัว และก็จะอยากมีด้วย เพราะใครจะไม่อยากได้หุ่นยนต์ที่ช่วยงานต่าง ๆ ให้เราได้ หุ่นยนต์ที่ปลอดภัยมาช่วยดูแลลูก, ดูแลสัตว์เลี้ยง หรือช่วยดูแลพ่อแม่สูงอายุ ในยุคที่คนหนุ่มสาวก็มีไม่พอจะดูแลผู้สูงอายุ โดยรวม Elon Musk มองอนาคตในแง่ดีมาก เขาคิดว่าโลกควรไปสู่อนาคตที่อุดมสมบูรณ์ และนี่เป็นช่วงเวลาที่น่าสนใจที่สุดในประวัติศาสตร์
19. Elon Musk มองว่าความตายไม่ใช่เรื่องแย่ แต่กลับกลายเป็นเรื่องดี แต่กลับกันมนุษย์จะหาทางยืดอายุตัวเองให้อยู่นานขึ้น จะเกิดการคิดค้น และเกิดขึ้นอย่างแน่นอน
20. มุมของ Elon Musk มองว่า คอขวดที่ทำให้ไปไม่ถึงอนาคต คือ พลังงานไฟฟ้า ซึ่งเป็นตัวจำกัดหลักของการสร้าง AI เพราะการผลิตชิปโตเร็ว แต่การเพิ่มกำลังผลิตไฟฟ้าเพิ่มได้ปีละราว 3–4% เท่านั้น แต่…อีกไม่นานหรือภายในปีนี้ เราอาจจะผลิตชิปได้มากกว่าที่เราจะสามารถใช้งานได้
21. Elon Musk ตอบเรื่องพลังงานที่ได้รับความนิยม แท้จริงแล้วคือ ‘พลังงานแสงอาทิตย์’ ซึ่งมีมากในจีน ดังนั้น Elon Musk จึงเชื่อว่าพลังงานแสงอาทิตย์ของจีนอยู่ที่ 1,500 กิกะวัตต์ต่อปี และยังติดตั้งแผงโซลาร์เซลล์มากกว่า 1,000 กิกะวัตต์ต่อปี รวมถึงแบตเตอรี่ แต่ในทางกลับกันสหรัฐฯ ใช้ไฟเฉลี่ย 500 กิกะวัตต์ นั่นหมายความว่าจีนผลิตได้มากกว่าไฟที่สหรัฐฯใช้ทั้งประเทศ
22. ถ้าเรามองทั้งในโลกและนอกโลก สุดท้าย “พลังงานมาจากดวงอาทิตย์เกือบทั้งหมด” ดังนั้น SpaceX จะทำสิ่งหนึ่งในไม่กี่ปีข้างหน้า คือปล่อย “ดาวเทียม AI ที่ใช้พลังงานแสงอาทิตย์” ขึ้นไป เพราะในอวกาศมีแหล่งพลังงานมหาศาล และไม่จำเป็นต้องใช้พื้นที่ในโลกเลย Elon Musk ทิ้งท้ายว่าเราขยายได้หลายร้อยเทราวัตต์ (Terawatt) ต่อปีในที่สุด (มีค่าประมาณ 1 ล้านล้านวัตต์ 🤯)
23. อีกเรื่องที่ Elon Musk ได้พูดถึงคือศูนย์ข้อมูล AI ในอวกาศ ทำไมถึงน่าสนใจ เขาอธิบายว่าโซลาร์ในอวกาศให้พลังงานดีกว่าบนพื้นโลก เพราะแดดสม่ำเสมอ ไม่มีกลางวันกลางคืน ไม่มีฤดูกาล ไม่มีเมฆฝน และไม่มีชั้นบรรยากาศมาลดพลังงาน อีกอย่างคืออวกาศเย็น ทำให้ระบายความร้อนได้ดี เขาจึงมองว่าในอนาคตอันใกล้ การวาง AI (เช่น ศูนย์ข้อมูล) ในอวกาศอาจเป็นทางเลือกที่ต้นทุนต่ำมาก
24. ไอเดียเรื่องพลังงานแสงอาทิตย์ของ Elon Musk ถูกตั้งคำถามว่า สหรัฐฯจะต้องมีอะไรบ้าง ต้องมีสภาพภูมิประเทศแบบไหนถึงจะทำได้ คำตอบคือการติดตั้งโซลาร์บนโลกใช้พื้นที่ไม่เยอะเท่าที่คิด พื้นที่แผงโซลาร์ประมาณ 100x100 ไมล์ ก็พอจ่ายไฟให้ทั้งสหรัฐฯ ได้ (ในทางคำนวณคร่าว ๆ) นั่นหมายความว่าพื้นที่การติดตั้งก็ไม่ได้ยาก Elon Musk บอกว่าเราใช้พื้นที่มุมหนึ่งจากรัฐยูทาห์, เนวาดา หรือ นิวเม็กซิโก ได้
25. อุปสรรคสำคัญในสิ่งที่ Elon Musk พูดมาทั้งหมดคือ “กำแพงภาษีในสหรัฐฯ” ที่ทำให้ต้นทุนติดตั้งโซลาร์สูงเกินจริง และเขาได้บอกว่า SpaceX และ Tesla กำลังสร้างโรงไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์ขนาดใหญ่ เพื่อเพิ่มกำลังผลิตโซลาร์ให้ได้ 100 กิกะวัตต์ต่อปีภายใน 3 ปีข้างหน้า
26. ในวันนี้ humanoid robotics จะก้าวหน้าเร็วมาก ตอนนี้มีหุ่นยนต์ Tesla Optimus ทำงานง่าย ๆ ในโรงงานแล้ว คาดว่าปลายปีนี้จะทำงานซับซ้อนขึ้นในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม และอาจเริ่มขายให้คนทั่วไปได้ภายในปีหน้า เมื่อมั่นใจเรื่องความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือสูง
27. ในด้านซอฟต์แวร์ขับขี่อัตโนมัติเต็มรูปแบบของ Tesla ด้านความปลอดภัยเรียกได้ว่าปลอดภัยสูงมาก ถึงขั้นมีประกันบริษัทแห่งหนึ่งเสนอว่า หากใครขับรถ Tesla ด้วยระบบขับขี่อัตโนมัติ เสนอส่วนลดดอกเบี้ยประกันภัยครึ่งราคาให้กับลูกค้าที่ใช้ระบบขับขี่อัตโนมัติของ Tesla
28. การขยายบริการ robo taxi ในสหรัฐฯ หรือบริการแท็กซี่ไร้คนขับก็มีในบางเมืองแล้ว และคาดว่าจะมีมากขึ้นในสหรัฐสิ้นปีนี้ และความหวังเรื่องการอนุมัติระบบขับขี่อัตโนมัติเต็มรูปแบบในยุโรปและจีนในเดือนหน้า
29. ข้อคิดที่น่าสนใจจาก Elon Musk คือ แรงบันดาลใจในวัยเด็กของเขา คือการอ่านนิยายวิทยาศาสตร์และการ์ตูนเยอะ ชอบเทคโนโลยี และอยากทำให้ ‘ไซไฟไม่เป็นเรื่องแต่งตลอดไป’ อยากเปลี่ยนให้เป็นเรื่องจริง
เขาพูดถึง ‘ความอยากรู้’ อยากเข้าใจจักรวาล ชีวิต และคำถามที่เรายังไม่รู้แม้แต่จะถาม และเชื่อว่า AI จะช่วยได้
30. Elon Musk ได้ทิ้งท้ายไว้ว่า อยากให้ทุกคนมองอนาคตในแง่ดี จงจำไว้ว่า เป็นคนมองโลกในแง่ดีแล้วผิด ยังดีกว่าเป็นคนมองโลกในแง่ร้ายแล้วถูก
สรุปภาพรวมเศรษฐกิจโลก 2026 จากมุมมองนักเศรษฐศาสตร์โลก ใน Chief Economists Briefing: What to Expect in 2026 | World Economic Forum Annual Meeting 2026
31. ในปี 2026 นี้เศรษฐกิจโลกมีความยืดหยุ่นกว่าที่คาดไว้มาก โดยคุณ Shen Jianguang บอกว่าแม้มีสงครามภาษี การค้าโลกยังทำสถิติสูง และปีที่แล้วจีนยังโตได้ประมาณ 5% โดยมีแรงหนุนจากการส่งออก (การส่งออกมีส่วนช่วยราว 30%)
32. สิ่งที่เกินความคาดหมายต่อมาคือ เรายังเห็นตลาดหุ้นทั่วโลกแข็งแรง เช่น เวียดนามโตเกิน 8%, อินเดียโตเกิน 7% รายงานของเราจึงประเมินว่า เอเชียใต้, เอเชียตะวันออก และจีน ยังเป็นกลุ่มที่น่าจะทำผลงานเด่น ขณะที่หลายคนกังวลเรื่องการเติบโตของยุโรป
33. ความเสี่ยงจาก AI เช่น ความเป็นไปได้ของ “ฟองสบู่ AI” ซึ่งสอดคล้องกับสิ่งที่ IMF (International Monetary Fund) หรือ กองทุนการเงินระหว่างประเทศ ได้พูดไว้ แม้ IMF จะปรับคาดการณ์เศรษฐกิจโลกดีขึ้น แต่ยังห่วงว่าความปั่นป่วนจาก AI หรือฟองสบู่ AI แตก จะเป็นความเสี่ยงใหญ่
34. เศรษฐกิจในปี 2026 นี้ มีสองด้าน ด้านหนึ่งเศรษฐกิจยังคงยืดหยุ่น การค้าโลกยังมีสถิติสูงสุดเป็นประวัติศาสตร์ แม้จะมีปัญหาเรื่องสงครามการค้า แต่อีกด้านก็ยังมีความกังวลเรื่องฟองสบู่ และสำหรับจีนเอง ความท้าทายคือ “อุปสงค์ในประเทศ” ต้องกระตุ้นการบริโภค และเปลี่ยนจากเศรษฐกิจนำโดยส่งออก ไปสู่เศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยการบริโภคในประเทศ ซึ่งยังไม่ง่าย
35. ทางด้าน Nela Richardson จาก ADP ได้พูดไว้ว่า แม้เศรษฐกิจสหรัฐฯ จะดูแข็งแรง แต่ถ้ามองลึกลงไปจะเห็นรอยร้าว ถ้าจะสรุปตลาดแรงงานสหรัฐฯ เป็น 3 คำ คือ ทรงตัวแบบ K-shaped, กระจุกตัว, และผันผวน
- K-shaped: คนรายได้สูงกลุ่มบน (ประมาณ 20%) เป็นตัวขับเคลื่อนการใช้จ่ายหลัก เรื่องนี้สะท้อนมาที่การจ้างงานด้วย.
- กระจุกตัว: การจ้างงานที่มีการกระจุกตัวสูงมาก โดยมีสองภาคส่วนที่เป็นแรงขับเคลื่อนหลักในสหรัฐฯ อย่าง Healthcare ที่เป็นบริหารที่มีราคาแพงสำหรับผู้บริโภคส่วนใหญ่ และการท่องเที่ยว/บริการ ซึ่งเป็นที่มาของการใช้จ่ายแบบ K-shaped ซึ่งส่งผลกระทบต่อตลาดแรงงาน นั่นหมายความว่าภาคการผลิตกำลังอยู่ในภาวะถดถอยอย่างแท้จริง.
- ผันผวน: นั่นจึงส่งผลทำให้ภาคผลิตเหมือนเข้าสู่ภาวะซบเซา และภาคบริการวิชาชีพ/ธุรกิจมีความผันผวน บริษัทกำลังพยายามหาทางเลือกที่ดีที่สุด
36. สำหรับธุรกิจขนาดเล็ก (ซึ่งแรงงานสหรัฐฯ จำนวนมากทำงานอยู่) ตอนนี้ไม่ได้ดูแค่ยอดขาย แต่ต้องดูทั้งโลกซัพพลายเชน, ภาษีการค้า, การมาของสังคมสูงวัย และ AI รูปแบบการจ้างงานจึงต่างจากอดีต และโตช้ากว่าก่อนโควิดประมาณครึ่งหนึ่ง และอยากเน้นว่านี่เป็นการเปลี่ยนระยะยาว ไม่ใช่แค่ขึ้นลงตามวัฏจักร จึงไม่มีทางแก้ง่าย ๆ ระยะสั้น
37. คุณ Gilles Moëc จาก AXA ได้กล่าวถึงเรื่อง “หนี้” ว่าถูกมองเป็นความเสี่ยงอันดับหนึ่ง ในวันนี้ สหรัฐฯ ถูกคาดว่าจะมีขาดดุลงบประมาณสูงต่อเนื่อง / ยุโรปเองก็เริ่มขยับเรื่องการใช้จ่าย โดยเฉพาะเยอรมนีที่หันมาทุ่มงบโครงสร้างพื้นฐานและการป้องกันประเทศมากขึ้น / จีนเอง ถ้ารวมภาพหนี้ภาครัฐทั้งหมด หนี้สาธารณะอาจอยู่ระดับใกล้ 100% ของ GDP
38. อีกจุดที่ต้องจับตาดูคือ ‘ญี่ปุ่น’ เป็นเหมือนสัญญาณเตือน เมื่ออัตราดอกเบี้ยระยะยาวขึ้นเร็วในช่วงที่เงินเฟ้อกลับมา เราอาจจะได้เห็นมาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจอีกครั้ง และอัตราดอกเบี้ยระยะยาวจะปรับตัวสูงขึ้นอย่างรวดเร็วในญี่ปุ่น
39. ภาคเอกชนจะต้องลงทุนหนักมากในปีต่อ ๆ ไป โดยเฉพาะด้านเทคโนโลยีและ AI ทำให้บางบริษัทเริ่มออกหนี้ หรือ ตราสารหนี้มากขึ้นเพื่อระดมเงินลงทุน จึงเป็นเรื่องที่ต้องจับตาในปี 2026
40. Nela Richardson พูดถึงคือ การลงทุน AI จะสำเร็จได้ ต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่ตามทัน เช่น ศูนย์ข้อมูล (data center) ซึ่งต้องใช้ช่างฝีมือเยอะมาก เช่น ช่างระบบทำความเย็น (HVAC), ช่างประปา, ช่างไฟ แต่หลายประเทศกำลังขาดคน เพราะคนรุ่นเก่าทยอยเกษียณ
41. ตอนนี้ “แรงงาน” กลายเป็นโลกาภิวัตน์รูปแบบใหม่ บริษัทเล็ก ๆ ก็จ้างคนข้ามประเทศได้แล้ว และทักษะเรียนได้ง่ายกว่าเมื่อ 10–20 ปีก่อน จึงยิ่งทำให้ไปหาคนเก่ง คนรุ่นใหม่ง่ายขึ้น อย่างในประเทศแอฟริกา และเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ดังนั้นประเทศที่พัฒนาแล้วจะต้องมองออกนอกประเทศตัวเองมากขึ้นเพื่อหาคนและพัฒนาทักษะ
42. ซัพพลายเชนโลกกำลังเปลี่ยน บริษัทจีนลงทุนหนักในเวียดนาม, เม็กซิโก, แอฟริกา ดังนั้นการค้าและการลงทุนระหว่างจีนกับประเทศเหล่านี้โตเร็วมาก สิ่งสำคัญคือประเทศปลายทางต้องมีนโยบายที่เอื้อต่อเงินทุน การสร้างโรงงาน และการฝึกแรงงาน เพื่อเพิ่มผลิตภาพ
43. ภายในปี 2050 แรงงานโลก 25% จะมาจากแอฟริกา เพราะไนจีเรียลงทุนโครงข่ายไฟเบอร์ออปติก เพื่อให้คนรุ่นใหม่ทำงานออนไลน์และเข้าถึงงานคุณภาพ งานที่โดน AI กระทบมาก มักเริ่มตั้งแต่ระดับงานเริ่มต้น (early career) เพราะ AI ทำงานย่อย ๆ ได้ นายจ้างจึงต้องออกแบบเส้นทางการเริ่มงานให้คนรุ่นใหม่อย่างจริงจัง
พร้อมกันนั้น หลายสายงานขาดคนรุ่นใหม่ เช่น บริการวิชาชีพที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญและทักษะเฉพาะทาง, ก่อสร้าง งานดูแลผู้คน/สุขภาพ เป็นต้น โลกจะต้องมีทั้งทักษะดิจิทัลและการฝึกงานรูปแบบใหม่ และนายจ้างจะต้องมีบทบาทมากขึ้นในการพัฒนาคน เพราะโลกเปลี่ยนเร็วมาก เรียนจบกลับมางานที่ทำก็อาจเปลี่ยนไปแล้ว
🎯 สรุปภาพรวมผู้ประกอบการ และครีเอเตอร์ ในยุค AI ปี 2026 โดย Brett Taylor และ Steven Bartlett ใน What it Takes to Build | World Economic Forum Annual Meeting 2026
44. คุณ Steven Bartlett CEO ของเอเจนซี่ Flight Story และพิธีกรพอดแคสต์ Diary of a CEO อันโด่งดังไปทั่วโลก ได้เล่าถึงที่มาในการทำธุรกิจให้ฟังว่า ในวันนี้เขาโฟกัสสร้างบริษัทมีเดียในยุค creator economy เพราะรู้สึกว่านี่คือสิ่งที่ทำได้ดี และคิดว่านี่เป็นช่วงเวลาที่ดีในการทำมีเดีย ‘เชิงสร้างสรรค์’ เพราะในโลกที่ AI เก่งขึ้น สิ่งที่เป็นมนุษย์แท้ ๆ จะมีมูลค่าเพิ่มขึ้น
45. Steven Bartlett เล่าถึงความน่าสนใจในตลาดครีเอเตอร์ยุคนี้คือ เราใช้ทีมเล็กมาก อย่างรายการ Diary of a CEO มียอดดาวน์โหลดเดือนละ 70 ล้าน แต่ทีมที่รันอาจมีแค่ 5–6 คน เมื่อเทียบกับสื่อดั้งเดิม ถือว่าแตกต่างมาก
46. Steven Bartlett ใส่ใจรายละเอียดเชิงลึก แม้แต่ระดับ CO2 ในห้องอัด เพราะมันมีผลต่อสมาธิและประสิทธิภาพการทำงานของสมองซึ่งเป็นบ่อเกิดความคิดสร้างสรรค์
โดยคุณ Steven Bartlett ได้ยกตัวอย่างง่าย ๆ ว่า “เรานำขนาดห้องมาเทียบกับจำนวนคนในห้อง” ลองนึกภาพว่านั่งอยู่ในห้องสัมภาษณ์เป็นเวลา 3 ชม. ถ้าห้องนั้นเล็กอากาศระบายไม่ได้ ระดับมลพิษจะเริ่มต้นที่ 400 ส่วนต่อล้านส่วน (ppm) และจะเพิ่มขึ้นไปถึง 2,000 ppm และหาก ppm หรือ หน่วยวัดความเข้มข้นที่ใช้บอกปริมาณสารที่เจือปนอยู่ มีเกินไปถึง 1,000 ppm มันจะไม่ต่างอะไรกับการดื่มแอลกอฮอล์ 16 ออนซ์ ซึ่งไม่ดีอย่างแน่นอนต่อสมอง และความรู้สึกในบรรยากาศห้องนั้น ๆ
47. คุณ Brett Taylor CEO ของ Sierra บริษัท AI-native สำหรับองค์กร ได้พูดถึงประโยคของ Alan Kay ว่า “วิธีทำนายอนาคตที่ดีที่สุดคือสร้างมันขึ้นมา” จากอดีต CEO บริษัทคนอื่น สู่การเป็น CEO บริษัทของตัวเอง จึงเริ่มคิดจากพื้นฐานว่า LLM จะเปลี่ยนเศรษฐกิจยังไง และโอกาสอยู่ตรงไหน โดยหนึ่งในสิ่งที่ชัดมากคือ “ประสบการณ์ลูกค้า/คอลเซ็นเตอร์” AI ทำให้ช่องทางโทรศัพท์ซึ่งเป็นช่องทางอนาล็อกสุดท้าย ถูกทำให้เป็นดิจิทัล
เมื่อก่อนบริษัทคุยกับลูกค้าทุกคนไม่ได้ เพราะต้นทุนโทรศัพท์สูงมาก บางทีรายได้ต่อลูกค้าเดือนละ 10 ดอลลาร์ แต่โทรครั้งหนึ่งก็อาจ 10 ดอลลาร์ เท่ากับขาดทุน แต่ตอนนี้ “ทำได้แล้ว”
48. หลายบริษัท AI ทำธุรกิจด้านนี้แบบกว้าง จนลืมไปว่าถ้าเราโฟกัสเฉพาะกลุ่ม มันมีโอกาสซ่อนไว้เสมอ คุณ Brett Taylor พูดถึงโอกาสนั้นว่า เชื่อว่า AI agents ที่ทำงานเฉพาะทางจะสำคัญมาก ตอนยุคแรก ๆ ของเว็บ หลายองค์กรจ้างที่ปรึกษาแพงมาก แต่ยังทำเรื่องพื้นฐานอย่าง ‘ฟอร์มล็อกอินไม่ได้’ แต่วันนี้ 20 นาที ก็เสร็จมันทำได้เร็วมาก ดังนั้น “เครื่องมือสร้างเอเจนต์แบบทั่วไป” สุดท้ายจะกลายเป็นของที่ทุกคนมีได้ แต่ “การแก้ปัญหาธุรกิจจริง” ยังมีมูลค่าสูงมาก เช่น
→ AI agents รับสายแทนระบบ IVR
→ AI agents เขียนโค้ด เขียนซอฟต์แวร์
→ AI agents ช่วยตรวจสอบสัญญา
→ AI agents ทำงานธุรกิจที่คนทำมืออยู่ทุกวัน เช่น การตรวจสอบงบการเงิน เป็นต้น
เป็นอีกหนึ่งเรื่องที่อยากเห็นผู้ประกอบการที่ใช้ AI agents และนี่จะเป็นคุณค่าที่แท้จริงของ AI
49. ในวันนี้ AI ช่วยเปิดตลาดโลกผ่านการแปลภาษา คุณ Steven Bartlett เล่าถึงเคสนึงให้ฟังว่า เราลองแปลรายการยาว ๆ ของครีเอเตอร์เป็นภาษาอื่น เพราะถ้าเราทำแค่ภาษาอังกฤษ เราเข้าถึงคนได้แค่ราว ๆ 10% ของโลก แต่การแปลวิดีโอยาวไม่ง่าย เพราะเวลาและจังหวะปากต้องตรง ซึ่งทีมได้ทดลอง 18 เดือน แล้วมันเริ่ม “ติดตลาด” จากเมื่อ 6 เดือนก่อนแทบไม่มีคนฟังภาษาสเปน แต่เดือนนี้ 28% ของผู้ชมเป็นภาษาสเปน นี่คือสิ่งที่ทำให้ธุรกิจโตที่สุด
50. Steven Bartlett เน้นย้ำว่าโอกาสมีอยู่ทุกที่ โดยมีทีมหลักที่ทำธุรกิจปัจจุบัน และมีทีม innovation ที่รายงานตรงกับตัวเอง ซึ่งพยายามใช้ AI เพื่อทำลายวิธีทำงานเดิม โดยกำลังทดสอบว่าเอาไฟล์วิดีโอเข้าโมเดล แล้วให้มันบอก “ช่วงไหนคนจะเลิกดู” ได้ไหม ตอนนี้มันคาดเดาได้ประมาณ 80% ซึ่งถ้าทำได้จริง เราจะสร้างคอนเทนต์ให้คนดูจนจบได้เก่งขึ้นมาก
51. “ในวันนี้ถ้าทุกคนใช้ AI ทำคอนเทนต์ได้เหมือนกัน ข้อได้เปรียบของผู้ประกอบการ และครีเอเตอร์ จะเป็นอะไรในอนาคต”
Steven Bartlett ได้ตอบไว้ว่า ข้อได้เปรียบแบบระยะสั้น อาจจะเป็นการแปลภาษา ถ้าเข้าไปก่อนก็ได้สะสมฐานผู้ชมก่อน แต่ข้อได้เปรียบที่ถาวรกว่าคือ “สิ่งที่เป็นมนุษย์แท้ ๆ” ข้อมูลบางอย่าง AI ให้ได้เร็วกว่าและฟรีกว่าอยู่แล้ว แต่เรื่องที่ต้องได้จากคนดูจริง ๆ คือ “ประสบการณ์มนุษย์จริง” เช่น เรื่องเล่าชีวิต ความรู้สึก รายละเอียดที่มาจากตัวคน ยังแทนกันยาก และในโลกที่คนเชื่อแบรนด์น้อยลง เราต้องเชื่อมผู้ชมกับ ‘คน’ มากกว่า ‘โลโก้/องค์กร’ คำว่า Community การเชื่อมโยงกันยังสำคัญเสมอ
52. คุณ Brett Taylor เล่าถึงผลกระทบของสายงานวิศวะในฝั่ง AI กระทบหนักมากจากคนเขียนโค้ด ไปสู่คุมเครื่องจักรที่ผลิตโค้ด มันเปลี่ยนอาชีพไปเลย เรื่องนี้กระทบตัวตนของคนทำงาน เพราะหลายคนผูกตัวเองกับทักษะเดิม เช่น เขียนโค้ดเก่ง, ใช้ Excel เก่ง, รับสายเก่ง แต่เมื่อวันหนึ่งมีระบบที่ทำได้ดีกว่า การเป็น “AI-native” คือการยอมให้ AI ทำสิ่งที่มันเก่ง โดยไม่คิดว่ามันทำให้ความเป็นมนุษย์เราหายไป ดังนั้นงานใหม่ของผู้ประกอบการ และคนทำงานยุคนี้คือการเป็น “Conductor” ที่คุมเอเจนต์หลายตัวให้ทำงานร่วมกัน
53. คีย์สำคัญของทักษะยุคนี้ที่ผู้ประกอบการ, ครีเอเตอร์ และคนทำงาน ต้องมีคือ “ไม่ยึดติดกับวิธีทำงาน และเร่งการทดลองให้เร็วกว่าใคร” เรารักเป้าหมายได้ แต่ห้ามยึดติดวิธีทำ เพราะนั่นจะทำให้โดนคลื่นลูกใหม่กลืน Steven Bartlett เล่าประสบการณ์ให้ฟังว่า เราทดลองทำพอดแคสต์ทั้งตอนให้ AI ทำทั้งหมดเขียน สังเคราะห์เสียง และปล่อย หลังทำ 6-7 เดือน กราฟ retention ของคนดูแทบแยกไม่ออกว่าอันไหน AI อันไหนคนทำ สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ ‘อัตราในการทดลอง’ เพราะคำตอบที่ถูกต้องจะเปลี่ยนเร็วขึ้นเรื่อย ๆ
54. อีกเรื่องที่น่าคิดคือ “โมเดลรายได้มีเดีย + ความเสี่ยงจากอัลกอริทึม” การโฆษณาเป็นรายได้ส่วนหนึ่ง แต่มีความเสี่ยงใหญ่ในยุคอัลกอริทึมแบบความสนใจ (interest algorithm) ดังนั้นจำนวนผู้ติดตามเยอะ ไม่ได้แปลว่าจะเข้าถึงคนได้เสมอไป สิ่งสำคัญคือ ‘วันนี้คุณโพสต์ดีแค่ไหน สำหรับคนที่สนใจเรื่องนั้น’ ดังนั้นการเป็นเจ้าของฐานผู้ชมจริง ๆ สำคัญมาก
55. Brett Taylor ได้ให้มุมมองจากคำถามที่ว่า “ในยุคที่คนเดียวทำงานแทน 10 คนได้ด้วย AI อะไรจะเป็นตัวกำหนดความสำเร็จ ?”ได้ตอบคำถามนี้ว่า ยุคนี้เริ่มบริษัทง่ายขึ้นเรื่อย ๆ (เมื่อก่อนต้องตั้งเซิร์ฟเวอร์เอง ต่อมามี AWS ตอนนี้มีเอเจนต์ช่วยเขียนโค้ด) การลดคนกลางช่วยให้นวัตกรรมเกิดง่ายขึ้น แต่คำว่าทีมมีค่ามาก การมี Co-founder ช่วยกันคิด ช่วยกันรับมือความล้มเหลว และไม่โดดเดี่ยว เป็นเรื่องสำคัญมาก การเขียนโค้ดไม่ใช่ส่วนที่ยากที่สุด สิ่งที่ยากคือหา product–market fit
56. Steven Bartlett ได้ให้มุมมองจากคำถามที่ว่า “ในยุคที่คนเดียวทำงานแทน 10 คนได้ด้วย AI อะไรจะเป็นตัวกำหนดความสำเร็จ ? โดยมุมที่อยากสื่อสารอาจจะไม่ชัดเจนเท่าไหร่ แต่น่าสนใจอย่าง ‘การเขียน’ สำคัญมาก เพราะการเขียนคือการคิด (เป็นตัวแทนของการคิด) ถึงทุกคนจะมีเครื่องมือเหมือนกัน แต่ผลลัพธ์ไม่เท่ากัน เพราะไอเดียไม่เท่ากัน
สมัยก่อนตอนอายุ 21 ผมตั้งกฎว่า 1 วันต้องโพสต์ข้อความสั้น ๆ ตอน 1 ทุ่ม มันทำให้ตัวเราต้อง ‘กลั่นความคิด’ ทุกวัน สิ่งนี้ช่วยให้เราเป็นคนสื่อสารได้ดีขึ้น เข้าใจตัวเองมากขึ้น และพัฒนาความสามารถในการคิดอย่างเป็นระบบ
57. หนึ่งในคำพูดปิดท้ายที่น่าสนใจของ Steven Bartlett คือเวลาที่มีคนแนะนำอะไรบางอย่างกับเรา ซึ่งคำแนะนำที่คิดว่าแย่ที่สุดคือการมีคนมาบอกว่า ‘อย่ายอมแพ้’ แต่ทักษะที่ดีคือ “เลิกให้ไว เมื่อมันไม่ใช่” ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจ, ไอเดีย หรือแม้แต่ความสัมพันธ์
