บริษัท AI แห่งหนึ่งกำลังช่วยธุรกิจนำทางความวุ่นวายด้านภาษีใหม่ของทรัมป์หลังคำตัดสินของศาลสูง

สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่ Eye on AI ในฉบับนี้… การประชุมสุดยอด AI ที่วุ่นวายในอินเดียจบลงด้วยคำมั่นสัญญาโดยสมัครใจและเงิน 200 พันล้านดอลลาร์สำหรับประเทศเจ้าภาพ… Anthropic กล่าวหาคู่แข่งจีนว่าใช้คำตอบของ Claude เพื่อพัฒนารุ่นของตนเอง…OpenAI เปิดตัวพันธมิตรกับบริษัทที่ปรึกษารายใหญ่เพื่อขายแพลตฟอร์มตัวแทน AI Frontier…การใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI มูลค่า 650 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้อาจมีความเสี่ยง…และอาจไม่ควรให้โมเดล AI แนะนำคุณเกี่ยวกับการใช้อาวุธนิวเคลียร์

ก่อนอื่น คนสำคัญในวงการ AI หลายคนได้รวมตัวกันที่นิวเดลี อินเดีย เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว เพื่อเข้าร่วมการประชุม Impact Summit ระดับโลก การประชุมครั้งนี้บางช่วงก็วุ่นวายตามรายงานของ Bea Nolan ซึ่งอยู่ในพื้นที่ในเดลี แต่ในที่สุดก็มีความคืบหน้าในคำมั่นสัญญาโดยสมัครใจเพื่อให้ประโยชน์ของเทคโนโลยี AI กระจายอย่างเท่าเทียมกันทั่วโลก และอินเดียเองก็ได้รับการลงทุนด้าน AI ใหม่มูลค่า 200 พันล้านดอลลาร์ คุณสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมจาก Bea ได้ที่นี่

ต่อมา บริษัท AI จีน DeepSeek ยังไม่ได้ปล่อยโมเดล V4 ของตนเอง ซึ่งคาดว่าจะมาในไม่ช้า แต่ก็สร้างความขัดแย้งมากมายแล้ว

วิดีโอแนะนำ

เมื่อวานนี้ Anthropic กล่าวหา DeepSeek และห้องปฏิบัติการ AI จีนอีกสองแห่งคือ Moonshot AI และ MiniMax ว่าได้สร้างแคมเปญในระดับอุตสาหกรรมเพื่อสกัดโมเดล Claude ของตนเอง การสกัดคือวิธีที่นักวิจัย AI ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลเล็กลง โดยการปรับแต่งโมเดลเล็กบนผลลัพธ์ของโมเดลใหญ่และแข็งแกร่งกว่า ในกรณีนี้ Anthropic อ้างว่าบริษัทจีนทั้งสามสร้างบัญชีปลอมจำนวน 24,000 บัญชี เพื่อสร้างการแลกเปลี่ยนกับ Claude จำนวน 16 ล้านครั้ง ซึ่งใช้ในการฝึกโมเดลของตนเอง โดยฝ่าฝืนข้อกำหนดในการให้บริการของ Anthropic (จากข้อมูลของ Anthropic DeepSeek รับผิดชอบเพียง 150,000 ครั้ง แต่บัญชีที่เชื่อมโยงกับ DeepSeek ดูเหมือนสนใจในการสกัดความสามารถในการวิเคราะห์ของ Claude เป็นพิเศษ)

เมื่อวานนี้ Reuters รายงานโดยอ้างเจ้าหน้าที่ระดับสูงของรัฐบาลสหรัฐฯ ว่า สหรัฐเชื่อว่า DeepSeek ฝึกโมเดล V4 โดยใช้ GPU Blackwell AI รุ่นล่าสุดของ Nvidia ซึ่งอาจละเมิดกฎการส่งออกของสหรัฐฯ ที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันบริษัท AI จีนไม่ให้เข้าถึงชิปขั้นสูงสุดของ Nvidia เรื่องราวระบุว่าสหรัฐเชื่อว่า DeepSeek มีศูนย์ข้อมูลในมองโกเลียในเต็มไปด้วย Blackwells แต่ก็ไม่แน่ใจว่าสหรัฐฯ ได้รับชิปเหล่านี้มาอย่างไร

ในแง่หนึ่ง เรื่องราวทั้งสองควรเป็นข่าวดีสำหรับอุตสาหกรรม AI ของสหรัฐฯ เพราะเป็นเวลานานแล้วที่มีแนวคิดว่าห้องปฏิบัติการจีนกำลังตามทันเทคโนโลยี AI ของสหรัฐฯ อย่างรวดเร็วและอาจแซงหน้าในไม่ช้า แต่ถ้าห้องปฏิบัติการจีนใช้วิธีการสกัดลับเพื่อเทียบเท่าประสิทธิภาพของโมเดล AI สหรัฐฯ ก็จะเสี่ยงน้อยลงที่จะสูญเสียความได้เปรียบด้านเทคโนโลยีระดับสูง (ส่วนแบ่งตลาดเป็นอีกเรื่องหนึ่ง นอกสหรัฐฯ และยุโรป การนำโมเดลจีนไปใช้เพิ่มขึ้น เนื่องจากโมเดลจีนส่วนใหญ่อยู่ในโอเพนซอร์สและราคาถูกกว่าคู่แข่งอเมริกัน สุดท้ายแล้ว ไม่ใช่แค่ประสิทธิภาพเท่านั้นที่สำคัญ แต่ยังรวมถึงอัตราส่วนราคา-ประสิทธิภาพด้วย) ยิ่งไปกว่านั้น จีนก็พยายามสร้างชิป AI ภายในประเทศให้เทียบเท่า Nvidia อย่างหนัก การรั่วไหลข้อมูลไปยัง Reuters ชี้ให้เห็นว่ายังไม่สามารถปิดช่องว่างกับ Blackwells ได้

การใช้ AI ช่วยแผนที่ซัพพลายเชนทั่วโลก

ต่อไปเป็นข่าวใหญ่ในสัปดาห์ที่ผ่านมา: ศาลสูงสหรัฐฯ ตัดสินยกเลิกภาษี “วันปลดปล่อย” ของประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ ข่าวนี้ทำให้ผมนึกถึงการสนทนากับ Evan Smith ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้งบริษัท Altana ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพในนิวยอร์กที่สร้าง “กราฟความรู้” ของซัพพลายเชนทั่วโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI บริษัทอายุ 7 ปีนี้ระดมทุนราว 340 ล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะทำรายได้ประจำปีเกิน 100 ล้านดอลลาร์ในปีนี้

ผลิตภัณฑ์หลักของ Altana คือแผนที่เศรษฐกิจโลก: บริษัทผลิตอะไรที่ไหน สำหรับใคร โดยใช้ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ใบตราส่งสินค้า รายการขนส่ง การจดทะเบียนบริษัท และเชื่อมต่อข้อมูลเหล่านี้เป็นภาพที่อัปเดตอยู่เสมอของความเชื่อมโยงระหว่างธุรกิจและโรงงานหลายร้อยล้านแห่งทั่วโลก แต่ความจริงแล้ว คุณค่าที่แท้จริงของแพลตฟอร์ม Altana อยู่ที่สิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อผู้ใช้ เช่น บริษัทขนส่งอย่าง Maersk หรือ General Motors หรือหน่วยงานศุลกากรสหรัฐฯ เชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มของ Altana เพราะข้อมูลของพวกเขาจะถูกรวมเข้าไปในกราฟความรู้ด้วย

ปัจจุบัน ประมาณ 60% ของข้อมูลในแผนที่ซัพพลายเชนของ Altana มาจากข้อมูลของลูกค้าเอง และแม้บางครั้งลูกค้าไม่ชอบแนวคิดการแบ่งปันข้อมูลซัพพลายเชนกับคู่แข่ง แต่ส่วนใหญ่มองว่าการสามารถปรับปรุงซัพพลายเชน วางแผนความทนทาน และจำลองผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงกฎการค้า คุ้มค่ากับค่าใช้จ่ายที่อาจทำให้คู่แข่งรู้ว่าซัพพลายเออร์ของพวกเขาคือใคร “ถ้าคุณคิดว่าในศตวรรษที่ 21 ความสัมพันธ์ซัพพลายเชนของคุณเป็นแหล่งความได้เปรียบทางการแข่งขัน ก็ขอให้โชคดี” Smith กล่าว

‘ความซับซ้อนจะยิ่งแย่ลงแน่นอน’

เรื่องนี้เกี่ยวข้องกับคำตัดสินภาษีของศาลสูงสหรัฐฯ อย่างไร? ก็เกี่ยวข้องทุกอย่าง เพราะหนึ่งในผลิตภัณฑ์สำคัญของ Altana คือระบบบริหารภาษีอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI Smith อธิบายว่าเป็นเวิร์กโฟลว์ “ตัวแทน” ที่ช่วยอัตโนมัติการกำหนดรหัส HS สำหรับสินค้า ซึ่งเป็นการจัดประเภทที่กำหนดอัตราภาษีที่ใช้กับการนำเข้าแต่ละรายการ รวมถึงการคำนวณแหล่งกำเนิดของสินค้า ตามกฎการค้า ซึ่งซับซ้อนมากขึ้นในยุคของการขนส่งต่อเนื่องและการหลีกเลี่ยงภาษี นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือวางแผนภาษีที่ช่วยให้บริษัทจำลองผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงกฎการค้าในเครือข่ายซัพพลายเชนของตนเอง การใช้งานเครื่องคิดเลขภาษีของ Altanaเพิ่มขึ้น 213% ในสัปดาห์ที่ผ่านมา โดยประมาณ 50% ของการคำนวณเกี่ยวข้องกับสินค้าทำจากโลหะ และ 32% เป็นสินค้าที่มาจากจีน

Smith กล่าวในอีเมลว่า เขาคิดว่าหลังคำตัดสินของศาลสูง สหรัฐฯ รัฐบาลทรัมป์จะหากฎหมายใหม่เพื่อบังคับใช้ภาษี “อัตราที่แท้จริงอาจไม่ลดลงมาก และความซับซ้อนจะยิ่งแย่ลงแน่นอน” โดยเฉพาะอย่างยิ่ง “การซ้อนภาษี” ซึ่งเป็นการใช้ภาษีหลายรายการบนสินค้าเดียวกันเมื่อสินค้าถึงชายแดนตามแหล่งกำเนิดของชิ้นส่วนต่าง ๆ “เมื่อภาระภาษีเคลื่อนเข้าสู่ส่วนประกอบและชิ้นส่วนย่อย ความเสี่ยงจะลึกเข้าไปในซัพพลายเชน และบริษัทส่วนใหญ่ไม่รู้ว่ามีอะไรอยู่ในวัตถุดิบ Tier 2 และ Tier 3 ของพวกเขา” เขาเขียน

หรืออย่างน้อยก็ก่อนที่ Altana และ AI ของมันจะเข้ามาเปลี่ยนแปลง

และนี่คือข่าว AI อื่น ๆ

เจเรมี คานห์
jeremy.kahn@fortune.com
@jeremyakahn

Fortune เกี่ยวกับ AI

พันธมิตร OpenAI กับ McKinsey, BCG, Accenture และ Capgemini เพื่อผลักดันแพลตฟอร์มตัวแทน AI Frontier — โดยเจเรมี คานห์

OpenAI เปลี่ยนคำแถลงพันธกิจ 6 ครั้งใน 9 ปี สุดท้ายก็ลบคำว่า “อย่างปลอดภัย” ออกจากค่านิยมหลักเมื่อเปลี่ยนเป็นบริษัทเพื่อแสวงหากำไร — โดยคาเทอรีนา จิโอโิโน

ตัวแทน AI ที่ทำงานแทนคุณในขณะที่คุณนอนหลับฟังดูดี แต่ความเป็นจริงซับซ้อนกว่านั้นมาก — ‘มันเหมือนเด็กเล็กที่ต้องดูแล’ — โดยชารอน โกลด์แมน

ข่าวพิเศษ: Anthropic เปิดตัวเครื่องมือ AI ที่สามารถค้นหาข้อบกพร่องของซอฟต์แวร์เอง รวมถึงข้อบกพร่องที่อันตรายที่สุดที่มนุษย์มองข้าม — โดยชารอน โกลด์แมน

ข่าวเด่นในวงการ AI

Meta ทำข้อตกลงมูลค่า 100 พันล้านดอลลาร์กับ AMD ยักษ์โซเชียลมีเดียทำข้อตกลงกับผู้ผลิตชิป AMD เพื่อซื้อพลังการประมวลผล AI สูงสุด 6 กิกะวัตต์ โดยใช้ชิป MI450 ของ AMD เป็นระยะเวลา 5 ปี ในข้อตกลงนี้ Meta ได้รับสิทธิ์ในการถือหุ้นใน AMD สูงสุด 10% หากบรรลุเป้าหมายด้านประสิทธิภาพ อ่านรายละเอียดเพิ่มเติมจาก Wall Street Journal ได้ที่นี่

การใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI คาดว่าจะถึง 650 พันล้านดอลลาร์ในปี 2026 เข้าสู่ ‘ช่วงที่อันตรายมากขึ้น’ ตัวเลขนี้เพิ่มขึ้นอย่างมากจาก 410 พันล้านดอลลาร์ที่ใช้ในปีที่ผ่านมา ตามจดหมายถึงนักลงทุนจากกองทุนเฮดจ์ฟันด์ Bridgewater Associates ซึ่งเป็นข่าวในช่วงไม่กี่วันที่ผ่านมา Greg Jensen รอง CIO ของ Bridgewater กล่าวว่า การบูมด้านโครงสร้างพื้นฐานกำลังเข้าสู่ “ช่วงที่อันตรายมากขึ้น” เพราะผู้สร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่พึ่งพาเงินทุนภายนอกมากขึ้น เขาเตือนว่าหากความต้องการพลังประมวลผล AI เกินอุปทานอย่างรวดเร็ว ตลาดการเงินอาจได้รับผลกระทบ และบริษัท AI ชั้นนำอย่าง OpenAI และ Anthropic อาจลำบากในการระดมทุนเพิ่มเติมและรักษามูลค่าปัจจุบันไว้ หากยังไม่สามารถบรรลุความก้าวหน้าที่สำคัญเพื่อให้ AI ตัวแทนมีความน่าเชื่อถือและใช้งานง่ายขึ้น อ่านเพิ่มเติมจาก Reuters ได้ที่นี่

OpenAI พยายามเปิดตัวโครงการร่วม Stargate มูลค่า 500 พันล้านดอลลาร์กับ Softbank และ Oracle ล้มเหลวหลายครั้ง ตามรายงานใน The Information ซึ่งอ้างแหล่งข่าวไม่เปิดเผยชื่อที่คุ้นเคยกับโครงการ OpenAI ต้องเร่งหาพลังการประมวลผลหลังจากแนวคิด Stargate เริ่มชะงักงันเนื่องจากปัญหาการนำทีมและความไม่ลงรอยกันระหว่างพันธมิตร แทนที่จะสร้างและเป็นเจ้าของศูนย์ข้อมูลเอง OpenAI หันไปเป็นพันธมิตรกับผู้ให้บริการคลาวด์และจัดการข้อตกลงที่ให้สิทธิ์ในการออกแบบโดยไม่ต้องลงทุนมาก แต่ก็ยังไม่บรรลุเป้าหมายด้านความจุเดิม

ข้อตกลงกับสตาร์ทอัพชิป AI SambaNova สร้างความกังวลเรื่องความขัดแย้งทางผลประโยชน์สำหรับ CEO ของ Intel Intel ลงทุนในรอบระดมทุน 350 ล้านดอลลาร์สำหรับ SambaNova Systems และเข้าสู่ความร่วมมือทางเทคนิคหลายปี โดยจำนวนเงินลงทุนของ Intel ไม่ได้เปิดเผย ข้อตกลงนี้ถูกวิจารณ์เพราะ Lip-Bu Tan ซีอีโอของ Intel เป็นนักลงทุนรายแรกและเป็นประธานของ SambaNova แต่ Intel กล่าวว่าเขาได้ถอนตัวจากการเจรจาแล้ว ก่อนหน้านี้ Intel เคยพูดคุยเรื่องซื้อ SambaNova ด้วย เป้าหมายคือรวมชิป Xeon ของ Intel เข้ากับระบบ AI ของ SambaNova และสร้างศูนย์ข้อมูลแบบ “heterogeneous” ที่ใช้ชิปหลายชนิดเพื่อรองรับงาน AI และงานอื่น ๆ อ่านเพิ่มเติมจาก The New York Times ได้ที่นี่

หุ้น IBM ร่วงแรงหลัง Anthropic ระบุว่า Claude Code สามารถปรับปรุง COBOL ได้ หุ้น IBM ร่วงลงมากที่สุดในรอบกว่า 25 ปี หลังจาก Anthropic กล่าวว่าเครื่องมือ Claude Code ของตนสามารถอัปเดตระบบ COBOL ที่ทำงานบน mainframe ของ IBM ได้อย่างอัตโนมัติ ทำให้เกิดความกลัวว่าการเปลี่ยนแปลงด้วย AI อาจทำให้พึ่งพาระบบเดิมลดลง หุ้นร่วง 13% ในวันเดียวและลดลงอย่างมากในเดือนนี้ นักลงทุนกังวลว่าเครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI อาจลดความจำเป็นในการใช้ซอฟต์แวร์และบริการรุ่นเก่า IBM โต้กลับว่า ความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของ mainframe อยู่ที่ความเสถียรภาพ ไม่ขึ้นอยู่กับภาษาโปรแกรม และบริษัทก็มีเครื่องมือ AI ของตัวเองเพื่อช่วยให้ลูกค้าปรับปรุงระบบ นอกจากนี้ IBM ยังร่วมมือกับ Anthropic เมื่อปีที่แล้วเพื่อช่วยนำโมเดลของ Anthropic ไปใช้ในงานเฉพาะ เช่น การปรับปรุงโค้ด COBOL ดูรายละเอียดเพิ่มเติมจาก Bloomberg ได้ที่นี่

สหรัฐฯ ประกาศเปิดตัว “Tech Corps” เพื่อส่งเสริม AI สหรัฐในต่างประเทศ ทำเนียบขาวเปิดตัว “Tech Corps” ภายใน Peace Corps เพื่อส่งอาสาสมัครด้านเทคนิคไปต่างประเทศ โดยมีเป้าหมายเพื่อส่งเสริม AI ของสหรัฐฯ และต่อต้านอิทธิพลที่เพิ่มขึ้นของจีนในตลาดเกิดใหม่ โปรแกรมจะส่งวิศวกรและบัณฑิต STEM ไปยังประเทศที่เข้าร่วมโครงการส่งออก AI ของสหรัฐฯ เพื่อช่วยติดตั้งระบบ AI ของอเมริกาในภาคส่วนต่าง ๆ เช่น เกษตรกรรม การศึกษา สุขภาพ และการพัฒนาเศรษฐกิจ คาดว่าจะเริ่มดำเนินการในฤดูใบไม้ร่วงปี 2026

งานวิจัยด้าน AI

โมเดล AI อาจเป็นที่ปรึกษาด้านความมั่นคงแห่งชาติที่อันตราย Kenneth Payne นักวิจัยจาก Kings College London ทำการจำลองสงครามเสมือนหลายชุด โดยเปรียบเทียบโมเดล AI ชั้นนำ (Anthropic’s Claude Sonnet 4, Google’s Gemini 3 Flash, และ OpenAI’s GPT-5.2) กับกันและกันและกับเวอร์ชันของตัวเอง ผลการวิจัยพบว่าโมเดลเหล่านี้เป็นผู้เล่นที่ซับซ้อน แต่ก็แสดงแนวโน้มที่แตกต่างจากมนุษย์ในด้านที่อาจเป็นอันตรายหากใช้เป็นที่ปรึกษาให้รัฐบาลในวิกฤตด้านความมั่นคง

ตัวอย่างเช่น Payne พบว่าโมเดลมักเต็มใจใช้อาวุธนิวเคลียร์เชิงกลยุทธ์ และบางกรณีก็เต็มใจเปิดฉากสงครามนิวเคลียร์เต็มรูปแบบแทนที่จะถอย เขายังพบว่าพฤติกรรมของโมเดลแตกต่างจากมนุษย์ในบางด้าน เช่น การข่มขู่มักกระตุ้นการตอบโต้มากกว่าการปฏิบัติตาม และความน่าเชื่อถือซึ่งกันและกันที่สูงขึ้นเร่งความขัดแย้งมากขึ้น และไม่มีโมเดลใดเลือกการประนีประนอมหรือถอนตัวแม้จะอยู่ในภาวะกดดันอย่างรุนแรง

การวิจัยนี้มีผลกระทบอย่างมากต่อกองทัพและรัฐบาลที่กำลังพิจารณาใช้ AI เป็นที่ปรึกษา แต่ก็มีผลต่อธุรกิจที่เริ่มใช้ AI ในการเจรจาและกลยุทธ์ รวมถึงการปรึกษา AI ในห้องประชุมด้วย ในหลายกรณี การดำเนินการที่รุนแรงที่สุดอาจไม่ใช่ทางเลือกที่ดีที่สุด และมนุษย์ต้องระวังแนวโน้มของ AI ที่จะเพิ่มความรุนแรงมากกว่าการเจรจา คุณสามารถอ่านเอกสารวิจัยฉบับเต็มได้ที่ arxiv.org

ปฏิทินกิจกรรมด้าน AI

24-26 ก.พ.: สมาคมนานาชาติว่าด้วย AI ปลอดภัยและจริยธรรม (IASEAI), UNESCO, ปารีส ฝรั่งเศส

2-5 มี.ค.: Mobile World Congress, บาร์เซโลนา สเปน

12-18 มี.ค.: South by Southwest, ออสติน เท็กซัส

16-19 มี.ค.: Nvidia GTC, ซานโฮเซ แคลิฟอร์เนีย

6-9 เม.ย.: HumanX 2026, ซานฟรานซิสโก

อาหารสมอง

ยุค “Ghost GDP” กำลังมา? บล็อกโพสต์จาก Citirini Research ซึ่งเป็นบริษัทวิเคราะห์การลงทุนและเศรษฐกิจมหภาคของวอลล์สตรีทที่มีผู้ติดตามในโซเชียลมีเดียจำนวนมาก ได้กลายเป็นไวรัลในสัปดาห์นี้ โพสต์นี้เป็นเพียงสมมุติฐาน ไม่ใช่การทำนาย โดยมีเป้าหมายเพื่อเตรียมผู้อ่าน “รับมือกับความเสี่ยงด้านซ้ายสุดของเศรษฐกิจที่ AI อาจทำให้เศรษฐกิจแปลกประหลาดขึ้น” ตั้งในเดือนมิถุนายน 2028 ซึ่งอธิบายภาพความวุ่นวายทางเศรษฐกิจที่ AI อาจสร้างขึ้นหากประสบความสำเร็จอย่างรุนแรงในสองปีข้างหน้า โดยสมมุติว่าการว่างงานจะสูงกว่า 10% ในขณะที่ผลผลิตแรงงานพุ่งสูงสุดในรอบหลายสิบปี มันพูดถึง “Ghost GDP” ซึ่งบัญชีของสหรัฐฯ ขยายตัว แม้ธุรกิจที่พึ่งพาการใช้จ่ายของผู้บริโภค (ซึ่งปัจจุบันคิดเป็น 70% ของ GDP สหรัฐฯ) จะลดลง (ผู้บริโภคว่างงานหรือกังวลว่าจะว่างงานในเร็ว ๆ นี้) มันอธิบายว่าความกดดันต่อซอฟต์แวร์แบบเดิมที่เริ่มเห็นในตอนนี้จะเร่งตัวขึ้นและลามไปยังส่วนอื่น ๆ ของเศรษฐกิจ สร้างวัฏจักรของการลดงานและการลดการใช้จ่ายโดยไม่มีจุดหยุด

บทความนี้เป็นเรื่องราวที่มืดมน โชคดีที่ผมไม่แน่ใจว่ามันถูกต้องทั้งหมด จริง ๆ แล้วมันเกือบแน่ใจว่าไม่ถูกต้องในสมมุติฐานว่าผลกระทบทั้งหมดนี้จะเกิดขึ้นในเวลาเพียงสองปี (หนึ่งในสิ่งที่ดูไม่น่าเป็นไปได้คือ AI ตัวแทนจะพยายามลดต้นทุนการทำธุรกรรมและหันไปใช้เหรียญเสถียรแทนวิธีชำระเงินแบบดั้งเดิม) แต่ก็เป็นสิ่งที่ควรอ่านและคิดตาม และถ้าคุณอยากรู้ว่าที่ไหนที่ Citrini อาจผิดพลาด ลองอ่านโพสต์นี้โดย Zvi Moshkowitz