เข้าสู่ Agentic Economy ยุคที่ซอฟต์แวร์ทำแทนคน 100% คุยกับคุณวรพจน์ Beacon VC ถึงเศรษฐกิจยุคใหม่ที่ผู้เล่นในตลาดคือ AI

ในโลกการเงิน หนึ่งในเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นบ่อยอย่างไม่คาดคิดคือการโดนทุจริตผ่านบัตรเครดิต บัตรเครดิตถูกขโมยไปรูดซื้อของตอนตีสองในอีกฝั่งหนึ่งของโลก โดยปกติแล้ว กว่าที่คุณจะรู้ตัว โทรอายัดบัตรกับคอลเซ็นเตอร์ และได้คุยกับเจ้าหน้าที่ ความเสียหายก็อาจบานปลายไปไกลแล้ว

แต่ในโลกยุคปัจจุบัน AI สามารถประเมินความเสี่ยง ตรวจจับความผิดปกติ ระงับบัตร โทรยืนยันตัวตน และอนุมัติออกบัตรใหม่ส่งตรงเข้าสมาร์ทโฟนให้คุณพร้อมใช้งานต่อได้ทันทีภายในไม่กี่วินาที โดยไม่ต้องรอมนุษย์กดปุ่มหรือมีเจ้าหน้าที่มารับสายแม้แต่คนเดียว

ภาพตัวอย่างนี้คือสะพานเชื่อมไปสู่การเปลี่ยนผ่านครั้งใหญ่ในโลกการเงินที่เกิดขึ้นจริงแล้ว เพราะเรากำลังก้าวเข้าสู่ Agentic Economy อย่างเต็มตัว ยุคที่ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือช่วยคิดหรือ Generative AI ที่คอยร่างข้อความอีกต่อไป แต่ขยับบทบาทขึ้นมาเป็นผู้ลงมือทำหรือ Agent ที่พร้อมตัดสินใจ ประเมินความเสี่ยง และจัดการธุรกรรมได้แบบครบวงจรโดยไม่ต้องรอการอนุมัติจากมนุษย์

บทความนี้ Techsauce มีโอกาสได้ร่วมพูดคุยเจาะลึกกับ คุณวรพจน์ กิ่งแก้วก้านทอง Partner จาก Beacon Venture Capital บริษัทเงินร่วมลงทุนภายใต้ธนาคารกสิกรไทย ที่จัดตั้งขึ้นเพื่อลงทุนในบริษัทเทคโนโลยีและสตาร์ทอัพทั้งในและต่างประเทศ ถึงคำถามสำคัญที่หลายองค์กรยังหาคำตอบไม่ได้อย่าง…

“หาก AI กำลังจะกลายเป็นแรงงานหลักที่ทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง แล้วอะไรคือสิ่งจำเป็นที่ต้องมีก่อน และโลกพร้อมจริงหรือยังที่จะให้ AI ตัดสินใจแทนคน”

Agentic Economy คืออะไร

ก่อนจะไปเริ่ม เราต้องเข้าใจก่อนว่า Agentic Economy คืออะไร

คำว่า Agentic มีพื้นฐานมาจากคำว่า Agent ที่แปลว่าผู้กระทำ แต่ Agentic ไม่ได้แปลว่าแค่ทำงานได้ มันหมายถึงการมีเจตจำนงในการกระทำ สามารถคิด ตัดสินใจ และวางแผนเองได้โดยไม่ต้องรอสั่งทีละขั้นตอน คุณแค่บอกเป้าหมาย ส่วนที่เหลือมันจะไปวางแผน เลือกร้าน จ่ายเงิน แล้วกลับมารายงานผลตอนจบ และหากเรียงลำดับชั้นให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น

• ขั้นแรก = AI Agent ทำงานเฉพาะทางให้จบในกรอบแคบๆ เช่น จองตั๋ว หรือตอบแชท
• ขั้นต่อมา = Agentic AI คุมหลาย Agent พร้อมกัน วางแผนและปรับตัวตามสถานการณ์เพื่อไปให้ถึงเป้าหมายใหญ่
• ขั้นสุดท้าย = Autonomous AI ขั้นสุดที่ตั้งเป้าหมายเองได้โดยแทบไม่ต้องมีมนุษย์คอยกำกับ

และคำว่า Agentic Economy ก็คือปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อ Agentic AI หลุดออกจากการเป็นเพียงเครื่องมือช่วยงานภายในองค์กรเดียว แล้วกลายเป็นผู้เล่นอิสระที่มีตัวตนของตัวเองในตลาด สามารถตัดสินใจ เจรจา และทำธุรกรรมข้ามพรมแดนองค์กรได้โดยไม่ต้องมีมนุษย์คอยกำกับทุกขั้นตอน

ซึ่งสิ่งที่ทำให้ปรากฏการณ์นี้ถูกเรียกว่า ‘เศรษฐกิจ’ ก็เพราะ Agent ไม่ได้ทำงานอยู่ในลูปเดียวอีกต่อไป แต่เริ่มมีปฏิสัมพันธ์กับ Agent อีกฝ่ายโดยตรง ไม่ว่าจะเป็นฝั่งผู้บริโภคที่ Agent ตัดสินใจแทนคนในชีวิตประจำวัน หรือฝั่งธุรกิจที่ Agent ขององค์กรหนึ่งคุยงานกับ Agent ขององค์กรอื่นได้เองในระดับ B2B 

พูดให้ง่ายที่สุด ทุกครั้งที่ Agent สองตัวเจอกันแล้วเกิดการแลกเปลี่ยนคุณค่าบางอย่างขึ้นจริง ไม่ว่าจะเป็นสินค้า บริการ หรือข้อมูล นั่นคือหน่วยที่เล็กที่สุดของ Agentic Economy และเมื่อการแลกเปลี่ยนเล็ก ๆ แบบนี้เกิดขึ้นพร้อมกันนับล้านครั้งทั่วโลกทั้งฝั่งผู้บริโภคและฝั่งธุรกิจ มันจึงกลายเป็นระบบเศรษฐกิจใหม่ที่ผู้เล่นหลักไม่ใช่มนุษย์อีกต่อไป

แล้วต่างจาก Automation อย่างไร?

สิ่งที่ทำให้ Agentic Economy ต่างจากการทำ Automation แบบเดิมคือมิติเรื่องความเร็วและขนาด ตลาดที่มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจต้องอาศัยเวลา การนัดหมาย และหลายขั้นตอนกว่าจะปิดดีลแต่ละครั้ง แต่เมื่อ Agent กลายเป็นผู้เล่นหลัก การเจรจาและปิดดีลเกิดขึ้นได้ตลอด 24 ชั่วโมงในหลักวินาที และเกิดขึ้นพร้อมกันได้นับล้านคู่สนทนาโดยไม่ถูกจำกัดด้วยเวลาแรงงานมนุษย์อีกต่อไป Automation แบบเดิมแค่ทำให้งานเดิมเร็วขึ้นแต่ยังต้องรอคนกดปุ่มอยู่ดี ส่วน Agentic Economy คือจุดที่ปุ่มนั้นถูกส่งต่อให้ Agent กดแทนคนอย่างสมบูรณ์

นี่คือเหตุผลที่คำว่า Agentic Economy ไม่ใช่เรื่องเกินจริง เพราะ Agent กำลังกลายเป็น Entity ใหม่ที่มีกระเป๋าเงินเป็นของตัวเอง เจรจาเองได้ และทำให้สถาบันการเงิน ผู้ให้บริการ Data Center หรือแม้แต่ภาครัฐ ต้องเร่งเตรียมโครงสร้างพื้นฐานไว้รองรับ

อะไรคือพื้นฐานจำเป็นที่ต้องมี สำหรับ Agentic Economy และโลกพร้อมหรือยัง

อะไรคือพื้นฐานจำเป็นที่ต้องมี สำหรับ Agentic Economy และโลกพร้อมหรือยัง คุณวรพจน์มองว่าก่อนจะไปถึงจุดที่ Agentic Economy เกิดขึ้นได้เต็มรูปแบบ ต้องมีรากฐานที่พร้อมอย่างน้อย 3 อย่าง คือ 

พลังงานที่เพียงพอให้ AI ประมวลผลได้จริง 
อุตสาหกรรมที่มี use case ที่พิสูจน์แล้วว่าใช้งานได้จริงและคุ้มค่าลงทุน
และโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะสำหรับ Agentic AI ที่วันนี้ยังต้องสร้างขึ้นมาใหม่ทั้งหมด

เจาะลึกสนามแรก: พลังงานคือสิ่งที่ AI ต้องมีก่อนจะฉลาด

ก่อนจะไปถึงเรื่องความฉลาดของ AI คุณวรพจน์ ชวนย้อนกลับมามองคำถามเชิงโครงสร้างพื้นฐานที่เรียบง่ายแต่สำคัญมาก นั่นคือ "แล้วเรามีไฟฟ้าพอให้มันทำงานจริงหรือเปล่า"

คุณวรพจน์ เปิดเผยว่า ในความเป็นจริง ความต้องการพลังงานของ Data Center ทั่วโลกกำลังจะพุ่งสูงขึ้นเป็นเท่าตัวภายในปี 2030 และสำหรับภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ตัวเลขนี้อาจพุ่งสูงถึง 4 เท่า เหตุผลสำคัญมาจากการที่ต้นทุนการสร้างและรัน Data Center ในบ้านเราถูกกว่าฝั่งประเทศพัฒนาแล้วถึง 20% 

นั่นทำให้ไทยและมาเลเซียกลายเป็นเป้าหมายหลักของภูมิภาค สะท้อนจากยอดอนุมัติลงทุน Data Center ของ BOI ในปี 2025 ที่สูงเกิน 2.1 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐฯ และดึงดูดบิ๊กเทคอย่าง Google, Microsoft, TikTok รวมถึง AWS เข้ามาตั้งฐานอย่างต่อเนื่อง

แต่ยิ่งขยายตัวเร็ว โครงสร้างพื้นฐานเดิมยิ่งรับไม่ไหว Data Center ยุคใหม่ที่รองรับ AI ดึงกำลังไฟมากกว่ารุ่นเดิมถึง 4 เท่า และสามารถเกิดแรงแกว่งของกำลังไฟจาก 50 MW พุ่งไปสู่ 100 MW ได้ภายในไม่กี่วินาที ซึ่งเกินกว่าที่สายส่งไฟฟ้าปกติจะรับมือได้ 

คุณวรพจน์ ชี้ว่านี่ไม่ใช่ปัญหาระดับองค์กร แต่กระทบถึงเสถียรภาพไฟฟ้าของประชาชนทุกคน ยิ่งผนวกกับความเสี่ยงภูมิรัฐศาสตร์ อย่างเหตุการณ์ปิดช่องแคบฮอร์มุซที่กระทบการนำเข้า LNG (Liquefied Natural Gas หรือก๊าซธรรมชาติเหลว ซึ่งเป็นเชื้อเพลิงหลักสำหรับโรงไฟฟ้า) ของไทยจนดันค่าไฟพุ่งสูง การหาแหล่งพลังงานสำรองที่ไม่ผูกติดกับความผันผวนของโลกจึงกลายเป็นเรื่องเร่งด่วนที่สุด

ในมุมของนักลงทุน คุณวรพจน์ บอกว่า Beacon VC กำลังจับตา 3 กลุ่มเทคโนโลยีที่จะเข้ามาแก้ปัญหานี้ 

1. เริ่มตั้งแต่ Next-Gen Chip Efficiency ที่พัฒนาฮาร์ดแวร์และอัลกอริทึมให้กินไฟน้อยลงต่อการประมวลผล 
2. ถัดมาคือ Advanced Cooling หรือเทคโนโลยีทำความเย็นขั้นสูงอย่าง Direct-to-Chip Cooling ซึ่งลดพลังงานในระบบทำความเย็นได้ถึง 40% จากเดิมที่ระบบทำความเย็นกินต้นทุนดำเนินงานไปมากถึง 30-40% 
3. สุดท้ายคือ Integration and Optimization Software ซอฟต์แวร์กลุ่ม Digital Twin หรือ AI Agent ที่เข้ามาช่วยปรับระบบทำความเย็นให้อัตโนมัติแบบเรียลไทม์ ดังเช่นที่สตาร์ทอัพอย่าง Phaidra และ NexDCCool กำลังเร่งทำอยู่ในปัจจุบัน หรือระบบจัดการพลังงานอัจฉริยะ ที่ช่วยให้ผู้ผลิตไฟฟ้าและ Data Center สามารถเข้าถึงพลังงานที่เหลือในระบบได้ (Access to Idle Capacity)

เจาะลึกสนามที่สอง: Use Case การใช้ประโยชน์ Agentic AI และสร้างผลกำไรได้จริง

หากธุรกิจพลังงานคือการวางรากฐานโครงสร้างพื้นฐานเบื้องหลัง สถาบันการเงิน ก็คือสนามที่คุณวรพจน์มองว่าจะเห็นผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ชัดเจนและคุ้มค่าที่สุดในตอนนี้ 

สาเหตุที่ยกตัวอย่างอุตสาหกรรมนี้ เพราะ Agentic AI สามารถเข้ามาแก้โจทย์ใหญ่พร้อมกันใน 3 มิติหลัก ได้แก่ การเพิ่ม Productivity ในระบบปฏิบัติการ, การลดความเสี่ยงและการทุจริต และการขยายสเกลเพื่อสร้าง Revenue Growth โดยก้าวข้ามข้อจำกัดเดิมที่ต้องรอประมวลผลทีละขั้นตอนตามลำดับ เปลี่ยนมาเป็นการประมวลผล อนุมัติ และตัดสินใจแบบขนานกันได้ทันที

เพราะแต่เดิม กระบวนการทำงานของสถาบันการเงินมักเป็นแบบส่งต่อตามลำดับ เช่น ตรวจเอกสาร ประเมินความเสี่ยง อนุมัติ แล้วค่อยดำเนินการ ทำให้การขยายฐานลูกค้า การอนุมัติสินเชื่อ หรือการเฝ้าระวังทุจริตทำได้ไม่รวดเร็วทันใจ แต่การมาของ Agentic AI คือการปลดล็อกข้อจำกัดนี้ด้วยการประมวลผล ตัดสินใจ และดำเนินงานหลายขั้นตอนขนานกันได้แบบอัตโนมัติภายในหลักวินาที ช่วยลดภาระงานรูทีน ป้องกันความผิดพลาด และเร่งความเร็วในการให้บริการอย่างเห็นได้ชัด

ปัจจุบัน Agentic AI เข้ามาสร้างผลกระทบเชิงบวกในสถาบันการเงินผ่าน 3 ด้านหลัก

1. ด้านการป้องกันทุจริตและการชำระเงิน: ช่วยสแกนและตัดสินใจตรวจจับความผิดปกติในระดับมหาศาลเพื่อลดความเสียหายทางการเงิน ตัวอย่างเช่น Commonwealth Bank of Australia ใช้ Agentic AI ตรวจสอบธุรกรรมสูงถึง 80 ล้านรายการต่อวัน ช่วยลดมูลค่าความสูญเสียจากการทุจริตได้มากกว่า 20% ในครึ่งแรกของปี 2026
2. ด้านการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการสินเชื่อ: ร่นระยะเวลาการพิจารณาและอนุมัติลงหลายเท่าตัว โดย TD Bank นำ AI มาช่วยสรุปและรวบรวมข้อมูลประกอบการอนุมัติสินเชื่อบ้าน ทำให้ระยะเวลาการทำงานลดลงจากเดิม 15 ชั่วโมง เหลือไม่ถึง 3 นาที ช่วยเพิ่มปริมาณการอนุมัติสินเชื่อต่อวันได้มากขึ้น
3. ด้านการสร้าง Revenue Growth และการบริหารความมั่งคั่ง: ปรับพอร์ตการลงทุนและแนะนำบริการให้ตรงใจลูกค้ารายบุคคลในสเกลใหญ่ ตัวอย่างเช่น Morgan Stanley เปิดแพลตฟอร์มบริหารความมั่งคั่งที่ให้ AI Agent เข้าถึงข้อมูลบัญชีลูกค้าผ่าน Model Context Protocol ส่งผลให้ธุรกิจ Wealth Management ทำรายได้ทุบสถิติ 8.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในไตรมาสแรกของปี 2026

คุณวรพจน์ เผยว่า นี่คือมาตรฐานบริการใหม่ที่ลูกค้ายุคปัจจุบันเริ่มคาดหวังจากสถาบันการเงินไปแล้ว และตัวอย่างที่ยกมาทั้งหมดนี้ คือหลักฐานว่าภาคการเงินเริ่มมี use case ของ Agentic AI ที่ใช้งานได้จริงและคุ้มค่าลงทุนแล้ว ไม่ใช่แค่แนวคิดในทางทฤษฎีอีกต่อไป แต่สิ่งที่ยังขาดอยู่คือรากฐานอีกด้านหนึ่ง นั่นคือโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะสำหรับ Agentic AI ที่จะทำให้ตัวอย่างเหล่านี้ขยายสเกลได้อย่างปลอดภัยและกว้างขึ้นไปกว่านี้

เจาะลึกสนามสุดท้าย: โครงสร้างพื้นฐานที่ยังขาดหายไป

ถึงอย่างนั้น คุณวรพจน์ ก็ได้ให้มุมมองเตือนสติไว้อย่างน่าสนใจว่า ก่อนที่องค์กรจะปล่อยให้ AI Agent เหล่านี้ออกไปทำธุรกรรมทางการเงินได้อย่างอิสระจริง ๆ สถาบันการเงินยังจำเป็นต้องปิด 4 ช่องว่างสำคัญเชิงระบบให้ได้เสียก่อน ได้แก่

1. Agent Identity & Authorization (Know Your Agent): ต้องมีระบบยืนยันตัวตนและขอบเขตอำนาจของ AI Agent ให้ชัดเจน ไม่ต่างจากระบบตรวจสอบตัวตนของมนุษย์ เพื่อให้ธนาคารแยกแยะได้ว่า Agent ที่กำลังสั่งทำธุรกรรมนั้นเป็นตัวจริงที่ได้รับอนุญาต หรือเป็น Agent ปลอมที่ถูกแฮ็กมา
2. Policy Orchestration & Asset Control: ต้องมีระบบเบรกความเสียหายที่ทำงานได้แบบเรียลไทม์ เพราะเมื่อ AI สามารถเข้าถึงเงินและสั่งโอนเงินได้เอง องค์กรต้องมีกลไกกดหยุดธุรกรรมที่ผิดปกติได้ทันที ก่อนที่ความเสียหายจะเกิดขึ้น ไม่ใช่การตามไปตรวจสอบย้อนหลังแบบเดิม
3. Interoperable, Machine-Speed Infrastructure: โครงสร้างพื้นฐานทางการเงินต้องปรับความเร็วให้ทัน AI เนื่องจากระบบชำระเงินเดิมอย่าง ACH หรือ SWIFT ทำงานเป็นรอบเวลา (Batch Processing) ซึ่งช้าเกินไปสำหรับ AI ที่ตัดสินใจและสั่งการในระดับมิลลิวินาที
4. Liability & Audit Trail: ต้องมีความชัดเจนเรื่องผู้รับผิดชอบเมื่อ AI ทำงานผิดพลาด เพราะหากอุตสาหกรรมการเงินยังหาคำตอบไม่ได้ว่าใครต้องรับผิดชอบ ความเสี่ยงนี้ก็จะเป็นปราการสำคัญที่ทำให้สถาบันการเงินไม่กล้าปล่อยให้ AI ทำธุรกรรมที่มีมูลค่าสูง

ในมุมของนักลงทุน คุณวรพจน์ มองว่าช่องว่างเหล่านี้แหละคือโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ในภาคการเงิน ที่ Beacon VC กำลังจับตามอง

เรื่องแรกคือ Real-Time Liquidity & Programmable Rails หรือการเชื่อมธนาคารดั้งเดิมเข้ากับสภาพคล่องแบบ Tokenized และ Stablecoin ระดับองค์กร ทำให้่การซื้อขายสินทรัพย์ในรูปแบบต่างๆเกิดขึ้นได้อย่างคล่องตัวมากขึ้น ผ่านการวางแผนโดยมนุษย์และลงมือทำโดย Agent ซึ่งคาดกันว่าสินทรัพย์ Tokenized โดยรวมอาจแตะ 16 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ภายในปี 2030 

ถัดมาคือ Agentic Security & Verification ซึ่งคือเทคโนโลยีตรวจสอบความปลอดภัยของการตัดสินใจของ Agent ก่อนจะกระทบบัญชีจริงของธนาคาร เพื่อรับมือกับมูลค่าความสูญเสียจากการทุจริตทั่วโลกที่สูงถึง 579,400 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2025 

เรื่องที่สามคือ Agentic RegTech Stack ระบบยืนยันตัวตนและการตรวจสอบการทำงานของ Agent โดยคาดว่าตลาด AI ด้าน RegTech จะเติบโตจาก 2,570 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2025 พุ่งสูงถึง 12,330 ล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 

และพื้นที่สุดท้ายคือ Autonomous FinOps Middleware ตัวกลางที่เชื่อมโยง LLM สมัยใหม่เข้ากับระบบ Core Banking เดิม ช่วยให้สถาบันการเงินยกระดับระบบได้โดยไม่ต้องรื้อโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดใหม่

นวัตกรรมเหล่านี้กำลังขับเคลื่อนภาคการเงินมุ่งสู่แนวคิดที่คุณวรพจน์เรียกว่า Glass-Box Finance หรือระบบการเงินที่โปร่งใส ตรวจสอบได้แบบเรียลไทม์ และอธิบายเหตุผลเบื้องหลังทุกการตัดสินใจของ AI ได้อย่างชัดเจน แทนที่ระบบ Black-Box แบบเดิม และ แรงกดดันในสนามแข่งจะยิ่งบีบให้ทุกองค์กรต้องเร่งปรับตัวไปสู่ระบบอัตโนมัติอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ซึ่ง Beacon VC เชื่อมั่นว่าฟินเทคที่จะเข้ามาเป็นตัวแปรสำคัญในการกำหนดทิศทางอุตสาหกรรมในทศวรรษหน้า กำลังถูกสร้างขึ้นอยู่ใน ณ ขณะนี้

แล้วองค์กรจะอยู่ตรงไหนใน Agentic Economy?

คุณวรพจน์ ปิดท้ายบทสนทนากับ Techsauce ด้วยการชวนให้ทุกองค์กรกลับมาตั้งคำถามกับตัวเอง เพราะคลื่นความเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ไม่ได้บีบให้เราแค่เปลี่ยนวิธีทำงาน แต่กำลังบังคับให้ทุกองค์กรย้อนกลับมาทบทวนว่า เป้าหมายที่แท้จริงคืออะไร บริบทการแข่งขันเปลี่ยนไปอย่างไร และเรามีโครงสร้างข้อมูล บุคลากร ตลอดจนระบบควบคุมภายในที่พร้อมสำหรับก้าวต่อไปแล้วหรือยัง

"การมาถึงของ AI ไม่ได้เพียงทำให้ภาคธุรกิจต้องปรับตัวแค่ในรูปแบบการทำงาน แต่เป็นแรงกดดันที่บังคับให้ภาคธุรกิจกลับมาย้อนสำรวจเป้าหมายธุรกิจและสภาพตลาดที่ตนแข่งขันอยู่ รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล ศักยภาพของทรัพยากรบุคคล และความสามารถการควบคุมภายในที่ดี บริษัทที่จะสำเร็จในยุคเปลี่ยนผ่านไปยัง Agentic Economy ไม่ใช่บริษัทที่มีงบประมาณการลงทุนด้าน AI ที่สูงที่สุด แต่เป็นบริษัทที่มองเห็นชัดว่าองค์กรตนจะไปมีบทบาทอะไรใน Agentic Economy นี้ และเตรียมพร้อมทรัพยากรทั้งภายในและพันธมิตรธุรกิจให้ขับเคลื่อนองค์กรเพื่อบรรลุบทบาทนั้นก่อนคู่แข่งอย่างถูกต้องตามหลักธรรมาภิบาลที่ดี" คุณวรพจน์ กล่าว

คุณวรพจน์ เน้นย้ำว่า ไม่ว่าจะเป็นโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน หรือการปรับโครงสร้างเทคโนโลยีเฉพาะอุตสาหกรรมอย่างภาคการเงิน ทั้งหมดเป็นเพียงตัวอย่างของรากฐานสำคัญที่ Beacon VC มองว่าเป็นเงื่อนไขจำเป็นก่อนที่ Agentic Economy จะเติบโตได้อย่างเต็มรูปแบบ แม้แต่ละด้านจะมีบทบาทแตกต่างกัน แต่ล้วนมีแก่นเดียวกันคือการสร้างระบบที่ AI Agent สามารถทำงานและตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และยั่งยืน

นั่นจึงเป็นเหตุผลที่ คุณวรพจน์ และทีม Beacon VC พร้อมเดินหน้าติดตามและสนับสนุนการลงทุนในสตาร์ทอัพที่กำลังวางรากฐานเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง เพื่อขับเคลื่อนเศรษฐกิจแบบ Agentic Economy ให้เติบโตอย่างแข็งแกร่งและยั่งยืนทั้งในประเทศไทยและระดับภูมิภาค

คำถามสำคัญที่คุณวรพจน์ทิ้งไว้ให้คิดต่อจึงไม่ใช่เรื่อง AI ทำอะไรได้บ้าง แต่คือ องค์กรของคุณพร้อมที่จะเข้ามาเป็นหนึ่งในผู้ร่วมวางรากฐาน และคว้าโอกาสใหม่ ๆ ใน Agentic Economy นี้แล้วหรือยัง

หากคุณกำลังมองหาโอกาสร่วมสร้างรากฐานในยุค Agentic Economy หรืออยากแลกเปลี่ยนมุมมองกับนักลงทุนโดยตรง สามารถมาพบและพูดคุยกับทีมงาน Beacon VC ได้ที่ Meet the VC ในงาน Techsauce Global Summit 2026

บทความนี้เป็น Advertorial