Google เปิดฉาก ‘Agentic Gemini Era’ ในงาน I/O 2026

ทำไม Pichai ถึงคิดว่า AI วันนี้อาจดู “ล้าสมัย” ในไม่กี่ปี

เหตุผลสำคัญคือ อัตราการเติบโตของการใช้งานและความสามารถของโมเดล AI ที่พุ่งสูงมาก

Google เปิดเผยว่าระบบ AI ของบริษัทกำลังประมวลผล 3.2 ควอดริลเลียนโทเคนต่อเดือน เพิ่มขึ้นประมาณ 7 เท่า จากตัวเลข 480 ล้านล้านโทเคน ที่รายงานในงาน I/O ปีก่อนหน้า

ตัวเลขนี้สะท้อนสองแนวโน้มสำคัญ

• โมเดล AI มีความสามารถเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
• AI ถูกฝังอยู่ในบริการจำนวนมากของ Google เช่น Search, Android, Workspace, YouTube และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา

ดังนั้นเมื่อมองย้อนกลับไปในอีกไม่กี่ปี ระบบ AI ในปัจจุบันอาจถูกมองเหมือนเทคโนโลยีรุ่นแรก ๆ ของมือถือ — น่าทึ่งในเวลานั้น แต่จำกัดมากเมื่อเทียบกับสิ่งที่ตามมา

“Agentic Gemini Era” คืออะไร

แนวคิดหลักของ Google ในปีนี้คือ AI แบบ agentic หรือ AI ที่ทำหน้าที่เป็น “เอเจนต์”

ต่างจากแชตบอตทั่วไปที่รอรับคำสั่ง ระบบเหล่านี้สามารถ

• วิเคราะห์ปัญหา
• วางแผนหลายขั้นตอน
• ลงมือดำเนินการผ่านแอปหรือบริการต่าง ๆ

Pichai อธิบายว่าการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ในงาน I/O ครั้งนี้คือจุดเริ่มต้นของ “agentic Gemini era” ซึ่ง AI จะค่อย ๆ เปลี่ยนจากผู้ช่วยตอบคำถาม ไปเป็นผู้ช่วยที่ทำงานเชิงรุกแทนผู้ใช้

กลยุทธ์นี้ยังสอดคล้องกับแนวทางของ Google ที่ต้องการฝัง AI ลงในระบบนิเวศของตัวเองทั้งหมด เพื่อให้ AI สามารถเชื่อมงานระหว่างหลายบริการได้

Gemini Spark: เอเจนต์ AI ส่วนตัวตลอด 24 ชั่วโมง

หนึ่งในประกาศที่โดดเด่นที่สุดคือ Gemini Spark

Googleอธิบายว่า Spark เป็น เอเจนต์ AI ส่วนตัวที่ทำงานตลอด 24 ชั่วโมง เพื่อช่วยจัดการชีวิตดิจิทัลของผู้ใช้ โดยสามารถดำเนินการแทนผู้ใช้ภายใต้การกำกับของเจ้าของบัญชี

คุณสมบัติหลัก ได้แก่

• ทำงานต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่ตอบคำถามครั้งเดียว
• เชื่อมต่อกับบริการต่าง ๆ ของ Google
• สามารถจัดการงานหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติ

แนวคิดนี้สะท้อนภาพของผู้ช่วย AI ที่ทำงานเหมือน “ผู้ร่วมงานดิจิทัล” มากกว่าเครื่องมือทั่วไป

Gemini 3.5 Flash: โมเดลสำหรับเอเจนต์และการเขียนโค้ด

Google ยังเปิดตัว Gemini 3.5 Flash ซึ่งเป็นโมเดลแรกในตระกูล Gemini 3.5

บริษัทระบุว่าโมเดลนี้ถูกออกแบบมาเพื่อ workflow แบบ agentic และงานเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อน โดยเฉพาะงานที่ต้องใช้หลายขั้นตอนหรือใช้เวลานาน

Google ระบุว่าโมเดลนี้

• มีความสามารถระดับโมเดลชั้นนำ
• ตอบสนองรวดเร็วแบบซีรีส์ Flash
• ทำงานได้ดีในปัญหาที่ต้องวางแผนระยะยาว เช่น workflow การพัฒนาซอฟต์แวร์หรือการวิจัยหลายขั้นตอน

ความสามารถแบบนี้สำคัญมากสำหรับระบบเอเจนต์ เพราะ AI ต้องวางแผนและดำเนินการหลายขั้นตอนด้วยตัวเอง

Gemini Omni: AI สร้างวิดีโอจากข้อมูลหลายรูปแบบ

อีกโมเดลที่เปิดตัวคือ Gemini Omni ซึ่งเน้นความสามารถแบบมัลติโหมด (multimodal)

Google ระบุว่า Omni สามารถ รับอินพุตเป็นข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ แล้วสร้างวิดีโอคุณภาพสูงได้ พร้อมทั้งแก้ไขวิดีโอผ่านการสนทนาได้โดยตรง

โมเดลนี้ผสานความสามารถด้านการให้เหตุผลของ Gemini กับระบบสร้างสื่อแบบ generative media เพื่อให้ AI เข้าใจและสร้างคอนเทนต์ได้หลายรูปแบบในระบบเดียว

งานของวิศวกรอาจเปลี่ยนไปอย่างไร

เมื่อ AI สามารถวางแผนและทำงานหลายขั้นตอนได้ดีขึ้น บทบาทของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ก็อาจเปลี่ยนไป

แทนที่จะเขียนโค้ดทุกบรรทัดด้วยตัวเอง วิศวกรอาจใช้เวลา กำกับหรือออกแบบระบบเอเจนต์ AI ที่ช่วยสร้างและจัดการโค้ดจำนวนมาก

การที่ Google วางตำแหน่ง Gemini 3.5 Flash ให้เป็นโมเดลสำหรับ coding agents และ workflow ระยะยาว เป็นสัญญาณว่าบริษัทมองเห็นอนาคตของการพัฒนาแบบนี้

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลจากงาน I/O ยังไม่ได้ยืนยันชัดเจนว่าวิศวกรจะกลายเป็น “ผู้จัดการทีมเอเจนต์” อย่างเต็มรูปแบบ แต่แนวโน้มที่ชัดคือ AI จะรับงานเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อย ๆ

ความกังวลของสังคมและการแข่งขันในตลาด AI

Pichai ยังยอมรับว่า การพัฒนา AI อย่างรวดเร็วทำให้เกิดทั้งความตื่นเต้นและความกังวลในสังคม

การถกเถียงเรื่อง AI ในปัจจุบันมักเกี่ยวข้องกับ

• ผลกระทบต่อการจ้างงาน
• ความปลอดภัยของระบบ AI
• ผลกระทบต่อเศรษฐกิจและสังคม

ขณะเดียวกัน การแข่งขันในอุตสาหกรรมก็รุนแรงขึ้นอย่างมาก Google เน้นย้ำทั้งความเร็วในการเปิดตัวผลิตภัณฑ์และการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ เพื่อแข่งขันในยุคที่ AI กำลังกลายเป็นแพลตฟอร์มเทคโนโลยีหลักของโลก

ภาพใหญ่: AI กำลังกลายเป็นแพลตฟอร์มใหม่ของคอมพิวติ้ง

เมื่อรวมทุกประกาศจาก Google I/O 2026 จะเห็นภาพชัดว่าอุตสาหกรรมกำลังเข้าสู่การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่

AI กำลังเปลี่ยนจาก

เครื่องมือที่ตอบคำถาม

ไปสู่

ระบบที่สามารถทำงานแทนผู้ใช้ได้จริง

เครื่องมืออย่าง Gemini Spark, Gemini 3.5 Flash และ Gemini Omni เป็นตัวอย่างของความพยายามของ Google ในการสร้างระบบนิเวศ AI ที่สามารถจัดการข้อมูล สร้างคอนเทนต์ และดำเนิน workflow ที่ซับซ้อนข้ามหลายแอปพลิเคชัน

หากความเร็วของการพัฒนายังคงเป็นเช่นนี้อย่างที่ Pichai คาดการณ์ไว้ ก็มีความเป็นไปได้ว่า AI ที่เราใช้กันในวันนี้อาจดูพื้นฐานอย่างน่าประหลาดใจในเวลาเพียงไม่กี่ปี — คล้ายกับการมองย้อนกลับไปยังโทรศัพท์ฝาพับก่อนยุคสมาร์ตโฟน