เมื่อ AI เอเจนต์ไม่คลิก: ทำไม Parag Agrawal มองว่าเศรษฐกิจเว็บแบบเดิมอาจไปต่อไม่ได้

แนวคิดของ Parag Agrawal อดีตซีอีโอของ Twitter เริ่มจากคำถามง่าย ๆ แต่กระทบถึงรากฐานของอินเทอร์เน็ต: จะเกิดอะไรขึ้นหากผู้ใช้งานเว็บส่วนใหญ่ไม่ใช่มนุษย์อีกต่อไป แต่เป็น AI เอเจนต์ที่ค้นข้อมูล อ่านหลายแหล่ง และสรุปคำตอบแทนเรา

เศรษฐกิจเว็บในปัจจุบันสร้างขึ้นรอบ “ความสนใจของมนุษย์” ผู้ใช้ค้นหา คลิกลิงก์ อ่านบทความ เห็นโฆษณา และอาจกลับมาใช้เว็บไซต์เดิมอีกครั้ง คลิกจึงทำหน้าที่ทั้งเป็นแหล่งรายได้จากทราฟฟิกและเป็นสัญญาณให้ระบบค้นหาประเมินความเกี่ยวข้องของหน้าเว็บ

แต่ AI เอเจนต์อาจทำงานคนละแบบ มันสามารถค้นข้อมูลจากหลายแหล่ง ดึงเฉพาะข้อความที่เกี่ยวข้อง เปรียบเทียบข้อมูล แล้วส่งคำตอบสังเคราะห์กลับไปให้ผู้ใช้ โดยไม่จำเป็นต้องพาคนไปเปิดหน้าเว็บต้นทางเลย หากเป็นเช่นนั้น เว็บไซต์อาจสร้างคุณค่าให้กับคำตอบมาก แต่กลับไม่ได้รับการเข้าชม การแสดงโฆษณา หรือคลิกที่มีความหมาย 1444

ทำไม “คลิก” อาจไม่ใช่หน่วยวัดที่ดีอีกต่อไป

ในระบบเดิม คลิกเป็นตัวแทนที่ค่อนข้างชัดเจนของคุณค่า ผู้เผยแพร่มีโอกาสสร้างรายได้จากโฆษณาหรือการส่งต่อผู้ชม ขณะที่เครื่องมือค้นหาก็ใช้ข้อมูลการคลิกประกอบการประเมินว่าเนื้อหาใดน่าจะตรงกับความต้องการของผู้ใช้

สำหรับเอเจนต์ ลำดับเหตุการณ์อาจแตกต่างออกไป เอเจนต์หนึ่งตัวอาจอ่านข้อมูลจากเว็บไซต์จำนวนมาก แต่ส่งต่อให้มนุษย์เห็นเพียงคำตอบเดียว ผลลัพธ์คือหน้าเว็บต้นทางอาจไม่มีผู้เข้าชมเลย ทั้งที่ข้อมูลจากหน้านั้นอาจเป็นข้อเท็จจริงสำคัญ ช่วยยืนยันข้อสรุป หรือทำให้ภารกิจสำเร็จ

Agrawal จึงเสนอว่าเว็บควรวัดว่าแหล่งข้อมูลช่วยให้เอเจนต์ทำงานสำเร็จได้มากเพียงใด ไม่ใช่วัดเพียงว่ามีคนคลิกลิงก์หรือไม่ โดย Parallel Web Systems ระบุสมมติฐานว่า AI เอเจนต์อาจใช้งานเว็บมากกว่ามนุษย์ถึง “1,000 เท่า” 14

ตัวเลขดังกล่าวเป็นความเชื่อและวิสัยทัศน์ของบริษัท ไม่ใช่การคาดการณ์ที่ได้รับการยืนยันแล้ว แต่สะท้อนขนาดของการเปลี่ยนแปลงที่ Agrawal กำลังเดิมพันไว้

“Parallel web” คือเว็บอีกชั้นสำหรับเอเจนต์

บริษัทของ Agrawal ไม่ได้เสนอให้ลบเว็บไซต์ที่มนุษย์ใช้งานอยู่ทิ้งทั้งหมด แต่ต้องการสร้างชั้นโครงสร้างพื้นฐานที่ออกแบบมาสำหรับผู้ใช้งานประเภทใหม่ หรือที่ Parallel เรียกว่า “ผู้ใช้งานรายที่สองของเว็บ” นั่นคือซอฟต์แวร์เอเจนต์ 4047

ชั้นดังกล่าวจะครอบคลุมงานอย่างการค้นหา การดึงข้อมูล การทำวิจัยเชิงลึก การค้นหาเอนทิตีหรือบุคคล การสนทนา และการติดตามความเปลี่ยนแปลงของเว็บ เอกสารของ Parallel ระบุว่า API เหล่านี้เปิดทางให้นักพัฒนาและเอเจนต์เข้าถึงข้อมูลเว็บเพื่อใช้ในงานวิจัยและเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยซอฟต์แวร์ 25

จุดเปลี่ยนสำคัญอยู่ที่ “เป้าหมายในการจัดอันดับ” ระบบเว็บแบบเดิมมักใช้ความสนใจ ลิงก์ และคลิกเป็นตัวแทนของความเกี่ยวข้อง แต่ระบบที่สร้างเพื่อเอเจนต์อาจถามแทนว่าแหล่งข้อมูลนั้นช่วยให้เอเจนต์:

• ค้นหาคำตอบที่ถูกต้องได้หรือไม่
• ทำงานวิจัยให้เสร็จหรือไม่
• แก้ความกำกวมของบุคคล องค์กร หรือข้อเท็จจริงได้หรือไม่
• สนับสนุนการตัดสินใจหรือเวิร์กโฟลว์หรือไม่
• ทำให้คำตอบสุดท้ายมีคุณภาพดีขึ้นหรือไม่

ในมุมมองนี้ “ประโยชน์ของแหล่งข้อมูล” จะเป็นสัญญาณเฉพาะตามภารกิจ แทนที่จะเป็นคะแนนความนิยมทั่วไป Parallel เคยอธิบายว่าข้อมูลตอบกลับโดยตรงจากเอเจนต์อาจใช้แทนการพึ่งพาข้อมูลคลิกของมนุษย์เป็นหลักในการจัดอันดับและทำดัชนี 4445

อย่างไรก็ตาม นี่ยังเป็นวิสัยทัศน์ทางธุรกิจของบริษัท ไม่ใช่มาตรฐานที่เว็บทั้งระบบยอมรับแล้ว การทำให้เกิดขึ้นจริงต้องอาศัยการเข้าร่วมจากเจ้าของเนื้อหา นักพัฒนาเอเจนต์ ผู้ให้บริการค้นหา และบริษัทโครงสร้างพื้นฐานอื่น ๆ

Shapley value อาจกลายเป็นวิธีจ่ายเงินให้ผู้เผยแพร่

ส่วนที่ท้าทายที่สุดคือคำถามว่า หากเอเจนต์ใช้ข้อมูลจากหลายแหล่ง ใครควรได้รับค่าตอบแทนมากน้อยเพียงใด

Parallel เสนอแนวคิดการระบุแหล่งที่มาแบบ Shapley ซึ่งมาจากแนวคิดทางคณิตศาสตร์และเศรษฐศาสตร์ที่ใช้ประเมินว่า ผู้มีส่วนร่วมแต่ละรายสร้าง “คุณค่าเพิ่ม” เท่าใดเมื่อหลายฝ่ายร่วมกันทำให้ผลลัพธ์หนึ่งเกิดขึ้น

เมื่อนำมาใช้กับเนื้อหาเว็บ คำถามจะเปลี่ยนเป็น: แหล่งข้อมูลนี้ช่วยให้เอเจนต์สร้างคำตอบสำเร็จมากเพียงใด เมื่อเทียบกับแหล่งข้อมูลอื่นที่มีอยู่ หากบทความหนึ่งให้ข้อเท็จจริงที่ไม่มีแหล่งอื่นหรือเปลี่ยนสาระสำคัญของคำตอบ แหล่งนั้นก็ควรได้รับเครดิตมากกว่าเนื้อหาที่เพียงทำซ้ำข้อมูลเดิม 1629

แนวทางนี้พยายามขยับระบบค่าตอบแทนจากทราฟฟิกดิบหรือค่าลิขสิทธิ์แบบเหมาจ่าย ไปสู่การจ่ายตาม “คุณูปการส่วนเพิ่ม” แต่ยังมีคำถามใหญ่หลายข้อ เช่น จะวัดความสำเร็จของเอเจนต์อย่างไร จะคำนวณคุณูปการให้สม่ำเสมอได้อย่างไร และจะป้องกันการปั่นระบบหรือการแทรกแซงผลลัพธ์ได้อย่างไร

จากข้อมูลที่มี กลไกดังกล่าวยังเป็นโมเดลที่บริษัทเสนอขึ้น ไม่ใช่ระบบที่พิสูจน์แล้วว่าสามารถมาแทนที่โฆษณาได้ทั่วทั้งเว็บ

Index ทำหน้าที่อะไร

Index คือส่วนที่หันเข้าหาเจ้าของเนื้อหา Parallel ระบุว่าแพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ผู้เผยแพร่ ผู้ให้บริการข้อมูล และครีเอเตอร์อิสระเห็นว่า AI เอเจนต์นำผลงานของตนไปใช้อย่างไร เช่น เนื้อหาช่วยตอบคำค้นหาใด ถูกอ้างอิงบ่อยแค่ไหน และมีส่วนช่วยในงานของเอเจนต์มากน้อยเพียงใด 29

จากนั้นบริษัทจะประเมินค่าตอบแทนโดยอิง Shapley value ของแต่ละแหล่งข้อมูล ซึ่งหมายถึงค่าประมาณของคุณูปการส่วนเพิ่มที่แหล่งนั้นสร้างขึ้นในขณะที่เอเจนต์กำลังประมวลผลคำตอบ

เมื่อเปิดตัว Index มีพันธมิตรอย่าง The Atlantic, Fortune และ PR Newswire รวมถึงผู้ให้บริการข้อมูลธุรกิจและครีเอเตอร์อิสระ ตามรายงานเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ดังกล่าว 6

ความสำคัญของ Index คือการพยายามแก้ปัญหาสองด้านพร้อมกัน ได้แก่ “การมองเห็น” และ “การจ่ายเงิน” เจ้าของเนื้อหาอาจเห็นว่าเอเจนต์พึ่งพาผลงานของตนมากเพียงใด ขณะที่ Parallel ก็พยายามสร้างกลไกตอบแทนเนื้อหาที่มีประโยชน์ แม้จะไม่มีมนุษย์คลิกเข้ามาอ่านโดยตรง

เงินทุน มูลค่าบริษัท และฐานลูกค้า

Parallel ระดมทุนรอบ Seed ได้ 30 ล้านดอลลาร์สหรัฐในเดือนมกราคม 2024 ตามรายงานเกี่ยวกับการระดมทุนรอบถัดมา 11

เดือนพฤศจิกายน 2025 บริษัทประกาศระดมทุน Series A ได้ 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ที่มูลค่าซึ่งมีรายงานว่าอยู่ที่ 740 ล้านดอลลาร์ โดย Kleiner Perkins และ Index Ventures เป็นผู้นำร่วมของรอบ 1133

ต่อมาในเดือนเมษายน 2026 Parallel ระดมทุน Series B ได้อีก 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โดย Sequoia Capital เป็นผู้นำ และมีรายงานว่ามูลค่าบริษัทเพิ่มขึ้นเป็น 2,000 ล้านดอลลาร์ นักลงทุนเดิมที่เข้าร่วมมี Kleiner Perkins, Index Ventures, Khosla Ventures, First Round, Spark, Terrain และ Abstract 11015

Parallel วางตำแหน่ง API ของตนเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับนักพัฒนาที่สร้างผลิตภัณฑ์แบบเอเจนต์ บริษัทระบุในประกาศ Series A ว่ามีบริษัทอย่าง Clay, Sourcegraph และ Owner เป็นลูกค้าหรือผู้ใช้งาน แต่ข้อมูลที่มีอยู่ยังไม่เพียงพอที่จะยืนยันรายชื่อลูกค้าอย่างครอบคลุมหรือจำนวนผู้พัฒนาที่ใช้งานจริง 40

ดังนั้น ตัวเลขการใช้งานจากแหล่งข้อมูลอื่นไม่ควรถูกนำเสนอเป็นสถิติที่ยืนยันแล้วของบริษัทโดยไม่มีการเปิดเผยโดยตรงจาก Parallel

เหตุใด Google Cloud จึงมีความสำคัญ

Parallel ยังกลายเป็นหนึ่งในตัวเลือกด้านการค้นหาและการทำ Grounding สำหรับลูกค้า Google Cloud ที่กำลังสร้างเอเจนต์องค์กรด้วยเครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับ Gemini โดยรายงานระบุว่านักพัฒนาสามารถใช้ Parallel Search ควบคู่กับ Google Search เพื่อให้เอเจนต์อ้างอิงข้อมูลจากเว็บได้ 12

ความร่วมมือนี้อาจทำให้ Parallel เข้าถึงลูกค้าองค์กรผ่านแพลตฟอร์มคลาวด์ที่มีฐานลูกค้าอยู่แล้ว ในช่วงที่หลายบริษัทกำลังทดลองใช้เอเจนต์สำหรับงานวิจัยและเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ

ในอีกด้านหนึ่ง ความสัมพันธ์นี้ก็มีความย้อนแย้งเชิงกลยุทธ์อยู่ด้วย เพราะ Google เป็นทั้งพันธมิตรด้านการจัดจำหน่ายและบริษัทที่มีโครงสร้างพื้นฐานด้านการค้นหาและ AI ของตัวเอง 512

ทำไม Agrawal มองการเปลี่ยนผ่านอาจเกิดขึ้นใน 12–24 เดือน

กรอบเวลา 12–24 เดือนของ Agrawal เป็นการคาดการณ์ส่วนตัว ไม่ใช่ฉันทามติที่วัดได้จากทั้งอุตสาหกรรม

เหตุผลเบื้องหลังการเดิมพันนี้คือ โมเดล AI เครื่องมือสำหรับเรียกใช้ซอฟต์แวร์ และเฟรมเวิร์กสำหรับสร้างเอเจนต์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว เอเจนต์หนึ่งตัวอาจค้นเว็บหลายครั้งและแบ่งงานเป็นงานย่อยจำนวนมากเพื่อทำตามคำขอเพียงครั้งเดียวของผู้ใช้ หากบริษัทต่าง ๆ สามารถนำเอเจนต์เหล่านี้ไปใช้งานผ่านคลาวด์และ API ที่มีอยู่แล้ว การขยายตัวก็อาจเกิดขึ้นได้โดยไม่ต้องรอให้พฤติกรรมการท่องเว็บของผู้บริโภคเปลี่ยนทั้งหมด

นั่นหมายความว่า ปริมาณคำค้นเว็บอาจถูกขับเคลื่อนโดยเอเจนต์ก่อนที่มนุษย์จะเปลี่ยนวิธีใช้อินเทอร์เน็ตในชีวิตประจำวัน หากเอเจนต์ส่งคำตอบสรุปกลับมาแทนการพาผู้ใช้ไปยังหน้าเว็บทีละแห่ง แรงกดดันต่อเศรษฐกิจที่อิงคลิกก็อาจเกิดขึ้นก่อนที่ผู้บริโภคจะรู้สึกถึงการเปลี่ยนแปลงอย่างชัดเจน 14

จุดไม่แน่นอนที่สำคัญที่สุด

Agrawal ไม่ได้ประกาศว่าโมเดลโฆษณาในปัจจุบันล้มเหลวแล้ว แต่กำลังเสนอการออกแบบตลาดรูปแบบใหม่สำหรับเว็บที่อาจถูกใช้งานโดยเอเจนต์เป็นหลัก

Index ระบบตอบกลับจากเอเจนต์ และการจ่ายค่าตอบแทนด้วย Shapley value ล้วนเป็นแนวทางที่อาจช่วยให้เนื้อหาซึ่งมีส่วนต่อคำตอบของ AI ได้รับการชดเชย แม้จะไม่มีคลิกจากมนุษย์ แต่ทั้งหมดนี้ยังขึ้นอยู่กับการตัดสินใจด้านการระบุแหล่งที่มาที่ซับซ้อน และการที่ผู้เล่นจำนวนมากต้องยอมเข้าร่วมระบบเดียวกัน

ข้อสรุปที่หนักแน่นที่สุดของแนวคิดนี้จึงเป็นข้อสรุปแบบมีเงื่อนไข: หาก AI เอเจนต์กลายเป็นช่องทางหลักในการเข้าถึงข้อมูลออนไลน์ คลิกอาจไม่เพียงพออีกต่อไปในฐานะทั้งสัญญาณจัดอันดับและหน่วยเศรษฐกิจของเว็บ ส่วน Parallel กำลังเดิมพันว่า สิ่งที่จะเข้ามาแทนที่คือระบบที่วัดผลลัพธ์ของเอเจนต์ ติดตามที่มาของข้อมูล และจ่ายเงินตามคุณูปการของเนื้อหาที่พิสูจน์ได้