สงคราม AI: มาตรฐานใหม่ใต้เงาบริษัทยักษ์

การเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์กำลังเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องในแวดวง AI โดยมีศูนย์กลางอยู่ที่การสร้างมาตรฐาน โปรโตคอล และระบบนิเวศที่รองรับปัญญาประดิษฐ์และเอเจนต์อัจฉริยะ

บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีต่างมีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งในการต่อสู้ที่เงียบงันแต่เข้มข้นนี้ การเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์และการเปิดตัวเทคโนโลยีแต่ละครั้งมีศักยภาพในการปรับเปลี่ยนอุตสาหกรรม AI สะท้อนถึงการต่อสู้ที่ลึกซึ้งเพื่ออำนาจและการควบคุมอนาคตของ AI และการจัดสรรผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจอันมหาศาล

สงครามของเหล่าโคโลสซัส

ในขณะที่ความสนใจของสาธารณชนมักจะถูกดึงดูดไปที่การแข่งขันที่ไม่หยุดยั้งในเรื่องของพารามิเตอร์ของโมเดลและเมตริกประสิทธิภาพ แต่การแข่งขันที่มีผลกระทบมากกว่ากำลังเกิดขึ้นอยู่เบื้องหลัง

ในเดือนพฤศจิกายน 2024 Anthropic ได้ก้าวกระโดดครั้งสำคัญด้วยการเปิดตัว Model Context Protocol (MCP) ซึ่งเป็นมาตรฐานเปิดสำหรับเอเจนต์อัจฉริยะ

ความคิดริเริ่มนี้สร้างกระแสที่สำคัญ โดยมีเป้าหมายที่จะสร้างภาษาทั่วไปสำหรับการโต้ตอบระหว่างแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และแหล่งข้อมูลและเครื่องมือภายนอก โดยพยายามที่จะสร้างระบบสากลภายในโลกที่ซับซ้อนของการโต้ตอบ AI

การเคลื่อนไหวของ Anthropic ได้รับการตอบรับอย่างรวดเร็วทั่วทั้งอุตสาหกรรม OpenAI ในไม่ช้าก็ประกาศสนับสนุน MCP ใน Agent SDK ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการยอมรับคุณค่าของ MCP และความมุ่งมั่นที่จะรักษาความสามารถในการแข่งขัน

Google ซึ่งเป็นผู้นำที่โดดเด่นในด้านเทคโนโลยี ก็ได้เข้าร่วมในการต่อสู้ครั้งนี้เช่นกัน Demis Hassabis CEO ของ Google DeepMind ยืนยันการรวม MCP เข้ากับโมเดล Gemini และชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ของ Google โดยยกย่องว่าเป็น “มาตรฐานเปิดสำหรับยุคเอเจนต์ AI ที่กำลังมาถึงอย่างรวดเร็ว”

การรับรองเหล่านี้จากผู้นำในอุตสาหกรรมได้ขยายอิทธิพลของ MCP อย่างรวดเร็ว ทำให้ MCP กลายเป็นจุดสนใจในด้าน AI

อย่างไรก็ตาม การแข่งขันก็ทวีความรุนแรงขึ้น ในงาน Google Cloud Next 2025 Google ได้เปิดตัว Agent2Agent Protocol (A2A) ซึ่งเป็นมาตรฐานโอเพนซอร์สแรกสำหรับการโต้ตอบของเอเจนต์อัจฉริยะ A2A ขจัดอุปสรรคระหว่างเฟรมเวิร์กและผู้ขายที่มีอยู่ ทำให้สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพระหว่างเอเจนต์อัจฉริยะในระบบนิเวศที่แตกต่างกัน การเคลื่อนไหวของ Google แสดงให้เห็นถึงความสามารถทางเทคนิคและความสามารถในการสร้างสรรค์นวัตกรรมในด้าน AI ควบคู่ไปกับความทะเยอทะยานในการสร้างระบบนิเวศ AI

การกระทำเหล่านี้ของบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีได้นำการแข่งขันในด้าน AI และเอเจนต์อัจฉริยะมาสู่แถวหน้า โดยมุ่งเน้นที่มาตรฐานการเชื่อมต่อ โปรโตคอลอินเทอร์เฟซ และระบบนิเวศ ในภูมิทัศน์ AI ทั่วโลกที่ยังคงมีการพัฒนา หลักการที่ว่า ‘โปรโตคอลเท่ากับอำนาจ’ ได้กลายเป็นสิ่งที่ชัดเจนมากขึ้น

ใครก็ตามที่ควบคุมคำจำกัดความของมาตรฐานโปรโตคอลพื้นฐานในยุค AI จะมีโอกาสที่จะปรับโครงสร้างอำนาจของอุตสาหกรรม AI ทั่วโลกและแจกจ่ายผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจใหม่

สิ่งนี้ขยายออกไปเกินกว่าการแข่งขันทางเทคนิค โดยยกระดับไปสู่เกมเชิงกลยุทธ์ที่จะกำหนดโครงสร้างตลาดและการเติบโตขององค์กรในอนาคต

‘พอร์ตเชื่อมต่อ’ แอปพลิเคชัน AI

ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยี AI ได้ส่งผลให้เกิดแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT และ Claude ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่โดดเด่นในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การสร้างข้อความ และการแก้ปัญหา

ศักยภาพของแบบจำลองเหล่านี้อยู่ที่ความสามารถในการโต้ตอบกับข้อมูลและเครื่องมือภายนอก เพื่อแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง

อย่างไรก็ตาม การโต้ตอบของแบบจำลอง AI กับโลกภายนอกถูกขัดขวางโดยการแบ่งส่วนและการขาดมาตรฐาน

การไม่มีมาตรฐานและโปรโตคอลที่เป็นเอกภาพทำให้ผู้พัฒนาต้องเขียนโค้ดเชื่อมต่อเฉพาะสำหรับแบบจำลอง AI และแพลตฟอร์มแต่ละแห่งเมื่อรวมแบบจำลอง AI กับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือต่างๆ

เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ MCP จึงถูกสร้างขึ้น Anthropic เปรียบเทียบ MCP กับพอร์ต USB-C สำหรับแอปพลิเคชัน AI โดยเน้นที่ความสามารถรอบด้านและความเรียบง่าย

เช่นเดียวกับพอร์ต USB-C MCP มีเป้าหมายที่จะสร้างมาตรฐานสากลที่ช่วยให้แบบจำลอง AI และระบบภายนอกต่างๆ สามารถใช้โปรโตคอลเดียวกันได้ ทำให้การพัฒนาและการรวมแอปพลิเคชัน AI เป็นเรื่องง่ายและคล่องตัว

ลองพิจารณาโครงการพัฒนาซอฟต์แวร์ ก่อน MCP นักพัฒนาจำเป็นต้องเขียนโค้ดเชื่อมต่อที่ซับซ้อนสำหรับที่เก็บโค้ดและแบบจำลอง AI แต่ละรายการเพื่อวิเคราะห์ที่เก็บโค้ดโปรเจ็กต์โดยใช้เครื่องมือ AI

ด้วยเครื่องมือ AI ที่ใช้ MCP นักพัฒนาสามารถเจาะลึกลงไปในที่เก็บโค้ดของโครงการได้โดยตรง วิเคราะห์โครงสร้างโค้ดโดยอัตโนมัติ ทำความเข้าใจบันทึกการคอมมิตในอดีต และให้คำแนะนำโค้ดที่แม่นยำตามข้อกำหนดของโครงการ สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการพัฒนาและคุณภาพของโค้ด

MCP ประกอบด้วยส่วนประกอบหลักสองส่วน: เซิร์ฟเวอร์ MCP และไคลเอนต์ MCP เซิร์ฟเวอร์ MCP ทำหน้าที่เป็น ‘ผู้ดูแลประตู’ ข้อมูล ช่วยให้นักพัฒนาเปิดเผยข้อมูลของตน ไม่ว่าจะเป็นจากระบบไฟล์ภายในเครื่อง ฐานข้อมูล หรือ API บริการระยะไกล

ไคลเอนต์ MCP ทำหน้าที่เป็น ‘นักสำรวจ’ สร้างแอปพลิเคชัน AI ที่เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้เพื่อเข้าถึงและใช้ประโยชน์จากข้อมูล เซิร์ฟเวอร์ MCP เปิดเผยข้อมูล และไคลเอนต์ MCP ดึงและประมวลผลข้อมูล สร้างสะพานเชื่อมระหว่าง AI และโลกภายนอก

ความปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญเมื่อแบบจำลอง AI เข้าถึงข้อมูลและเครื่องมือภายนอก MCP สร้างมาตรฐานอินเทอร์เฟซการเข้าถึงข้อมูล ลดการสัมผัสโดยตรงกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และลดความเสี่ยงของการละเมิดข้อมูล กลไกการรักษาความปลอดภัยในตัวเครื่องให้การปกป้องข้อมูลอย่างครอบคลุม แหล่งข้อมูลสามารถแชร์ข้อมูลกับ AI ได้อย่างเลือกสรรภายใต้การควบคุมความปลอดภัยที่เข้มงวด และ AI สามารถถ่ายทอดผลลัพธ์กลับไปยังแหล่งข้อมูลได้อย่างปลอดภัย

ตัวอย่างเช่น เซิร์ฟเวอร์ MCP สามารถควบคุมทรัพยากรได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น คีย์ API ให้กับผู้ให้บริการเทคโนโลยีแบบจำลองขนาดใหญ่ หากแบบจำลองขนาดใหญ่ถูกโจมตี ผู้โจมตีจะไม่สามารถรับข้อมูลสำคัญนี้ได้ โดยแยกความเสี่ยงและรับประกันความปลอดภัยของข้อมูล

ข้อดีของ MCP เป็นที่ประจักษ์ในการใช้งานจริงและคุณค่าในหลากหลายสาขา

ในด้านการดูแลสุขภาพ เอเจนต์อัจฉริยะสามารถเชื่อมต่อกับเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ของผู้ป่วยและฐานข้อมูลทางการแพทย์ผ่าน MCP โดยให้คำแนะนำการวินิจฉัยเบื้องต้นตามความเชี่ยวชาญของแพทย์

ในด้านการเงิน เอเจนต์อัจฉริยะสามารถทำงานร่วมกันผ่าน MCP เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของตลาด และทำการซื้อขายหุ้นโดยอัตโนมัติ ทำให้การตัดสินใจลงทุนมีความชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในประเทศจีน บริษัทเทคโนโลยีต่างๆ เช่น Tencent และ Alibaba ได้ตอบสนองด้วยการปรับใช้ธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับ MCP อย่างแข็งขัน แพลตฟอร์ม Bailian ของ Alibaba Cloud นำเสนอบริการ MCP แบบเต็มวงจร ทำให้กระบวนการพัฒนาของเอเจนต์อัจฉริยะง่ายขึ้นและลดวงจรการพัฒนาลงเหลือเพียงไม่กี่นาที Tencent Cloud ได้เปิดตัว ‘AI Development Kit’ ซึ่งรองรับบริการโฮสต์ปลั๊กอิน MCP ช่วยให้นักพัฒนาสร้างเอเจนต์อัจฉริยะที่มุ่งเน้นธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว

การทำงานร่วมกันของเอเจนต์อัจฉริยะ: ‘ข้อตกลงการค้าเสรี’

เมื่อโปรโตคอล MCP พัฒนาขึ้น เอเจนต์อัจฉริยะกำลังเปลี่ยนจากแชทบอทธรรมดาๆ ไปเป็นผู้ช่วยดำเนินการที่สามารถแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีกำลังสร้างมาตรฐานและ ‘สวนที่มีกำแพงล้อมรอบ’ เชิงนิเวศวิทยาของตนเองอย่างแข็งขัน ซึ่งแตกต่างจาก MCP ที่มุ่งเน้นไปที่การเชื่อมต่อแบบจำลอง AI กับเครื่องมือและข้อมูลภายนอก โปรโตคอล A2A มีเป้าหมายเพื่อการทำงานร่วมกันในระดับที่สูงขึ้นระหว่างเอเจนต์อัจฉริยะ

เป้าหมายของโปรโตคอล A2A คือการทำให้เอเจนต์อัจฉริยะจากแหล่งต่างๆ และผู้ขายสามารถเข้าใจซึ่งกันและกันและทำงานร่วมกันได้ ทำให้การทำงานร่วมกันของเอเจนต์หลายรายมีความเป็นอิสระและความยืดหยุ่นมากขึ้น แนวคิดนี้สามารถเปรียบเทียบได้กับองค์การการค้าโลก (WTO) ซึ่งมีเป้าหมายที่จะลดอุปสรรคด้านภาษีระหว่างประเทศ

ในโลกของเอเจนต์อัจฉริยะ ผู้ขายและเฟรมเวิร์กที่แตกต่างกันก็เหมือนกับ ‘ประเทศ’ ที่เป็นอิสระ และโปรโตคอล A2A ก็เหมือนกับ ‘ข้อตกลงการค้าเสรี’ เมื่อนำไปใช้แล้ว เอเจนต์อัจฉริยะเหล่านี้สามารถเข้าร่วม ‘เขตการค้าเสรี’ โดยใช้ ‘ภาษา’ ทั่วไปในการสื่อสารและทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น เพื่อทำงานเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนที่เอเจนต์อัจฉริยะเพียงรายเดียวไม่สามารถจัดการได้

การจัดการงานเป็นส่วนประกอบหลักของโปรโตคอล A2A การสื่อสารระหว่างไคลเอนต์และเอเจนต์อัจฉริยะระยะไกลเกี่ยวข้องกับการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ โปรโตคอลกำหนดอ็อบเจ็กต์ ‘งาน’ ซึ่งเอเจนต์อัจฉริยะสามารถทำให้เสร็จได้อย่างรวดเร็วสำหรับงานง่ายๆ สำหรับงานที่ซับซ้อนและระยะยาว เอเจนต์อัจฉริยะสื่อสารกันเพื่อซิงโครไนซ์สถานะการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์แบบเรียลไทม์ เพื่อให้มั่นใจถึงความคืบหน้าที่ราบรื่น

A2A ยังสนับสนุนการทำงานร่วมกันระหว่างเอเจนต์อัจฉริยะ เอเจนต์อัจฉริยะหลายรายสามารถส่งข้อความที่มีข้อมูลบริบท การตอบกลับ หรือคำแนะนำจากผู้ใช้ถึงกัน ทำให้สามารถทำงานร่วมกันเพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและทำงานที่ท้าทายให้เสร็จสมบูรณ์ได้

ปัจจุบัน โปรโตคอล A2A ได้รับการสนับสนุนจากบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำกว่า 50 แห่ง รวมถึง Atlassian, Box, Cohere, Intuit, MongoDB, PayPal, Salesforce และ SAP บริษัทเหล่านี้หลายแห่งมีความเชื่อมโยงกับระบบนิเวศของ Google

ตัวอย่างเช่น Cohere เป็นสตาร์ทอัพ AI อิสระที่ก่อตั้งขึ้นในปี 2019 โดยนักวิจัยสามคนที่เคยทำงานที่ Google Brain บริษัทได้รักษาความร่วมมือทางเทคนิคอย่างใกล้ชิดกับ Google Cloud มาเป็นเวลาหลายปี โดย Google Cloud ให้พลังการประมวลผลที่จำเป็นในการฝึกอบรมแบบจำลอง Atlassian ซึ่งเป็นผู้ให้บริการเครื่องมือการทำงานร่วมกันเป็นทีมที่รู้จักกันดี มีเครื่องมือ Jira และ Confluence ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย และทำงานร่วมกับ Google โดยมีแอปพลิเคชันบางอย่างพร้อมใช้งานในผลิตภัณฑ์ของ Google

ในขณะที่ Google อ้างว่า A2A เติมเต็มโปรโตคอลบริบทแบบจำลอง MCP ที่เสนอโดย Anthropic แต่คาดว่ามูลค่าเชิงพาณิชย์ของ A2A จะยังคงเพิ่มขึ้นเมื่อมีบริษัทเข้าร่วมมากขึ้น โดยมีบทบาทนำในการพัฒนา ecosystem ของเอเจนต์อัจฉริยะ และขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงและความก้าวหน้าของอุตสาหกรรม

การทำงานร่วมกันแบบเปิดหรือการแบ่งแยกเชิงนิเวศ?

การแข่งขันระหว่าง MCP และ A2A เน้นให้เห็นถึงมุมมองที่แตกต่างกันในหมู่บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีเกี่ยวกับห่วงโซ่คุณค่าของอุตสาหกรรม AI Anthropic กำลังสร้างรูปแบบธุรกิจ ‘การเข้าถึงข้อมูลในรูปแบบบริการ’ ผ่าน MCP โดยเรียกเก็บเงินจากลูกค้าระดับองค์กรตามการเรียก API เพื่อรวมสินทรัพย์ข้อมูลภายในเข้ากับความสามารถของ AI อย่างลึกซึ้ง Google อาศัยโปรโตคอล A2A เพื่อขับเคลื่อนการสมัครสมาชิกบริการคลาวด์ โดยเชื่อมโยงการสร้างเครือข่ายการทำงานร่วมกันของเอเจนต์อัจฉริยะเข้ากับพลังการประมวลผล พื้นที่จัดเก็บ และโครงสร้างพื้นฐานอื่นๆ ของ Google Cloud ทำให้เกิดระบบนิเวศแบบวงปิดของ ‘โปรโตคอล-แพลตฟอร์ม-บริการ’

ในระดับกลยุทธ์ข้อมูล ทั้งคู่แสดงให้เห็นถึงความตั้งใจที่จะผูกขาดอย่างชัดเจน: MCP สะสมข้อมูลการโต้ตอบเชิงลึกในอุตสาหกรรมแนวตั้งโดยการเจาะลึกเข้าไปในแกนข้อมูลขององค์กร ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลที่หลากหลายสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองที่ปรับแต่งได้ A2A จับภาพข้อมูลกระบวนการจำนวนมหาศาลในการทำงานร่วมกันข้ามแพลตฟอร์ม โดยป้อนกลับไปยังแบบจำลองการแนะนำโฆษณาหลักและการวิเคราะห์ธุรกิจของ Google

แม้ว่าทั้งคู่จะอ้างว่าเป็นโอเพนซอร์ส แต่กลยุทธ์การแบ่งชั้นทางเทคนิคของพวกเขามีกลไกที่ซ่อนอยู่ MCP ยังคงรักษาอินเทอร์เฟซแบบชำระเงินสำหรับฟังก์ชันระดับองค์กร และ A2A แนะนำให้พันธมิตรจัดลำดับความสำคัญในการเข้าถึงระบบนิเวศ Google Cloud โดยพื้นฐานแล้ว ทั้งคู่กำลังสร้างป้อมปราการทางเทคนิคผ่านรูปแบบของ ‘โครงสร้างพื้นฐานโอเพนซอร์ส + มูลค่าเพิ่มเชิงพาณิชย์’

เมื่อยืนอยู่บนทางแยกของการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรม เส้นทางการวิวัฒนาการของ MCP และ A2A กำลังปรับเปลี่ยนสถาปัตยกรรมพื้นฐานของโลก AI ในด้านหนึ่ง การเกิดขึ้นของโปรโตคอลที่เป็นมาตรฐานกำลังเร่งกระบวนการสร้างประชาธิปไตยทางเทคโนโลยี ช่วยให้นักพัฒนารายย่อยและขนาดกลางเข้าถึงระบบนิเวศทั่วโลกผ่านอินเทอร์เฟซที่เป็นเอกภาพ บีบอัดวงจรการปรับใช้แอปพลิเคชันระดับองค์กรจากหลายเดือนเหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง ในทางกลับกัน หากระบบโปรโตคอลที่นำโดยยักษ์ใหญ่ก่อตัวเป็นระบอบแบ่งแยก จะนำไปสู่ผลกระทบของเกาะข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ต้นทุนความเข้ากันได้ทางเทคนิคที่สูง และอาจกระตุ้นเกมผลรวมเป็นศูนย์ใน ‘ค่ายนิเวศวิทยา’

ผลกระทบที่ลึกซึ้งยิ่งกว่านั้นอยู่ที่การแทรกซึมที่ชาญฉลาดของโลกทางกายภาพ: ด้วยการเติบโตอย่างรวดเร็วของหุ่นยนต์อุตสาหกรรม เทอร์มินัลขับเคลื่อนอัตโนมัติ และอุปกรณ์อัจฉริยะทางการแพทย์ MCP และ A2A กำลังกลายเป็น ‘ไซแนปส์ประสาท’ ที่เชื่อมต่อความฉลาดเสมือนกับโลกทางกายภาพ

ในสถานการณ์การผลิตอัจฉริยะ แขนหุ่นยนต์ซิงโครไนซ์ข้อมูลสภาพการทำงานแบบเรียลไทม์ผ่านอินเทอร์เฟซที่เป็นมาตรฐาน แบบจำลอง AI ปรับพารามิเตอร์การผลิตให้เหมาะสมแบบไดนามิก และสร้างวงจรข่าวกรองแบบวงปิดของ ‘การรับรู้-การตัดสินใจ-การดำเนินการ’ ในสาขาการแพทย์ การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ของหุ่นยนต์ผ่าตัดและแบบจำลองการวินิจฉัยช่วยให้การแพทย์แม่นยำก้าวจากแนวคิดไปสู่การปฏิบัติทางคลินิก หัวใจสำคัญของการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้คือคุณค่าเชิงกลยุทธ์ของมาตรฐานโปรโตคอลในฐานะ ‘โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล’ กำลังแซงหน้าเทคโนโลยีไปแล้ว กลายเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกเศรษฐกิจอัจฉริยะมูลค่าล้านล้านดอลลาร์

อย่างไรก็ตาม ความท้าทายยังคงรุนแรง: ข้อกำหนดระดับมิลลิวินาทีสำหรับประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ของโปรโตคอลในการควบคุมทางอุตสาหกรรม และมาตรฐานที่เข้มงวดสำหรับการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลทางการแพทย์กำลังบังคับให้เกิดวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องของระบบโปรโตคอล

เมื่อการแข่งขันทางเทคโนโลยีและผลประโยชน์เชิงพาณิชย์เกี่ยวพันกันอย่างลึกซึ้ง ศิลปะในการสร้างสมดุลระหว่างการเปิดและความใกล้ชิดจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง บางทีการสร้างกลไกการกำกับดูแลร่วมกันตามมาตรฐานข้ามอุตสาหกรรมเท่านั้นที่จะสามารถหลีกเลี่ยงการทำซ้ำความผิดพลาดของ ‘สงครามเกจรถไฟ’ และตระหนักถึงอุดมคติทางเทคนิคของ ‘อินเทอร์เน็ตของทุกสิ่ง’ อย่างแท้จริง

ในการเล่นเกมอำนาจที่เงียบงันนี้ การแข่งขันระหว่าง MCP และ A2A ยังไม่จบลง พวกเขาเป็นทั้งผลิตภัณฑ์ของนวัตกรรมทางเทคโนโลยีและผู้ให้บริการกลยุทธ์เชิงพาณิชย์ โดยร่วมกันเขียนบทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม AI จาก ‘ความฉลาดเดี่ยว’ ไปสู่ ‘การทำงานร่วมกันเชิงนิเวศ’

ท้ายที่สุด ทิศทางของอุตสาหกรรมไม่ได้ถูกกำหนดโดยข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังรวมถึงตัวเลือกคุณค่าเกี่ยวกับการเปิด การแบ่งปัน และการชนะร่วมกันเชิงนิเวศ ซึ่งเป็น ‘มาตรฐานโปรโตคอล’ ที่สำคัญที่สุดของยุค AI