NongNicelnwza007

GM sir มาให้กำลังใจคนที่เสียหายทุกคนครับ ดูสิ่งที่Cryptoให้ผมสิ (ไม่ได้รู้จักแฟนผ่านcryptoนะ) ผมจะเล่าเรื่องของผมให้ฟังเผื่อเป็นแรงบันดาลใจหรือช่วยฮีลใครได้บ้างครับ ผมเริ่มเข้าCryptoเมื่อปี2017 เด็กมหาลัยเติบโตมาในครอบครัวราชการที่ไม่สมบูรณ์ เริ่มต้นที่หลักพัน 0/7

@0xPPao รวยตายห่าเลยครับ

ลองนึกภาพเอาเงินทั้งหมดไป all-in แมนยู… อื้มมมม หวานเจี๊ยบครับผม👀

@nateefor7game youtu.be/0FzyMEpIRpE?si… ลองดูช่องนี้ครับ ผมดูแล้วไฟมาจัดๆ

หม้อทอด ไฟ200 ด้านละ5+4 นาที พักเนื้อ5นาที สุกเกิน แต่ยังไม่เหนียว วันอาทิตย์แก้มือ แมคโครโล 259 😁ลดบ่อยๆนะพี่

AI Agent ไม่ได้จบที่ “ช่วยสรุปงาน” ถ้ามองลึกลงไป เส้นทางจริงของ AI คือการไต่ระดับจาก “เครื่องมือสร้าง output” ไปสู่ “ระบบที่มีสิทธิ์ตัดสินใจและลงมือทำ” ลำดับมันประมาณนี้: 1️⃣ Small Artifact ยุคแรก AI สร้างชิ้นงานเล็ก ๆ ได้ สรุปบทความ เขียนอีเมล ทำ recap แปลงข้อมูลเป็น content นี่คือ AI แบบ productivity layer เราเห็นสิ่งนี้ชัดตั้งแต่ปี 2023 2️⃣ Longer Research Project ต่อมา AI เริ่มทำงานวิจัยที่ยาวขึ้น equity research, market model, technical report, specialized analysis ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม แต่เริ่ม “ประกอบ reasoning chain” ให้เป็นงานชิ้นใหญ่ นี่คือจุดที่ AI เริ่มเข้าใกล้งาน knowledge worker 3️⃣ Whole Workflow ตอนนี้ AI กำลังขยับไปสู่การจัดการ workflow ทั้งชุด เช่น lead generation → outreach → follow-up → conversion หรือ data intake → analysis → decision → action จุดเปลี่ยนคือ AI ไม่ได้แค่ “ผลิตงาน” แต่เริ่มทำทุกอย่างเป็น “process” 4️⃣ Entire Employee นี่คือ narrative ที่ AI industry กำลังขาย digital worker ที่มี role, tool, memory, permission และ KPI ทำงานเหมือนพนักงานหนึ่งคนในระบบ คำว่า agent จึงไม่ใช่แค่ chatbot แต่มันคือ software ที่ถูกออกแบบให้ “รับผิดชอบ outcome” 5️⃣ Entire Division ขั้นต่อไปคือมนุษย์หนึ่งคน supervise agents หลายสิบหรือหลายร้อยตัว เราเริ่มเห็นกันมากขึ้น แต่ก็ยังไม่ Mainstream เหมือนมีทีม sales, analyst, customer support, operations ที่เป็น agent ทั้งหมด มนุษย์ไม่ได้ทำงานเอง แต่มนุษย์กลายเป็น manager ของ machine workforce 6️⃣ Whole Company จากนั้นเราจะเริ่มเห็น zero-human / near-zero-human company บริษัทที่มี founder หรือ supervisor เพียงไม่กี่คน แต่ execution layer ทั้งหมดเป็น agent ตรงนี้เริ่มมีการทดลองจริงแล้ว เช่น KPMG และ University of Amsterdam เคยทดลองให้กลุ่ม AI agents บริหารร้านค้าออนไลน์ขนาดเล็กโดยมี human supervisory board คอยกำกับ ผมเองยังเคยเห็นหลายคนที่เริ่มและพยายามทำกันอยู่ หรือที่เรียกกันว่า Soloprenuer 7️⃣ Entire Sector เมื่อ AI บริหาร company ได้ คำถามถัดไปคือ AI จะเริ่มบริหาร capital allocation ได้ไหม? - ไม่ใช่แค่ “ซื้อขายสินทรัพย์” - แต่คือการตัดสินใจว่า sector ไหนควรได้ทุน - supply chain ไหนควรถูก optimize - แรงงานดิจิทัลควรถูก deploy ไปที่ไหน - และ liquidity ควรไหลไปยังระบบใด 8️⃣ Entire Economy ปลายทางสุดโต่งคือ AI ที่มองเศรษฐกิจเป็น operating system มี data, agents, capital, production, logistics และ policy loops เชื่อมกัน นี่คือภาพของ machine economy และในภาษาของ Palantir มันใกล้กับแนวคิด ontology + AIP มาก เพราะ ontology (การมีตัวตนดำรงอยู่จริง) ทำให้ความซับซ้อนขององค์กรถูกแปลงเป็น objects, links และ workflows ที่มนุษย์กับ AI เข้าใจร่วมกันได้ ใครจะควบคุม workflow? ใครจะให้ permission กับ agent? ใครจะกำกับ capital? และใครจะเป็น operating layer ของเศรษฐกิจที่ AI เริ่มลงมือทำแทนมนุษย์? AI Agent คือจุดเริ่มต้น แต่ปลายทางอาจไม่ใช่แค่ software มันอาจเป็นโครงสร้างใหม่ของบริษัท ตลาดแรงงาน และการจัดสรรทุนทั้งระบบ

JUST IN: 🇺🇸 US Senate Banking Committee releases crypto Clarity Act draft bill.

มีคนถามว่าตลาดอเมริกามันแพงเกินไปหรือเปล่า? ผมยังลงทุนอยู่มั๊ย…?? ผมยังลงทุนในตลาดอเมริกาอยู่ครับ ถ้าใครตามผมมานาน จะทราบว่าผมลงทุนตลอด buy/hold + hedge มาเรื่อยๆ (เรื่องภาษี คือส่วนสำคัญอย่างนึงที่ทำให้สามารถ hold หุ้นมาได้นาน) แต่ช่วงนี้ hedge หนักขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ… (post นี้ไม่ใช่คำเตือนว่าตลาดจะล่ม… แต่เป็นการพูดในแง่ risk/reward) ทุกคนพูดถึง Equity Risk Premium ว่าใกล้ศูนย์ .. forward earnings yield 4.0-4.1% เทียบ 10Y yield 4.38-4.40%.. แต่ Fed Model มันมีปัญหาเชิงทฤษฎีที่ไม่ค่อยมีใครพูดถึง… earnings yield เป็น real concept… treasury yield เป็น nominal… เอามาลบกันตรงๆ มันผิด Aswath Damodaran implied ERP ที่ build จาก full DDM model โดยใช้ consensus cash flow และ buyback yield ให้ตัวเลขที่น่าเชื่อถือกว่า… และตอนนี้อยู่ที่ระดับต่ำที่สุดในรอบ 20 ปี ปกติ forward estimates คือตัวเลขที่ optimistic ที่สุดใน cycle… ถ้าใช้ Shiller CAPE earnings แทน… ERP ตอนนี้ติดลบแล้ว.. 0.1% ที่เห็นคือ best case… ไม่ใช่ base case… ที่ผมจับตาอยู่ไม่ใช่ macro headline แต่เป็น incremental revenue per dollar ของ AI capex ของ Magnificent 7 แต่ละตัว… ซึ่ง AI capex hyperscalers guide ตอนนี้ใกล้ $725B ต่อปีแล้ว… แต่ที่น่าสนใจกว่าคือ revenue ที่ได้ต่อทุก incremental dollar ที่บริษัทลงทุนเพิ่มกำลังเริ่มแสดง early signs ของ diminishing returns ในหลายตัว… ตลาดยังไม่ได้ price in ความเสี่ยงนี้เต็มที่… ถ้า Q2 เริ่มแสดงว่า capex burn เร็วกว่า monetization จริงๆ ก็มีโอกาสสูงที่ growth narrative จะเริ่มถูก challenge เพราะมันแปลว่า depreciation พุ่งสูง.. free cash flow ถูก squeeze.. earnings miss consensus ที่ baked in ทุกอย่างไว้แล้ว… และใครที่ถือ S&P 500 แล้วคิดว่ากระจายความเสี่ยงแล้ว จริงๆ โดน Magnificent 7 หนักถึง ~34% โดยอัตโนมัติ… single factor bet บน AI monetization ตัวเดียว… ถ้า Q2 revision เริ่มลบ… correlation ภายใน 7 ตัวนี้ก็มีโอกาสเข้าใกล้กันมากขึ้นอย่างรวดเร็ว… diversification ที่คิดว่าตอนแรกมีอยู่ก็อาจหายไปในช่วงที่ต้องการมันพอดี และ risk ทั้งหมดข้างต้นยิ่งถูกขยายขึ้นจากสิ่งที่ตลาดเริ่มชินจนเริ่มมองข้ามไปแล้ว.. ตลาดเริ่มชินชากับ Trump กลับไปกลับมาเรื่อง Iran deal/no-deal จนแทบไม่ react แล้ว… แต่จริงๆ มันก็ยัง react อยู่แหละ แค่ชินและฟื้นเร็วขึ้น… 😆 แต่สิ่งที่ตลาดมองข้ามไม่ใช่ว่า deal จะสำดร็จหรือไม่.. มันก็คือ structural lag ที่เกิดขึ้นแล้ว… Strait of Hormuz ที่ปิดมาหลายสัปดาห์ได้ draw down global oil inventory ไปมากแล้ว… IEA บอกชัดว่า normalization ของ supply ใช้เวลาหลายเดือนหลัง strait เปิด ไม่ใช่หลายวัน… แปลว่าถึงแม้ deal สำเร็จพรุ่งนี้… inflation pressure จาก energy ยังอยู่ในระบบต่อไปอีกนาน… Fed ยังตัดดอกเบี้ยไม่ได้… ไม่มี Fed put… ซึ่งเป็น risk ที่ tweet ของ Trump เปลี่ยนไม่ได้… ซึ่งก็ทำให้ 60/40 portfolio ที่หลายตำรานิยมกัน.. น่ากังวลในสภาวะนี้กว่าที่คิด… ที่ผ่านมา stocks-bonds correlation เป็นลบ หุ้นลง bond ก็ขึ้นมาช่วย… เป็นแบบนี้มาหลายสิบปี… แต่ correlation แบบนั้นไม่ได้ fixed ตลอด… มัน conditional บนสภาวะเงินเฟ้อ… ตอนเงินเฟ้อต่ำ correlation เป็นลบ ระบบทำงานปกติ… ตอนเงินเฟ้อสูง correlation พลิกเป็นบวก หุ้นกับ bond ลงพร้อมกัน… เหมือนที่เกิดตอน 2022… PCE ยังอยู่ที่ 3.5%… น้ำมันยังแพง… Earnings miss + multiple compression + no Fed put + bond ที่ไม่ได้ช่วย.. portfolio ที่คิดว่า diversified แล้วอาจไม่ได้ hedge อย่างมีประสิทธิภาพเลยในสภาวะนี้… ผมจะลด hedge ถ้า incremental revenue per dollar of AI capex ของ Magnificent 7 เริ่มฟื้นจริงใน Q2… oil inventory normalize จริงๆ ไม่ใช่แค่ deal ปิดสำเร็จ… และ stocks-bonds correlation กลับมาเป็นลบอีกครั้ง… ตอนนี้ยังไม่เห็นสัญญาณพวกนั้น… ผม buy/hold/hedge มาโดยตลอด… และยังอยู่ในตลาดเต็มตัว… แต่ในสภาวะที่ earnings growth ดีจริง แต่ risk premium แทบไม่มี… correlation เปลี่ยน และ capex efficiency กำลังถูก test.. การ hedge ไม่ใช่ความกลัว มันคือการเคารพความเป็นจริงของ probability distribution ที่เปลี่ยนไป…

มันจะไม่ใช่แค่ Oil Shock แต่จะเป็น Supply Chain Shock มันจะลามไปหมด ทั้งเรื่องของการขนส่ง ประกันภัย วัตถุดิบ inventory การผลิตของโรงงานทั่วโลก ตอนช่วงโควิด ปัญหาใหญ่ไม่ใช่แค่ demand หาย แต่คือระบบส่งของโลกพัง ตอนนี้สงครามอิหร่านเริ่มสร้างไดนามิคคล้ายกันกับช่วงโควิด แต่ครั้งนี้สมมติถ้ามันเกิด supply chain shock จริงๆ ดอกเบี้ยโลกก็ยังสูงอยู่ เศรษฐกิจอาจจะไม่มียาแรงมาช่วยเหมือนปี 2023 ก็อาจจะนำพาโลกเข้าสู่ Stagflation หรือภาวะที่เศรษฐกิจชะลอตัวแต่เงินเฟ้อยังสูง ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่เฟดและเหล่าธนาคารกลางเกลียดที่สุดเพราะปกติถ้าเศรษฐกิจแย่ ก็ยังพอจะลดดอกเบี้ยช่วยได้ แต่ถ้าเงินเฟ้อยังสูงจาก supply shock เฟดลดดอกเบี้ยได้ลำบาก

เห็นด้วยกับจารโอ๊ตครับ ผมเคยได้ยินวลีหนึ่งที่ชอบมาก จำที่มาไม่ได้แล้ว “เราไม่จำเป็นต้องมีเงินมากมายมหาศาลหรอก ขอแค่มีมันมากกว่าวันตายของเราอีกวันเดียวก็พอ” สุดท้ายแล้ว ความสุขของชีวิตสำหรับผม อาจไม่ใช่การรวยที่สุด แต่คือการมีอิสระ มีวินัยทางการเงิน และใช้ชีวิตได้โดยไม่ต้องกังวลกับหนี้ครับ

🧵เนื่องจากมีคำถามมาเยอะมาก ผมขอตอบทีละคำถาม เพื่อให้อ่านง่ายนะครับ 1. ยอดที่เห็นคือหักเข้ากองทุนกี่ % ตอบ ผมหักเต็ม max ตลอด อย่างที่ บ ผม เค้าจะให้ฝากได้ตามขั้นบันได ถ้าอายุงานยังน้อย เราจะฝากได้ไม่กี่ % แต่ถ้าทำงานมา 10 กว่าปีแบบผม ล่าสุดผมก็หักไป 10 กว่า % ครับ จำเป๊ะไม่ได้

ยาวหน่อยแต่ก็อยากให้อ่าน จะเป็นการวิเคราะห์มุมมองของบทความต้นทางและมุมมองของผมผสมลงไปด้วย พอดีเจอบทความ field observation จาก IOSG Ventures โดย Turbo Guo ที่เล่าประสบการณ์ในงาน Trump Crypto Conference & Gala Luncheon ที่ Mar-a-Lago ซึ่งมันไม่ได้สำคัญแค่เพราะเป็นงานของ Trump หรือเพราะมีคนดังจากโลก crypto, AI, venture capital และ investment มารวมตัวกัน แต่มันสำคัญเพราะงานนี้ทำให้เราเห็นภาพหนึ่งของตลาดอเมริกาในปี 2026: อารมณ์ตลาดที่ - รีบ - กล้า - เสียงดัง - เต็มไปด้วย speculation และเชื่อว่าถ้าเล่าอนาคตให้เร็วพอ ใหญ่พอ และมั่นใจพอ ตลาดอาจเริ่ม price-in มันก่อนที่โลกจริงจะตามทัน 1. อเมริกาไม่ได้ขายเทคโนโลยีอย่างเดียว แต่อเมริกาขาย “เส้นเวลา” ด้วย จาก field report ของ IOSG สิ่งที่เด่นมากคือ speaker หลายคนไม่ได้แค่พูดว่า AI, robotics, crypto หรือ autonomous systems จะเปลี่ยนโลก แต่พวกเขาพยายามบีบอนาคตให้สั้นลง Tony Robbins ใช้กรอบ “36 months” ภายใน 36 เดือน - หุ่นยนต์จะเริ่มแทนแรงงานจำนวนมาก - quantum computing จะกลายเป็นภัยต่อ encryption แบบเก่า - autonomous driving จะกระทบงานขับรถบรรทุกหลายล้านตำแหน่ง - คำว่า 36 months ไม่ได้ถูกใช้เป็นตัวเลขกลางๆ แต่มันถูกใช้เหมือนนาฬิกานับถอยหลัง ในอีกฝั่งหนึ่ง Nikil Viswanathan จาก Alchemy พูดถึงโลกที่ AI agents จะ move capital มากกว่ามนุษย์ และโลกที่เงินอาจไม่ต้องผ่าน bank account แบบเดิมอีกต่อไป Cathie Wood วางภาพ AI เป็น deflationary technology ที่ต้นทุน training และ inference ลดลงอย่างรุนแรง ประเด็นคือ: เมื่อผู้เล่นระดับสูงจำนวนมากเริ่มใช้ภาษาของ “เวลาที่เหลือน้อย” ตลาดจะเริ่มเปลี่ยน urgency ให้กลายเป็น capital flow ในโลกทุน คำทำนายไม่ใช่แค่ความเห็น มันคือเครื่องมือสร้าง allocation ถ้าคุณทำให้คนเชื่อว่าโลกจะเปลี่ยนใน 3–5 ปี คุณไม่ได้ขายแค่ product คุณขาย urgency ขาย attention ขาย FOMO ขายสิทธิ์ในการ “ไม่ตกรถ” อันนี้ต้องยอมรับเลยว่า นี่คือ playbook ที่อเมริกาเก่งมาก: ทำอนาคตให้ดูสั้นลง แล้วทำให้การรอดูเฉยๆ กลายเป็นความเสี่ยง หรืออีกคำก็คือ ฟองสบู่กำลังก่อตัว 2. AI Agents คือ narrative ที่ทำให้ crypto ดูจำเป็นขึ้น ในหลายปีที่ผ่านมา crypto มักถูกถามด้วยคำถามเดิม: “แล้วคนทั่วไปจะใช้ crypto ทำอะไร?” แต่ AI agents อาจทำให้คำถามนี้เปลี่ยนไป เพราะถ้าโลกเริ่มมี non-human users จำนวนมาก เช่น AI agents ที่ต้องจ่ายเงิน ซื้อ data ใช้ compute เข้าถึง API และทำธุรกรรมแบบอัตโนมัติ คำถามใหม่อาจกลายเป็น: "ถ้า agent ต้องทำธุรกรรมเอง มันจะใช้ financial rail แบบไหน?" ลองนึกดู... ระบบธนาคารเดิมถูกออกแบบมาสำหรับมนุษย์ บริษัท และสถาบัน แต่ AI agents ต้องการ rail ที่: - ทำงานได้ 24/7 - programmable - global - low-friction - settlement เร็ว ไม่ต้องรอ permission ทีละขั้น สามารถเชื่อมกับ wallet, API, compute และ onchain identity ได้ นี่คือจุดที่ crypto เริ่มมีบทบาทใหม่ ไม่ใช่แค่ “asset ให้คนเก็งกำไร” แต่เป็น machine-native financial rail มนุษย์อาจยังลังเลว่าจะใช้ wallet ทุกวันไหม แต่ agent ที่ต้องจ่ายเงินเพื่อทำงาน อาจไม่ได้สนใจคำถามนั้น มันแค่ต้องการ rail ที่เร็ว เปิด และทำงานอัตโนมัติได้ ถ้า internet กำลังมีผู้ใช้งานที่ไม่ใช่มนุษย์ ระบบการเงินสำหรับผู้ใช้งานกลุ่มนั้น อาจไม่ใช่ banking system แบบเดิม 3. Alpha ที่แท้จริงอาจไม่ใช่เทคโนโลยี แต่มันคือ distribution อีกหนึ่งประเด็นสำคัญใน report คือเรื่อง distribution Andrea จาก Trendex พูดถึงโมเดล “Superstar Coin” การ tokenize นักฟุตบอลทีมชาติฝรั่งเศส นักแข่ง F1 และ sports stars ต่าง ๆ ในเชิงเทคนิค แนวคิดแบบนี้ไม่ใช่ของใหม่ crypto เคยผ่าน social token, fan token, creator token และ celebrity token มาหลายรอบแล้ว แต่สิ่งที่ต่างคือ distribution ไม่ใช่ทุก project จะเข้าถึงนักกีฬาระดับโลกได้ ไม่ใช่ทุกทีมจะมี clout พอจะเอาถ้วย World Cup เข้ามาอยู่ในงานได้ และไม่ใช่ทุก founder จะเปลี่ยนความสนใจของแฟนคลับให้กลายเป็น liquidity ได้ ตรงนี้คือจุดที่ตลาด crypto มักประเมินต่ำไป เราชอบถามว่า “tech ใหม่ไหม?” แต่ตลาดจริงมักถามว่า: ใครมีสิทธิ์เข้าถึง attention ก่อน? ในโลกที่ AI tools ทำให้ทุกคน build ได้เร็วขึ้น technical differentiation อาจถูก compress ถ้าทุก startup ใช้ model ใกล้กัน ใช้ dev tools ใกล้กัน ship product ได้เร็วใกล้กัน moat จะเริ่มย้ายจาก “ใคร build ได้” ไปเป็น “ใครถูกใช้จริง” และคนที่ถูกใช้จริง มักไม่ใช่คนที่มีเทคดีที่สุดเสมอไป แต่มักเป็นคนที่มี: - distribution channel - community access - brand trust - political proximity - celebrity network - enterprise relationship - liquidity access - narrative control ใน cycle ถัดไป distribution อาจไม่ใช่แค่ข้อได้เปรียบ แต่มันอาจเป็น moat หลัก 4. Mar-a-Lago คือ liquidity theater Mar-a-Lago ในฐานะสถานที่ไม่ใช่แค่ฉากหลัง แต่มันคือ signal - ทอง - สระน้ำ - คนดัง - นักลงทุน - founders - politicians - ผู้ถือ token - กล้อง - รูปถ่าย - access และความรู้สึกว่า “ฉันอยู่ใกล้จุดศูนย์กลางของอะไรบางอย่าง” ทั้งหมดนี้ประกอบกันเป็นสิ่งที่เรียกว่า liquidity theater ใน crypto เรามักคิดว่า liquidity มาจาก exchange, market maker, incentive program หรือ tokenomics แต่ liquidity อีกชั้นหนึ่งมาจาก social proof คนจำนวนมากไม่ได้ซื้อ narrative เพราะอ่าน smart contract ครบทุกบรรทัด แต่เพราะรู้สึกว่า... จะมีคนสำคัญกำลังมองทางนี้ capital กำลังมาทางนี้ attention กำลังมาทางนี้ political power กำลังเปิดประตูให้ทางนี้ ถ้ารอนานเกินไป อาจตกรถ นี่คือเหตุผลที่ event แบบนี้มีพลัง speaker ใช้ speculation เพื่อล็อกอนาคต audience ใช้ภาพถ่ายเพื่อล็อกปัจจุบัน businesspeople ใช้ network เพื่อล็อกตำแหน่งของตัวเอง ทั้งหมดคือการรับมือกับ FOMO คนละรูปแบบ 5. คนที่มี access จริง มักไม่ต้องทำอะไรเองเลย หนึ่งใน observation ที่น่าสนใจที่สุดจากบทความต้นทางคือการแบ่งคนในห้องออกเป็นสอง frequency กลุ่มแรกคือคนที่ตื่นเต้นมาก - รีบถ่ายรูป - รีบเข้าหา speaker - รีบเก็บ proof - รีบยืนยันว่าตัวเองได้อยู่ในห้องนั้น นี่ไม่ใช่เรื่องแปลก เพราะสำหรับหลายคน access คือสินทรัพย์ชนิดหนึ่ง และรูปถ่ายคือหลักฐานว่า “ฉันเข้าใกล้ power แล้ว” แต่ในอีกมุมหนึ่ง มีคนอีกกลุ่มที่ดูนิ่งกว่า - ไม่ต้องรีบถ่ายรูป - ไม่ต้องวิ่งเข้าหาใคร - ไม่ต้องแสดงออกว่าตื่นเต้น - ไม่ต้องพิสูจน์ว่าตัวเอง belong กลุ่มนี้อาจเป็น old money, institutional players, insiders หรือคนที่อยู่ใน network เหล่านี้มานานแล้ว สิ่งนี้สะท้อนความจริงหนึ่งของตลาดทุน: คนที่ chase narrative มักเสียงดัง คนที่ control narrative มักเงียบกว่า ผมว่านี่เป็นบทเรียนที่ใช้ได้กับ crypto cycle ด้วย เวลาตลาดเริ่มร้อน เสียงดังที่สุดในห้องมักไม่ใช่คนที่มีอำนาจที่สุดเสมอไป alpha มันเป็น alpha เพราะคนรู้ไม่เยอะ 6. Young America: เสียงดัง เสี่ยง overpromise แต่ไม่ควรถูกมองข้าม คำว่า “young” ในบทความต้นทางคือแกนที่น่าสนใจมาก อเมริกาในบริบทนี้ไม่ได้ดู mature แบบนิ่ง สุขุม หรือ conservative แต่มันดูเหมือนคนหนุ่มที่เชื่อว่าตัวเองมีสิทธิ์ rewrite ทุกระบบ - ธนาคาร - เงิน - AI - แรงงาน - transportation - robotics - stablecoins - politics - identity - distribution ทุกอย่างถูกบีบเข้าไปใน timeline 36 เดือน / 5 ปี / 10 ปี แน่นอนว่าเสี่ยง เพราะโลกจริงมี friction: regulation ไม่ได้เปลี่ยนเร็วเท่า pitch deck consumer behavior ไม่ได้เปลี่ยนเพราะ speaker พูดบนเวที AI agents ยังมีข้อจำกัดในโลก physical crypto UX หลายตัว ยังไม่พร้อมสำหรับ mass adoption political crypto มี conflict-of-interest risk สูง retail มักเข้าช่วง narrative ดัง ไม่ใช่ช่วง accumulation เงียบ ดังนั้นเราไม่ควร romanticize event แบบนี้เกินไป โดยเฉพาะเมื่อ Trump crypto luncheon เองก็มีประเด็น controversy เรื่อง pay-for-access และ conflict of interest จากการที่สิทธิ์เข้าร่วมผูกกับการถือ $TRUMP token แต่นี่ก็ไม่ใช่สิ่งที่ควรมองข้าม เพราะข้อดีของ “Young America” คือมันกล้าทำในสิ่งที่ระบบแก่ ๆ ไม่กล้าทำ มันกล้าพูดก่อนหลักฐานจะสมบูรณ์ กล้าระดมทุนก่อนตลาดพร้อม กล้าขาย vision ก่อน infrastructure ครบ กล้าทำให้สิ่งที่ดูเป็นกาว กลายเป็น consensus และในตลาดการเงิน บางครั้ง consensus ไม่ได้เกิดหลังความจริง แต่มันเกิดก่อน แล้วค่อยลากเงินทุน คนเก่ง และ infrastructure ให้ตามมา ผมว่านี่คือพลังที่น่ากลัวที่สุดของอเมริกา: ไม่ใช่เพราะมันถูกเสมอ แต่เพราะมันสามารถทำให้คนจำนวนมากเดินไปในทิศเดียวกัน ก่อนที่คำตอบจะชัด 7. บทเรียนสำหรับนักลงทุนและ builder สิ่งที่ควรเอากลับมาจากรายงานนี้ไม่ใช่ “ซื้ออะไร” แต่คือ framework สำหรับอ่าน narrative รอบถัดไป อย่าดูแค่ว่า narrative คืออะไร ให้ดูว่าใครมี distribution AI + crypto เป็น narrative ใหญ่ แต่ผู้ชนะอาจไม่ใช่คนที่อธิบายเทคได้ดีที่สุด ผู้ชนะอาจเป็นคนที่มี: - developer mindshare - payment integration - wallet distribution - enterprise channel - political access - celebrity / creator network - liquidity access ในรอบหน้า คำถามสำคัญอาจไม่ใช่แค่: “project นี้ทำอะไร?” แต่คือ: “project นี้เข้าถึง demand ผ่านช่องทางไหน?” ถ้า timeline ถูกบีบให้สั้นมาก ให้ถามว่าใครได้ประโยชน์จาก urgency 36 เดือน 5 ปี 10 ปี ตัวเลขพวกนี้อาจมีประโยชน์ในการวาง thesis แต่ก็เป็นเครื่องมือสร้าง urgency ได้เช่นกัน คำถามที่ควรถามคือ: ถ้าเรารู้สึกว่าต้องรีบมาก ใครเป็นคนขายความรีบนั้นให้เรา? ตลาดที่ดีไม่ได้ต้องการแค่ความเร็ว มันต้องการ judgment เพราะการไม่ตกรถ ไม่ได้แปลว่าต้องกระโดดขึ้นรถทุกคัน AI agents อาจเป็น demand ใหม่ของ crypto rails ผมว่านี่คือจุดที่ควรติดตามต่อจริง ๆ ไม่ใช่เพราะมัน guaranteed แต่เพราะมันเปลี่ยนคำถามใหญ่ของ crypto จากเดิม: “เมื่อไรคนทั่วไปจะใช้ crypto?” เป็น: “ถ้าเศรษฐกิจเริ่มมี non-human actors จำนวนมาก actors เหล่านั้นจะใช้ rail อะไร?” ถ้า AI agents ต้องจ่ายเงินเอง เข้าถึงบริการเอง ซื้อ data เอง ใช้ compute เอง และทำธุรกรรมตลอดเวลา crypto อาจมี role ที่ชัดขึ้นกว่าเดิม Distribution is the new technical moat ถ้า AI ทำให้ทุกคน build ได้เร็วขึ้น moat จะไม่อยู่แค่ที่ code แต่อยู่ที่: - ใครมีผู้ใช้ - ใครมี trust - ใครมี channel - ใครมี liquidity - ใครมี regulatory path - ใครมี narrative control - tokenomics อย่างเดียวไม่พอ - product อย่างเดียวไม่พอ - community อย่างเดียวไม่พอ - ต้องมี distribution architecture สรุป [Final Thought] รายงานจาก IOSG Ventures เกี่ยวกับงาน Mar-a-Lago ชิ้นนี้ไม่ได้สำคัญเพราะมันเป็นงานของ Trump เพียงอย่างเดียว แต่ผมว่ามันสำคัญเพราะมันทำให้เห็นว่า crypto cycle รอบใหม่อาจไม่ได้ถูกขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่มันถูกขับเคลื่อนด้วยการผสมกันของ: - speculation - political access - celebrity distribution - AI urgency - capital formation - social proof - liquidity narrative นี่คือสูตรที่อเมริกาใช้เก่งมาก เอาอนาคตมาวางบนเวที ทำให้มันดูใกล้ ทำให้คนกลัวตกรถ เอา capital มารวมกับ celebrity เอา politics มารวมกับ product เอา narrative มารวมกับ liquidity แล้วปล่อยให้ตลาดทำงานต่อ นี่ไม่ใช่สัญญาณให้เชื่อทุกอย่าง แต่อาจเป็นสัญญาณให้เราอ่านเกมให้ลึกขึ้นและตระหนักถึงมันให้มากขึ้น เพราะใน cycle ถัดไป alpha อาจไม่ได้อยู่ที่ว่าใครมีเทคดีที่สุด แต่อยู่ที่... ใครสามารถเปลี่ยน speculation ให้กลายเป็น distribution และเปลี่ยน distribution ให้กลายเป็น liquidity ได้ก่อน ไม่ใช่ทุก speculation จะเป็นจริง แต่บาง speculation... ถ้ามี capital, access, distribution และ timing พอ มันอาจไม่ต้องรอให้จริงก่อน ตลาดก็เริ่ม price-in ไปแล้ว

- ทรัมป์เข้ามาดันคริปโตตามใบสั่ง ไม่มีทรัมป์ก็มีคนอื่นเข้ามาดัน - ทรัมป์และคนรอบตัวเห็นช่องทางหาเงินจึงเข้ามาทำโปรเจคกอบโกยเงิน ไม่เคยหวังดีหรือตั้งใจทำอะไรเพื่อวงการคริปโตอยู่แล้ว - ตั้งแต่โปรเจค Donald Trump's NFT projects มา WLFI, TRUMP COIN, MELANIA COIN ทุกโปรเจคเข้ามาเพื่อหวัง Exit กันหมด - Justin Sun แม้ภาพลักษณ์จะดูเทาๆ แต่ในเรื่องนี้ Justin Sun ไม่ได้ผิด - จริงๆ โปรเจค WLFI ทำมาโอเคและน่าจะอยู่ได้เพราะมี Revenue จาก Stable coin USD1 พอสมควร แต่ถ้าทีมตั้งใจจะ Exit อย่างเดียวทุกอย่างก็พัง - เรื่องนี้จะจบคงหลัง Trump ลงจากตำแหน่ง แล้วขั้วอำนาจกลับไปเป็นของ Democrat อาจจะมีการสังคายนารอบใหญ่

อยากแนะนำอีกช่องคือคุณ New High เป็นอีกคนนึงที่ผมนับถือเค้ามาก เค้าเป็นอดีตคุณหมอที่ขยันทำงาน ประหยัดอดออมเก็บเงินลงทุนจนสามารถ FIRE ได้เร็วมาก ๆ ตอนนี้ทำ YouTube แบ่งปันความรู้เป็นค่าขนมเค้า หลัก ๆ คืออยู่ได้ด้วยรายได้จาก Passive income ที่สะสมมา ผมอยากทำได้แบบนี้มาก แต่ความมุ่งมั่นไม่เท่าเค้า คงอีกหลายปีกว่าจะทำได้ 😂

@octparit @NannieDeFi ยินดีด้วยนะครับ

ขอบคุณวงการคริปโตที่ทำให้ผมได้ "ภรรยา" ครับ 🥰 @NannieDeFi ปล.ขอบคุณ Enter to start พี่เคยชวนไปสัมภาษณ์นะครับ 😍

@NattChil Jeet 10ดอล แปลว่าพลาด100xครับ

อยากเล่นคำคมนักเทรด ใครมีมาแชร์หน่อย ขอคำแปลด้วยนะ - เก็บเหรียญสิบตัดหน้ารถสิบล้อ แปลว่า สวนเทรนด์เพื่อกินคำเล็กๆ แบบเผลอแปบเดียวอาจตาย - อย่าหยั่งความลึกของน้ำด้วยขาทั้ง2ข้าง แปลว่า ถ้าหุ้นราคาลงมาถูกแล้ว อย่าออลอินเพราะไม่รู้ว่าจะลงลึกได้อีกเท่าไหร่

@0xPPao ตัวนี้คิดถึงupsideอย่างเดียวครับ

@Synthetizz อย่าหมิ่นแมนยู

คิดถึงdownside ก่อนupsideเสมอ

@gokuuuu789 Upsideมองแค่กับแมนยูเท่านั้น

@Synthetizz ตอนสนุกมันมองแต่ด้านบวกอะดิ

ใครพลาดฟังchill talkเมื่อคืนบ้าง อลิสจะมาสรุป Insight ดี จากพี่หมอสุดหล่อ @NattChil x จารพี่ฮูก @0xHuge ที่ใจดีร่วมแชร์มายเซทดีๆให้พร้อมเหล่าจารๆตัวตึงทุกท่าน ในหัวข้อ How to Trade 101 ที่ชาวมือใหม่ต้องรู้! 🎯นี่คือความจริงที่ตลาดไม่เคยบอกเรา -​ตลาดนี้ไม่เคยใจดีวงการเทรด "เข้าง่าย...แต่ออกโคตรยาก" โดยเฉพาะคนที่ติดดอยหอยสังข์เพราะเทรดด้วย "ความอยาก" ไม่ใช่ "ความรู้" -อย่าริเป็นหมูสนามถ้าเดินเข้ามาตัวเปล่า คุณก็แค่ทำตาม "กับดัก" ที่ปลาวาฬออกแบบไว้รอเขมือบเท่านั้น -เลิกถามว่าจะ "ได้" เท่าไหร่ แล้วหันมาถามตัวเองว่า "ช็อตนี้กูยอมเสียได้เท่าไหร่" ถ้าตอบไม่ได้...อย่าหาทำ -อย่าเพิ่งฝันเป็นสุลต่านถ้ายังเป็น "อาหารปลาวาฬ" อยู่! สรุปคือจงไปร่ำเรียนเก็บประสบการณ์ให้ช่ำชองก่อนลงสนามจริงจั้พ อย่าปล่อยให้ความโลภจูงจมูกคุณ ใครพลาดความรู้ดีๆเมื่อคืน ไปกดฟังย้อนหลังได้นะจั้พ ​💁‍♀️ อยากให้มี Chill Talk หัวข้อแบบนี้อีกเมนต์บอกอลิสไว้ได้เลยน้าา ถ้าคนเรียกร้องเยอะ เดี๋ยวอลิสจะไปเต๊าะจารย์มาจัดให้แบบสับๆ! หรืออยากฟังเรื่องอะไรแชร์กันมาได้เลยย 📌แล้วเจอกันchill talk ทุกคืนเสาร์ที่ THE MUTUAL >> จิ้มเข้ามาสิรอไร discord.gg/DCFCc7Jc64

ผมมีเรื่องที่จะมอง คือเรื่อง การใช้เงิน ก่อนจะตัดสินใจใช้ชีวิตคู่ร่วมกัน สิ่งหนึ่งที่ไม่ควรมองข้ามคือ สุขภาพทางการเงิน นิสัยการใช้เงิน และ ไลฟ์สไตล์การใช้ชีวิต ของกันและกัน เพราะสุดท้ายแล้ว เงินและไลฟ์สไตล์ไม่ได้เป็นแค่เรื่องเล็ก ๆ แต่มันคือสิ่งที่กำหนด วิถีชีวิตคู่ ในระยะยาว ⸻ ไลฟ์สไตล์ต่างกัน อาจกลายเป็นปัญหาใหญ่ ตัวอย่างง่าย ๆ ที่เห็นภาพชัดคือ คนหนึ่งมองว่า ข้าวไข่เจียวจานละ 300 บาทเป็นเรื่องปกติ แต่อีกคนมองว่า ข้าวไข่เจียวจานละ 30 บาทก็เพียงพอแล้ว แค่นี้ก็สะท้อนแล้วว่า มาตรฐานการใช้ชีวิตของสองคนอาจไม่เหมือนกัน หรืออีกตัวอย่างหนึ่ง คนหนึ่งชอบเที่ยว ชอบไปร้านอาหารดี ๆ ชอบดูคอนเสิร์ต ชอบใช้ชีวิตนอกบ้าน แต่อีกคนชอบอยู่บ้าน สั่งอาหาร Grab นอนดู Netflix , Youtube ทั้งสองแบบไม่ได้ผิด แต่ถ้าไม่คุยกันให้ชัด ความต่างเหล่านี้อาจกลายเป็นความขัดแย้งในอนาคต ⸻ นิสัยการเงินของแต่ละคนไม่เหมือนกัน บางคน หาเงินเก่ง แต่ใช้เงินก็เก่ง เป็นสาย spender บางคน หาเงินเก่ง และเก็บเงินเป็น เป็นสาย saver บางคน ใช้เงินเก่ง แต่หาเงินยังไม่เก่งพอ ความแตกต่างเหล่านี้สำคัญมาก เพราะนิสัยการเงินไม่ได้กระทบแค่บัญชีธนาคาร แต่มันกระทบความรู้สึก ความมั่นคง และแผนชีวิตร่วมกันด้วย ⸻ เงินไม่ใช่แค่ตัวเลข เงินไม่ใช่แค่จำนวนเงินในบัญชี รายได้ หนี้สิน หรือค่าใช้จ่ายเท่านั้น แต่เงินคือส่วนหนึ่งของ ภาษารัก ความปลอดภัย ความมั่นคง และ วิถีชีวิต บางคนใช้เงินเพื่อสร้างความสุข บางคนเก็บเงินเพื่อสร้างความมั่นคง บางคนมองเงินเป็นอิสระ บางคนมองเงินเป็นความปลอดภัย ถ้าไม่เข้าใจมุมมองเรื่องเงินของกันและกัน ต่อให้รักกันมาก ก็อาจเหนื่อยได้ในระยะยาว ⸻ คู่ที่คุยเรื่องเงินกันได้ จะไปต่อได้ง่ายกว่า คู่ที่กล้าคุยเรื่องเงินอย่างเปิดอก คุยเรื่องไลฟ์สไตล์อย่างตรงไปตรงมา และวางแผนการเงินร่วมกันได้ มักจะลดความขัดแย้งในชีวิตคู่ได้มากกว่า เพราะหลายครั้งปัญหาไม่ได้เกิดจาก “มีเงินมากหรือน้อย” แต่เกิดจาก “ไม่เข้าใจกันเรื่องเงิน” มากกว่า ⸻ สูตรง่าย ๆ ของชีวิตคู่ เงินดี + ไลฟ์สไตล์ตรงกัน = ชีวิตคู่ราบรื่นขึ้น เงินไม่ดี + ไลฟ์สไตล์ต่างกันมาก = อาจต้องปรับจูนกันเยอะ หรือ แยกย้าย เพราะความรักอย่างเดียวอาจไม่พอ ถ้าวิธีใช้ชีวิตและวิธีจัดการเงินไปกันคนละทาง ⸻ คำถามสำคัญก่อนเลือกใครสักคน ก่อนแต่งงาน หรือก่อนตัดสินใจใช้ชีวิตร่วมกัน คำถามสำคัญที่ควรถามกันคือ “เราจะจัดการเงิน และใช้ชีวิตด้วยกันยังไง?” ใครรับผิดชอบค่าใช้จ่ายอะไร เป้าหมายการเงินร่วมกันคืออะไร มีหนี้สินไหม อยากมีบ้านไหม อยากมีลูกไหม อยากใช้ชีวิตแบบไหน ให้ความสำคัญกับความสุขวันนี้ หรือความมั่นคงในอนาคตมากกว่า เรื่องเหล่านี้ควรคุยกันให้จบ หรืออย่างน้อยต้องเข้าใจกันให้ชัด ทั้งสองฝ่าย

@gokuuuu789 @WSukhumal แมนยูสิครับบบ

@WSukhumal @Synthetizz มาตอบให้หน่อยคับ

ผมใช้เวลาแค่ 5 วันในการปั้นจาก 100 > 235 USD ไม่ได้เก่งอะไรหรอกครับ โชคล้วนๆ