AI Agent ใช้ Token มากกว่ามนุษย์ 5 เท่า ข้อมูล OpenRouter ชี้ Memory และ KV Cache อาจกลายเป็นคอขวดใหม่

ข้อมูลการใช้งานจาก OpenRouter ที่นำมาวิเคราะห์โดย Andreessen Horowitz ระบุว่า AI Agent ใช้ Token มากกว่าการใช้งานของมนุษย์ประมาณ 5 เท่า โดยตัวเลขการใช้งานของ Agent เพิ่มขึ้นอย่างมากตั้งแต่ต้นปี 2026 และมากกว่า 85% ของ Token ที่ Agent ใช้เกี่ยวข้องกับ Cached Prompt ซึ่งเป็น Context ที่ถูกอ่านซ้ำ ข้อมูลดังกล่าวกำลังสร้างคำถามใหม่เกี่ยวกับความต้องการ Memory และ KV Cache ของระบบ AI เพราะ Agent ไม่ได้เรียกโมเดลเพียงครั้งเดียว แต่สามารถทำงานเป็นวงจรซ้ำหลายรอบ ทั้งการวางแผน เรียก Tool อ่านผลลัพธ์ และตัดสินใจขั้นต่อไป

AI กำลังเริ่มใช้ AI มากกว่ามนุษย์

หนึ่งในตัวเลขที่น่าสนใจของวงการ AI ในปี 2026 คือการเติบโตของ AI Agent Usage

ข้อมูลจาก OpenRouter ที่นำเสนอโดย Andreessen Horowitz หรือ a16z ระบุว่า ในเดือนสิงหาคม 2026 การใช้งานของ AI Agent อยู่ที่ประมาณ 7.3 ล้านล้าน Token ขณะที่การใช้งานจากมนุษย์อยู่ที่ประมาณ 1.4 ล้านล้าน Token

นั่นหมายความว่า Agent ใช้ Token มากกว่ามนุษย์ประมาณ 5 เท่า บนแพลตฟอร์มดังกล่าว

อย่างไรก็ตาม ตัวเลขนี้เป็นข้อมูลจาก OpenRouter ไม่ใช่ตัวเลขที่แทนการใช้งาน AI ทั้งโลก

---

AI Agent ใช้ Token มากกว่า Chatbot เพราะต้องทำงานหลายขั้นตอน

เหตุผลสำคัญที่ Agent ใช้ Token จำนวนมากคือวิธีการทำงาน

มนุษย์อาจพิมพ์คำถามหนึ่งครั้งแล้วรอคำตอบ

แต่ Agent อาจทำงานแบบนี้

Plan → Tool Call → Read Result → Analyze → Plan Again → Tool Call

กระบวนการดังกล่าวอาจเกิดขึ้นหลายสิบรอบในงานเดียว

ทุกครั้งที่โมเดลต้องประมวลผล Context เดิม ระบบจึงต้องส่งข้อมูลเดิมกลับเข้าไปใน Context Window หรือใช้ระบบ Cache เพื่อไม่ต้องประมวลผลใหม่ทั้งหมด

---

มากกว่า 85% ของ Agent Token เป็น Cached Prompt

ข้อมูลที่น่าสนใจยิ่งกว่าตัวเลข 5 เท่าคือ มากกว่า 85% ของ Token ที่ Agent ใช้เป็น Cached Prompt

Tom's Hardware รายงานโดยอ้างข้อมูลจาก a16z/OpenRouter ว่า Agent มีการใช้ Cached Prompt ในสัดส่วนสูงมาก เพราะระบบต้องอ่าน Context เดิมซ้ำ ๆ ระหว่างการทำงานหลายขั้นตอน

ตัวอย่างเช่น Agent อาจมี System Prompt ขนาดใหญ่ พร้อม Tool Definition และประวัติการทำงานหลายพัน Token

เมื่อ Agent เรียก Tool ใหม่ Context เหล่านั้นอาจต้องถูกนำกลับมาใช้ซ้ำ

---

KV Cache คืออะไร?

KV Cache หรือ Key-Value Cache เป็นกลไกสำคัญของ Transformer ที่ช่วยลดการคำนวณซ้ำระหว่างการสร้างคำตอบ

เมื่อโมเดลประมวลผล Context ไปแล้ว ระบบสามารถเก็บข้อมูลบางส่วนไว้ใน Cache เพื่อใช้ต่อใน Token ถัดไป

สำหรับ AI Agent ที่ต้องทำงานกับ Context ขนาดใหญ่และต่อเนื่อง KV Cache จึงมีความสำคัญมาก ยิ่ง Context ใหญ่และมีผู้ใช้จำนวนมาก ความต้องการ Memory สำหรับเก็บ Cache ก็ยิ่งเพิ่มขึ้น

---

AI Agent อาจเพิ่มความต้องการ Memory มากกว่า GPU เพียงอย่างเดียว

เมื่อพูดถึง AI Hardware คนส่วนใหญ่มักนึกถึง GPU แต่ AI Data Center ต้องใช้ Memory จำนวนมากเช่นกัน ระบบต้องจัดการทั้ง

• GPU Memory
• HBM
• DRAM
• KV Cache
• System Memory
• Storage

โดยเฉพาะ Inference Workload ที่ต้องรองรับผู้ใช้จำนวนมากพร้อมกัน

AI Agent จึงอาจทำให้ความต้องการ Memory เพิ่มขึ้นอีก เพราะ Agent สามารถสร้างจำนวน Model Calls สูงกว่า Chatbot ทั่วไป

---

Agent Usage เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

ข้อมูล OpenRouter ที่รายงานโดย Tom's Hardware ระบุว่า Agentic Token Usage เพิ่มจากประมาณ 510 พันล้าน Token ในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ไปเป็นประมาณ 7.3 ล้านล้าน Token ในเดือนสิงหาคม

คิดเป็นการเพิ่มขึ้นประมาณ 14 เท่า ขณะที่ Human Usage เพิ่มขึ้นประมาณ 2.8 เท่าในช่วงเวลาเดียวกัน

ข้อมูลนี้ทำให้เห็นว่าการเติบโตของ AI ไม่ได้เกิดจากคนใช้งาน Chatbot มากขึ้นเพียงอย่างเดียว

แต่เกิดจาก Software ที่กำลังเริ่มเรียกใช้ AI ด้วยตัวเอง

---

Agent อาจกลายเป็นผู้ใช้งาน AI รายใหญ่ที่สุด

หากแนวโน้มดังกล่าวดำเนินต่อไป ผู้ใช้งาน AI ที่ใช้ทรัพยากรมากที่สุดอาจไม่ใช่มนุษย์ แต่เป็น Software Agent

ตัวอย่างเช่นบริษัทหนึ่งอาจมี AI Agent หลายร้อยตัวทำงานพร้อมกัน Agent แต่ละตัวอาจ

• ทำงานตลอด 24 ชั่วโมง
• เรียก Model หลายครั้ง
• อ่านข้อมูลจำนวนมาก
• เรียก API
• ทำงานเป็น Background
• ประมวลผลข้อมูลซ้ำ

ดังนั้นการนับจำนวนผู้ใช้งานแบบเดิมอาจไม่เพียงพอในการวัดความต้องการ AI Compute

---

Token เยอะไม่ได้แปลว่าค่าใช้จ่ายเพิ่ม 5 เท่าเสมอไป

จุดสำคัญที่ต้องระวังคือ 5 เท่าของ Token ไม่ได้หมายความว่าค่า AI จะเพิ่มขึ้น 5 เท่าโดยตรง

เพราะ Cached Token สามารถมีราคาถูกกว่า Input Token ปกติในบริการ AI หลายราย

ดังนั้นการวิเคราะห์ต้นทุนต้องดูว่า Token เป็น

• Fresh Input
• Cached Input
• Output
• Tool Calls

ประเภทใดบ้าง

ข้อมูลของ a16z จึงควรถูกมองเป็นตัวชี้วัด ปริมาณการประมวลผล มากกว่าการตีความว่าเป็นค่าใช้จ่ายโดยตรง

---

AI Agent อาจทำให้ตลาด Memory สำคัญขึ้นอีก

ตลาด Semiconductor ในช่วงที่ผ่านมาได้รับแรงกดดันจากความต้องการ AI Data Center โดยเฉพาะ HBM และ DRAM

หาก Agentic AI เติบโตต่อเนื่อง ความต้องการ Memory สำหรับ Inference และ KV Cache ก็อาจเพิ่มขึ้นตาม

นี่เป็นเหตุผลที่หลายบริษัท Semiconductor กำลังลงทุนเพิ่มใน Memory และ Advanced Packaging เพื่อรองรับ AI Workload รุ่นใหม่

---

สรุป

ข้อมูลจาก OpenRouter ชี้ว่า AI Agent ใช้ Token มากกว่ามนุษย์ประมาณ 5 เท่า โดย Agentic Usage เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในปี 2026

สิ่งที่น่าสนใจไม่ใช่เพียงจำนวน Token แต่คือมากกว่า 85% ของ Agent Token เกี่ยวข้องกับ Cached Prompt ซึ่งสะท้อนว่า Agent ต้องอ่าน Context เดิมซ้ำจำนวนมาก

แนวโน้มนี้อาจทำให้ความต้องการ Memory, KV Cache และ AI Infrastructure เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง เพราะอนาคตของ AI อาจไม่ได้มีเพียงมนุษย์ที่ใช้งาน AI แต่ยังมี AI Agent จำนวนมากที่เรียกใช้ AI ด้วยตัวเอง

---

ที่มา: Tom's Hardware, Andreessen Horowitz, OpenRouter