สถานการณ์สตาร์ทอัพปี 2026 ที่ Supabase สำรวจ

 (supabase.com)
10 คะแนน โดย GN⁺ 1 일 전 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • จากการสำรวจผู้สร้างสตาร์ทอัพ 2,000 คน พบว่าในช่วงปี 2025~2026 ผู้ก่อตั้งมีแนวโน้มอายุมากขึ้น ไม่ใช่สายเทคนิคมากขึ้น และเน้นทำคนเดียวมากขึ้น ขณะที่ โค้ดที่ AI เขียน กลายเป็นเรื่องปกติ และพื้นที่ตั้งสตาร์ทอัพก็กระจายกว้างขึ้น
  • Anthropic ขึ้นมาเป็นผู้นำทั้งในด้านเครื่องมือพัฒนา การสมัครสมาชิกแบบเสียเงิน ผู้ให้บริการโมเดล และ agent SDK โดย Claude Code มีอัตราการใช้งาน 63%, Claude แบบเสียเงิน 59%, และการใช้โมเดล Anthropic/Claude 64%
  • ผู้ตอบแบบสำรวจ 61% ระบุว่าโค้ดเบสเกินครึ่งถูกสร้างด้วย AI แต่ยิ่งทีมมีสัดส่วนโค้ดจาก AI สูง ก็ยิ่งมีแนวโน้มว่ายังทำรายได้ไม่ได้ และมักมองว่า การหาลูกค้า เป็นโจทย์ใหญ่ที่สุด
  • สแตกเทคโนโลยีกำลังถูกจัดระเบียบใหม่โดยมีฐานอยู่ที่ฐานข้อมูลตระกูล Postgres และ Supabase·Vercel·Cloudflare พร้อมกับการแพร่หลายของเอเจนต์และ MCP แต่ การมอนิเตอร์ การจัดการพรอมป์ต และระบบประเมินผล ยังตามไม่ทัน
  • แม้การสร้างจะง่ายขึ้น แต่การขายและการปฏิบัติการยังยากเหมือนเดิม ทำให้มีทีมเพิ่มขึ้นที่ไม่ใช้ SaaS ด้าน CRM·analytics·observability หรือเลือกสร้างเอง และสตาร์ทอัพส่วนน้อยที่สร้างคอมมูนิตี้ได้มีอัตราเปลี่ยนเป็นลูกค้าสูงกว่าในโอเพนซอร์สและช่องทางนักพัฒนา

ทีมผู้ก่อตั้งที่เล็กลงและหลากหลายขึ้น

  • สัดส่วน ผู้ก่อตั้งเดี่ยว เพิ่มจาก 53% ในปี 2025 เป็น 61% ในปี 2026 หรือเพิ่มขึ้น 8 จุดเปอร์เซ็นต์ ขณะที่ทีมผู้ร่วมก่อตั้ง 2 คนลดลง
    • จำนวนผู้ก่อตั้งแบ่งเป็น 1 คน 61%, 2 คน 29%, 3 คน 7%, และ 4 คนขึ้นไป 3%
  • สัดส่วนผู้ก่อตั้งสายเทคนิคลดจาก 82% เหลือ 78% ทำให้ ผู้ก่อตั้งที่ไม่ใช่สายเทคนิค มีสัดส่วน 22% และกลุ่มนี้ใช้ AI สร้างโค้ดมากกว่ากลุ่มอื่น
  • ผู้ก่อตั้งอายุ 40 ปีขึ้นไปเพิ่มจาก 18% เป็น 25% โดยทุกช่วงอายุ 40 ปีขึ้นไปเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ขณะที่ช่วงอายุ 22~29 ปีลดลง 4 จุดเปอร์เซ็นต์
    • การกระจายอายุคือ 22~29 ปี 32%, 30~39 ปี 24%, 18~21 ปี 20%, 40~49 ปี 14%, 50~59 ปี 7%, และ 60 ปีขึ้นไป 2%
  • ที่ตั้งสำนักงานใหญ่แบ่งเป็นอเมริกาเหนือและยุโรปอย่างละ 28%, เอเชีย 17%, แอฟริกา 9%, remote 7%, และอเมริกาใต้ 6%
    • ยุโรปและแอฟริกาเติบโตอย่างละ 3 จุดเปอร์เซ็นต์ และกระจายออกจาก Toronto, Chicago, Denver, Austin ไปทั่วทั้งยุโรป เอเชีย และแอฟริกา
    • ในเมืองใหญ่ของอเมริกาเหนือ San Francisco Bay Area อยู่ที่ 9%, New York City 8%, Toronto 4%, และ Austin กับ Chicago อย่างละ 3%

ตลาดเครื่องมือ AI ที่ถูกจัดระเบียบใหม่โดยมี Anthropic เป็นศูนย์กลาง

  • Claude Code ถูกยกให้เป็นเครื่องมือพัฒนาที่ขาดไม่ได้มากที่สุด และยังครองอันดับ 1 ในอัตราการใช้เครื่องมือ AI coding ที่ 63%
    • ตามมาด้วย Visual Studio Code 44%, Cursor 31%, Antigravity 22%, Lovable 15%, และ ChatGPT/Codex 13%
    • Cursor ลดลง 19 จุดเปอร์เซ็นต์ ขณะที่ v0·Bolt·Windsurf ลดลงอย่างละ 6~9 จุดเปอร์เซ็นต์ และ Antigravity ที่เพิ่งเข้ามาใหม่ขึ้นสู่อันดับ 4
  • การสมัครสมาชิก Claude แบบเสียเงิน เพิ่มเกือบเท่าตัวจาก 28% เป็น 59% ส่วน OpenAI/ChatGPT ลดจาก 57% เหลือ 39%
    • Gemini อยู่ที่ 27%, Cursor 20%, GitHub Copilot 17%, Lovable 11% และทีมที่ไม่มีสมาชิก AI แบบเสียเงินเลยมี 3%
  • ฝั่งผู้ให้บริการโมเดล Anthropic/Claude เพิ่มจาก 38% เป็น 64% จนกลายเป็นตัวเลือกพื้นฐาน ขณะที่ OpenAI ลดจาก 69% เหลือ 52%
    • Gemini อยู่ที่ 44%, Grok และโมเดลภายในอย่างละ 11%, Hugging Face 10%
    • เมื่อส่วนแบ่งของ Hugging Face และโมเดลภายในลดลงมาก ก็สะท้อนแนวโน้มว่าทีมที่รัน inference เองก็กำลังลดลงเช่นกัน

การสร้างโค้ดกลายเป็นเรื่องทั่วไปแล้ว แต่การทำรายได้ยังตามไม่ทัน

  • ผู้ตอบแบบสำรวจ 61% ระบุว่า AI เขียนโค้ดเบสเกินครึ่ง และมีถึง 40% ที่ทีมสร้างโค้ด 76~100% ด้วย AI
    • สัดส่วนโค้ดจาก AI แบ่งเป็น 51~75% ที่ 21%, 26~50% ที่ 16%, 11~25% ที่ 11%, 1~10% ที่ 9% และทีมที่ไม่ใช้เลยมี 2%
  • ในกลุ่มผู้ก่อตั้งที่ไม่ใช่สายเทคนิค สัดส่วนที่สร้างโค้ด 76~100% ด้วย AI อยู่ที่ 54% และในช่วงอายุ 50~59 ปีเพิ่มเป็น 60%
    • ผู้ก่อตั้งอายุมากใช้ AI มากกว่าผู้ก่อตั้งอายุน้อย และยิ่งอายุมาก สัดส่วนโค้ดจาก AI ก็ยิ่งสูง
  • ยิ่งสัดส่วนโค้ดที่ AI สร้างสูง ก็ยิ่งมีแนวโน้มว่ายังทำรายได้ไม่ได้ และยิ่งมีแนวโน้มจะมองว่าการหาลูกค้าเป็นความท้าทายอันดับหนึ่ง
    • อีกวิธีหนึ่งในการตีความความสัมพันธ์นี้คือ สตาร์ทอัพระยะเริ่มต้นใช้ AI มาก และในเวลาเดียวกันก็ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการสร้างรายได้

สแตกเทคโนโลยีที่รวมศูนย์รอบ Postgres และฟรอนต์เอนด์รุ่นใหม่

  • ผู้ตอบแบบสำรวจ 80% เลือกใช้ Postgres ไม่รูปแบบใดก็รูปแบบหนึ่ง เพิ่มขึ้นจาก 76% ในปีก่อน
    • อัตราการใช้งานตามฐานข้อมูลคือ Supabase 49%, PostgreSQL 22%, Redis 6%, MySQL·Firebase อย่างละ 5%, SQLite·MongoDB อย่างละ 4%
    • MongoDB ลดลง 5 จุดเปอร์เซ็นต์, MySQL ลดลง 3 จุดเปอร์เซ็นต์, Firebase ลดลง 2 จุดเปอร์เซ็นต์ ขณะที่ Neon·DynamoDB·Convex ถูกเพิ่มเป็นตัวเลือกครั้งแรกและเริ่มได้ส่วนแบ่งเล็ก ๆ
  • ในหมวดผู้ให้บริการยืนยันตัวตนที่สำรวจเป็นครั้งแรกในปี 2026 Supabase Auth ครองสัดส่วน 72%
    • ตามด้วย Auth0 13%, NextAuth/Auth.js 12%, สร้างเอง 11%, Firebase Auth 9%, และ Clerk 4%
    • สัดส่วนราว 25% ที่ไม่ได้เลือกตัวเลือกใดของ Supabase เป็นค่าต่ำสุดที่ค่อนข้างชัดเจนของขอบเขตการย้ายมาใช้ที่เป็นไปได้
  • ด้าน hosting·cloud มี Supabase 65%, Vercel 45%, Cloudflare 27%, และ AWS 21%
    • Vercel แซง AWS ตั้งแต่ปี 2025 แล้ว และในปี 2026 ก็ขยายช่องว่างเพิ่มอีก 9 จุดเปอร์เซ็นต์
    • Cloudflare เติบโตเร็วที่สุดจนแซง AWS ขณะที่ผู้ให้บริการ hyperscaler ทุกรายมีส่วนแบ่งลดลง
  • ฝั่งฟรอนต์เอนด์ React 56% และ Next.js 53% ยังคงเติบโต ขณะที่ Expo 10%, TanStack 8%, HTMX 4%, Astro 3% เริ่มมีสัดส่วนที่มีนัยสำคัญ
    • native mobile อยู่ที่ 18% เพิ่มขึ้น 3 จุดเปอร์เซ็นต์, Flutter 11%, Vue 7%, และ Svelte 3%

เอเจนต์และ MCP แพร่หลายขึ้น แต่โครงสร้างพื้นฐานด้านปฏิบัติการยังไม่พร้อม

  • ผู้ตอบแบบสำรวจ 52% กำลังสร้างหรือวางแผนสร้างเอเจนต์ ซึ่งใกล้เคียงกับปีก่อนในเชิงสถิติ แต่กลุ่มที่ยังไม่ตัดสินใจลดลง
    • การใช้งานหลักคือ workflow automation 59%, data analysis 49%, personalization·recommendation 40%, customer support automation 38%, content generation 37%, และ research support 31%
    • ยังถูกใช้กับ sales·lead generation 29%, education·training 27%, internal tools 25%, และ financial modeling·forecasting 20%
  • ในกลุ่มผู้สร้างเอเจนต์ สัดส่วนที่รัน multi-agent ในโปรดักชันอยู่ที่ 24%, กำลังพัฒนา 21%, และวางแผนอยู่ 35%
  • ทีม 47% ไม่มีระบบอย่างเป็นทางการสำหรับจัดการพรอมป์ตในโปรดักชัน โดยการ hardcode ในซอร์สโค้ดมี 26% และไฟล์พรอมป์ตที่จัดการเวอร์ชันมี 25%
    • แพลตฟอร์มจัดการพรอมป์ตโดยเฉพาะมี 11%, feature flags สำหรับทำ variation 10%, และ CMS·บริการตั้งค่า 8%
  • การประเมินโมเดล AI ส่วนใหญ่ใช้ manual testing·การวนปรับพรอมป์ตที่ 52% และยังมีถึง 36% ที่เป็น ทีมไม่มีขั้นตอนประเมินอย่างเป็นทางการ
    • user feedback loop 27%, LLM-as-a-judge 26%, production A/B testing 20%, ชุดประเมินอัตโนมัติที่สร้างเอง 17%, และเครื่องมือประเมินจากบุคคลที่สาม 7%
  • ทีม 59% ไม่ได้มอนิเตอร์ workload ของ AI แยกต่างหาก โดยมีเพียงแดชบอร์ดที่สร้างเอง 20%, OpenTelemetry 9%, และ Langfuse·LangSmith·Datadog อย่างละ 7%
  • หนึ่งปีหลังการเปิดตัว Model Context Protocol อัตราการใช้ MCP ในโปรดักชันอยู่ที่ 29% และอัตราการทดลองใช้อยู่ที่ 28% รวมเป็น 57%

สตาร์ทอัพที่ไม่ซื้อ SaaS สำหรับงานปฏิบัติการ

  • ในกลุ่มสตาร์ทอัพที่มีงานขาย สัดส่วนที่ ไม่มี CRM หรือเครื่องมือขายอย่างเป็นทางการ เพิ่มจาก 43% เป็น 53% หรือเพิ่มขึ้น 11 จุดเปอร์เซ็นต์
    • Google Sheets 23%, Notion/Airtable 14%, HubSpot 11%, Salesforce 4% และส่วนแบ่งของ CRM หลักทุกรายลดลง
    • ทีมต่าง ๆ กำลังขยับไปสู่การสร้าง CRM เอง หรือไม่ก็ไม่ใช้เลย
  • ทีมที่ไม่ใช้เครื่องมือ observability มี 56% และในกลุ่มที่ใช้ โซลูชันที่สร้างเองเติบโตเร็วที่สุดจนแตะ 10%
    • Sentry ยังนำที่ 19% พร้อมเติบโตเล็กน้อย, Grafana 9%, OpenTelemetry 6%, และ Datadog·Prometheus อย่างละ 5%
    • ตลาดเริ่มแยกเป็น Sentry สำหรับ error tracking และแดชบอร์ดที่สร้างเองสำหรับการใช้งานอื่น ๆ
  • ในเครื่องมือ analytics·growth เช่นกัน แดชบอร์ดที่สร้างเอง เพิ่มขึ้น 6 จุดเปอร์เซ็นต์ และคำตอบว่า “ยังไม่ได้ติดตาม” เพิ่มขึ้น 5 จุดเปอร์เซ็นต์
    • HubSpot, Salesforce, Mixpanel, Segment ต่างก็เสียส่วนแบ่ง สะท้อนรูปแบบเดิมคือข้ามผลิตภัณฑ์ของผู้ขายไปสร้างเครื่องมือภายในเอง หรือไม่วัดผลเลย

ช่องว่างระหว่างการหาลูกค้ากับคอมมูนิตี้

  • คำตอบที่มากที่สุดสำหรับลูกค้าแบบเสียเงินกลุ่มแรกคือมาจากเครือข่ายส่วนตัว·เครือข่ายงานที่ 56%, ตามด้วย cold outreach·sales 35%, social media inbound 29%, และ content 21%
    • developer community อยู่ที่ 14%, ผู้ใช้โอเพนซอร์สที่เปลี่ยนเป็นลูกค้า 8%, accelerator 7%, และ Hacker News หรือ Product Hunt 6%
    • สัดส่วนที่ยัง ไม่เคยลองหาลูกค้าแบบเสียเงิน เลยเพิ่มจาก 62% ในปีก่อนเป็น 67%
  • การขายโดยผู้ก่อตั้งยังคงเป็นเรื่องปกติ และพนักงานขายเฉพาะทางมักจะเข้ามาหลังจากจ้างพนักงานคนที่สิบแล้ว
    • สัดส่วนที่เลือกแนวทาง product-led growth เพิ่มขึ้น 4 จุดเปอร์เซ็นต์จนแตะครึ่งหนึ่งของทั้งหมด ขณะที่ทีมที่ยังตัดสินใจไม่ได้ลดลง
  • ราคาแบบแบ่งเป็นขั้นตามฟีเจอร์ เพิ่มจาก 23% เป็น 36% ในกลุ่มผู้ตอบที่เลือกรูปแบบราคา หรือเพิ่มขึ้น 12 จุดเปอร์เซ็นต์
    • สตาร์ทอัพเริ่มกำหนดโครงสร้างราคาตั้งแต่ช่วงต้นของวงจรชีวิตมากขึ้น และกลุ่มที่ยังทดลองอยู่ลดลง
  • สตาร์ทอัพที่สร้าง developer community มีเพียง 10~11% ขณะที่ 47~48% ยังไม่ได้สร้าง และ 24% กำลังวางแผนหรือกำลังทำอยู่
  • ทีมที่สร้างคอมมูนิตี้มีแนวโน้มได้ลูกค้ารายแรกจากช่องทางนักพัฒนาและโอเพนซอร์สมากกว่าทีมที่ไม่ได้สร้างอย่างชัดเจน
    • สัดส่วน Discord·Slack·Reddit คือ 38% เทียบกับ 7%, ผู้ใช้โอเพนซอร์สที่เปลี่ยนเป็นลูกค้าคือ 29% เทียบกับ 3%, และ content คือ 35% เทียบกับ 20%
    • social inbound ใกล้เคียงกันที่ 30% เทียบกับ 27% แต่ cold outreach อยู่ที่ 32% เทียบกับ 36% และเครือข่ายส่วนตัวอยู่ที่ 47% เทียบกับ 57% ซึ่งสูงกว่าในทีมที่ไม่มีคอมมูนิตี้
    • ในสภาพแวดล้อมที่ใครก็ปล่อยผลิตภัณฑ์ได้ การกระจายสินค้าคือคอขวด และทีมที่สร้างคอมมูนิตี้มีเส้นทางหาลูกค้าที่ต่างออกไป

การถอนตัวออกจากช่องทางของผู้ก่อตั้งและความกังวลทางธุรกิจแบบใหม่

  • การใช้โซเชียลมีเดียของผู้ก่อตั้งลดลงในทุกแพลตฟอร์มหลัก ยกเว้น TikTok
    • แพลตฟอร์มที่ใช้สัปดาห์ละ 3 ครั้งขึ้นไปคือ YouTube 61%, Instagram·LinkedIn อย่างละ 51%, X 38%, Reddit 28%, Discord 21%, และ TikTok 18%
    • X ลดลง 6 จุดเปอร์เซ็นต์, LinkedIn ลดลง 3 จุดเปอร์เซ็นต์, และ Reddit กับ Discord ลดลง 3~4 จุดเปอร์เซ็นต์
    • ผู้ตอบ 11% ระบุว่าเลิกใช้โซเชียลมีเดียแล้ว และสัดส่วนที่ ไม่มี online persona เพิ่มขึ้น 5 จุดเปอร์เซ็นต์เป็น 33%
  • สัดส่วนผู้ตอบที่ไม่เข้าร่วมงานประชุมอุตสาหกรรมเพิ่มขึ้น 10 จุดเปอร์เซ็นต์จนแตะ 60%
    • Google Cloud Next 12%, AWS re:Invent 11%, Y Combinator Demo Day และ Web Summit อย่างละ 9%, Microsoft Build และ Open Source Summit อย่างละ 8%
    • เมื่อส่วนแบ่งของงานหลักลดลง ตลาดที่การตลาดนักพัฒนาแบบเน้นคอนเฟอเรนซ์เข้าถึงได้ก็หดตัวลงตาม
  • ในหมวดความท้าทายทางธุรกิจสูงสุด ความซับซ้อนทางเทคนิค ลดจาก 24% เหลือ 11% ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่ที่สุดของทั้งการสำรวจ
    • ตามด้วยการหาลูกค้า 32%, product-market fit 14%, การระดมทุน 13%, burnout 11%, การแข่งขัน·การดิสรัปต์จาก AI 7%, และการเผาเงินสด·runway 4%
    • burnout, การแข่งขันจาก AI และความกังวลเรื่อง runway ที่เพิ่งถูกเพิ่มเข้ามา มีสัดส่วนรวมใกล้เคียงกับส่วนที่เคยเลือกความซับซ้อนทางเทคนิคในอดีต
    • ในทีมขนาด 1~10 คน burnout แซงความซับซ้อนทางเทคนิคขึ้นมาเป็นความท้าทายอันดับสองแล้ว
  • สัดส่วนผู้ตอบที่มองโลกในแง่ดีต่อสถานการณ์โลกอยู่ที่ 57% ลดลง 1 จุดเปอร์เซ็นต์จากปีก่อน แต่ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ
    • ในกลุ่มผู้ก่อตั้ง 58% มองโลกในแง่ดี แต่ในกลุ่มที่ไม่ใช่ผู้ก่อตั้งมี 49%, โดย 27% ของทั้งหมดเป็นกลาง และ 16% มองโลกในแง่ลบ
  • ยิ่งสัดส่วนโค้ดจาก AI สูง ระดับความมองโลกในแง่ดีก็ยิ่งสูง แต่สัดส่วนการทำรายได้กลับยิ่งต่ำ
    • ผู้ก่อตั้งที่ไม่ใช้ AI code มีอัตรามองโลกในแง่ดี 49%, ส่วนกลุ่มที่ใช้ AI มากอยู่ที่ 61%
    • สัดส่วนที่กำลังทำรายได้อยู่ตอนนี้คือ 56% ในกลุ่มที่ไม่ใช้ AI และ 31% ในกลุ่มที่ใช้ AI มาก
    • ทีมที่ใช้ AI มากที่สุดมักมีสัดส่วน bootstrap สูงกว่า อยู่ในระยะเริ่มต้นกว่า และยังเผชิญกับอุปสงค์ของตลาดต่อผลิตภัณฑ์ที่สร้างน้อยกว่า

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
ligion 7 시간 전

จากประสบการณ์ที่ลองทำโปรเจกต์สองตัวด้วย AI จนถึงขั้นผูกโดเมนเอง เลยมีหลายจุดที่อ่านแล้วรู้สึกเห็นด้วยมาก