🕵️‍♂️ แคมเปญ JS#SMUGGLER: มัลแวร์ใหม่แพร่ผ่านเว็บไซต์ติดเชื้อ นักวิจัยจาก Securonix Threat Research รายงานการค้นพบแคมเปญมัลแวร์ใหม่ชื่อ JS#SMUGGLER ซึ่งใช้เทคนิคหลายชั้นในการแพร่กระจายและติดตั้ง NetSupport RAT บนเครื่อง Windows ของเหยื่อ โดยเริ่มต้นจากการฝังโค้ด JavaScript ที่ถูก obfuscate (ทำให้ยุ่งเหยิง) ลงในเว็บไซต์ที่ถูกเจาะ เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับของระบบรักษาความปลอดภัย ⚡ ขั้นตอนการโจมตี 3 ระดับ 1️⃣ JavaScript Loader – เมื่อผู้ใช้เข้าเว็บไซต์ที่ติดเชื้อ โค้ดจะตรวจสอบว่าเป็น desktop หรือ mobile หากเป็น desktop จะโหลด payload ต่อไป 2️⃣ HTA (HTML Application) – ใช้โปรแกรม mshta.exe ของ Windows รันโค้ดที่ถูกเข้ารหัสหลายชั้น (AES-256, Base64, GZIP) โดยไม่ทิ้งไฟล์หลักไว้ในดิสก์ ทำให้ยากต่อการตรวจจับ 3️⃣ NetSupport RAT – ติดตั้งตัว Remote Access Trojan ที่ให้แฮกเกอร์ควบคุมเครื่องได้เต็มรูปแบบ เช่น การเข้าถึงไฟล์, รันคำสั่ง, และสอดส่องกิจกรรมของผู้ใช้ 🔐 เทคนิคการซ่อนตัว มัลแวร์จะสร้างโฟลเดอร์ที่ดูปกติ เช่น C:\ProgramData\CommunicationLayer\ และเพิ่ม shortcut ปลอมชื่อ WindowsUpdate.lnk ใน Startup เพื่อให้ RAT ทำงานทุกครั้งที่เปิดเครื่อง วิธีนี้ทำให้การติดเชื้อมีความถาวรและยากต่อการสังเกต ⚠️ ความเสี่ยงและคำแนะนำ การโจมตีนี้ถือว่ามีความซับซ้อนและเป็นมืออาชีพสูง ผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่รู้ตัวเลยว่าถูกติดเชื้อ การป้องกันที่ดีที่สุดคือ: 🪛 หลีกเลี่ยงการดาวน์โหลดไฟล์จากเว็บไซต์ที่ไม่น่าเชื่อถือ 🪛 ใช้ระบบตรวจจับ endpoint ที่สามารถตรวจสอบ script และ process ที่ผิดปกติ 🪛 อัปเดตซอฟต์แวร์และระบบปฏิบัติการอย่างสม่ำเสมอ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การค้นพบมัลแวร์ JS#SMUGGLER ➡️ ใช้ JavaScript obfuscation และ HTA เพื่อแพร่กระจาย ➡️ ติดตั้ง NetSupport RAT บน Windows ✅ เทคนิคการทำงาน ➡️ เข้ารหัสหลายชั้น (AES-256, Base64, GZIP) ➡️ สร้าง shortcut ปลอม WindowsUpdate.lnk เพื่อรันอัตโนมัติ ‼️ ความเสี่ยงต่อผู้ใช้ ⛔ แฮกเกอร์สามารถควบคุมเครื่องได้เต็มรูปแบบ ⛔ ยากต่อการตรวจจับเพราะไม่ทิ้งไฟล์หลักบนดิสก์ ‼️ แนวทางป้องกัน ⛔ หลีกเลี่ยงเว็บไซต์และไฟล์ที่ไม่น่าเชื่อถือ ⛔ ใช้ระบบตรวจจับ endpoint และอัปเดตซอฟต์แวร์เสมอ https://hackread.com/jssmuggler-netsupport-rat-infected-sites/

🕵️‍♂️ ChrimeraWire Trojan: มัลแวร์ใหม่ที่ปลอมพฤติกรรมการค้นหาใน Chrome นักวิจัยจาก Doctor Web ได้ค้นพบมัลแวร์ใหม่ชื่อ ChrimeraWire ซึ่งมีเป้าหมายหลักไม่ใช่การขโมยข้อมูลหรือเข้ารหัสไฟล์ แต่เป็นการ ปลอมพฤติกรรมการค้นหาและการคลิกใน Google Chrome เพื่อดันอันดับเว็บไซต์ในผลการค้นหา (SEO manipulation) โดยทำให้เหมือนกับว่ามีผู้ใช้จริงกำลังค้นหาและคลิกเข้าไปในเว็บไซต์เป้าหมาย ⚡ วิธีการทำงานของ ChrimeraWire 🐞 มัลแวร์จะถูกติดตั้งผ่าน infection chain หลายชั้น โดยเริ่มจาก downloader trojan ที่ตรวจสอบสภาพแวดล้อม หากพบว่าเป็นเครื่องจริงจะดาวน์โหลดสคริปต์ Python และ DLL อันตราย 🐞 ใช้เทคนิค DLL hijacking และ privilege escalation เพื่อให้ได้สิทธิ์ระดับสูง 🐞 ดาวน์โหลด Chrome เวอร์ชันพิเศษจากเซิร์ฟเวอร์ที่กำหนด และติดตั้ง extensions เพื่อหลบเลี่ยง CAPTCHA 🐞 เปิด Chrome ในโหมดซ่อน (hidden window) และเชื่อมต่อกับ C2 server ผ่าน WebSocket เพื่อรับคำสั่ง เช่น คำค้นหา, เว็บไซต์ที่จะคลิก, จำนวนครั้ง และระยะเวลาพักระหว่างการคลิก 🎯 เป้าหมายและความสามารถเพิ่มเติม ChrimeraWire ถูกใช้เพื่อสร้าง ทราฟฟิกปลอม ให้กับเว็บไซต์ที่ต้องการเพิ่มอันดับ SEO โดยใช้พฤติกรรมที่ดูเหมือนมนุษย์จริง เช่น การคลิกแบบสุ่ม, การหยุดพักระหว่างการใช้งาน, และการสลับลำดับลิงก์ เพื่อหลบเลี่ยงระบบตรวจจับบอท นอกจากนี้ยังมีฟังก์ชันเสริม เช่น การอ่านเนื้อหาเว็บ, การถ่ายภาพหน้าจอ, และการกรอกฟอร์ม ซึ่งแม้ยังไม่ถูกใช้งานเต็มที่ แต่มีศักยภาพที่จะถูกนำไปใช้ในอนาคต ⚠️ ความเสี่ยงและคำแนะนำ แม้เป้าหมายหลักคือการดันอันดับเว็บไซต์ แต่โครงสร้างของ ChrimeraWire เปิดโอกาสให้ถูกปรับใช้ในรูปแบบอื่น เช่น การเก็บข้อมูล, การทำฟิชชิ่ง หรือการโจมตีอัตโนมัติในวงกว้าง องค์กรและผู้ใช้ควรตรวจสอบสัญญาณผิดปกติ เช่น Chrome ที่รันโดยไม่มีการเปิดหน้าต่าง, scheduled tasks ที่เชื่อมโยงกับ Python หรือ Chrome, และการดาวน์โหลดที่เกี่ยวข้องกับ PowerShell 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การค้นพบ ChrimeraWire ➡️ มัลแวร์ใหม่ที่ปลอมพฤติกรรมการค้นหาใน Chrome ➡️ ใช้ infection chain หลายชั้นก่อนติดตั้ง ✅ วิธีการทำงาน ➡️ ใช้ DLL hijacking และ privilege escalation ➡️ ดาวน์โหลด Chrome พิเศษพร้อม extensions หลบ CAPTCHA ➡️ รับคำสั่งจาก C2 server ผ่าน WebSocket ✅ เป้าหมายหลัก ➡️ สร้างทราฟฟิกปลอมเพื่อดันอันดับ SEO ➡️ ใช้พฤติกรรมคลิกที่ดูเหมือนมนุษย์จริง ‼️ ความเสี่ยงต่อผู้ใช้และองค์กร ⛔ อาจถูกปรับใช้เพื่อเก็บข้อมูลหรือทำฟิชชิ่ง ⛔ ตรวจสอบ Chrome ที่รันแบบซ่อนและ scheduled tasks ที่ผิดปกติ https://hackread.com/chrimerawire-trojan-fakes-chrome-search-activity/

📰 Microsoft Copilot กำลังเผชิญวิกฤติ AI ขาดความนิยม ในรายงานล่าสุด Microsoft ถูกวิจารณ์อย่างหนักว่า AI ผลิตภัณฑ์ภายใต้แบรนด์ Copilot ไม่สามารถดึงดูดผู้ใช้ได้มากพอ ขณะที่คู่แข่งอย่าง Google Gemini กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ทั้งในด้านฟีเจอร์และการใช้งานจริงในชีวิตประจำวัน ผู้ใช้จำนวนมากมองว่า Copilot ถูกปล่อยออกมาในสภาพ “ครึ่งๆ กลางๆ” และไม่ตอบโจทย์การทำงานที่แท้จริง ทำให้ภาพลักษณ์ของ Microsoft เสี่ยงต่อการถูกเปรียบเทียบกับ Internet Explorer ที่เคยถูกตราหน้าว่าเชื่องช้าและด้อยคุณภาพ Google Gemini กลายเป็นตัวอย่างของการพัฒนา AI ที่ “คิดก่อนทำ” โดยเน้นการออกแบบฟีเจอร์ที่ใช้งานได้จริง เช่น การจัดตารางประชุมด้วยภาษาธรรมชาติ หรือการแก้ไขภาพบนมือถือที่เหนือกว่าเครื่องมือของ Microsoft อย่างมาก ความแตกต่างนี้สะท้อนให้เห็นถึงการวางกลยุทธ์ที่ต่างกัน: Microsoft รีบปล่อยฟีเจอร์เพื่อเอาใจนักลงทุน แต่ Google ลงทุนเวลาเพื่อสร้างคุณภาพที่ผู้ใช้สัมผัสได้จริง นอกจากนี้ ปัญหาของ Microsoft ยังซับซ้อนขึ้นจากการพึ่งพา OpenAI ซึ่งกำลังเผชิญหนี้สินและแรงกดดันทางธุรกิจ หาก OpenAI สะดุด Microsoft ก็จะได้รับผลกระทบโดยตรง เพราะ Copilot ถูกสร้างบนเทคโนโลยีของ OpenAI เป็นหลัก ในทางกลับกัน Google กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ของตัวเอง ตั้งแต่ฮาร์ดแวร์ไปจนถึงซอฟต์แวร์ ทำให้มีความมั่นคงและยืดหยุ่นมากกว่า อย่างไรก็ตาม Microsoft ยังมีจุดแข็งบางด้าน เช่น GitHub Copilot ที่ได้รับการยอมรับในวงการนักพัฒนา และความพยายามสร้างชิป AI ของตัวเองเพื่อหลีกเลี่ยงการพึ่งพา NVIDIA หรือ OpenAI แต่หากไม่ปรับปรุงคุณภาพและทิศทาง กลยุทธ์ “ปล่อยก่อนแก้ทีหลัง” อาจทำให้ Microsoft สูญเสียโอกาสในยุคที่ AI กำลังกลายเป็นหัวใจหลักของการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สถานการณ์ AI ของ Microsoft ➡️ Copilot ถูกวิจารณ์ว่าเป็นผลิตภัณฑ์ที่ยังไม่สมบูรณ์และไม่ตอบโจทย์ผู้ใช้ ➡️ Google Gemini กำลังแซงหน้าในด้านคุณภาพและการใช้งานจริง ✅ ปัจจัยการแข่งขัน ➡️ Microsoft พึ่งพา OpenAI ซึ่งกำลังมีปัญหาทางการเงิน ➡️ Google ลงทุนสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ของตัวเอง ทำให้มั่นคงกว่า ✅ จุดแข็งของ Microsoft ➡️ GitHub Copilot ได้รับความนิยมในวงนักพัฒนา ➡️ มีการพัฒนาชิป AI ของตัวเองเพื่อลดการพึ่งพา NVIDIA ‼️ คำเตือนต่ออนาคต Microsoft ⛔ กลยุทธ์ “ปล่อยก่อนแก้ทีหลัง” เสี่ยงทำให้ภาพลักษณ์ AI ของ Microsoft กลายเป็นเหมือน Internet Explorer ⛔ หากไม่ปรับปรุงคุณภาพและทิศทาง อาจสูญเสียความเป็นผู้นำในตลาด AI https://www.windowscentral.com/artificial-intelligence/microsoft-has-a-problem-nobody-wants-to-buy-or-use-its-shoddy-ai

💼 IBM เข้าซื้อ Confluent: ก้าวสำคัญสู่ยุคข้อมูลเรียลไทม์ IBM ได้บรรลุข้อตกลงในการเข้าซื้อกิจการ Confluent ซึ่งเป็นบริษัทผู้บุกเบิกด้าน data streaming ที่สร้างขึ้นจาก Apache Kafka โดยดีลนี้มีมูลค่า 31 ดอลลาร์ต่อหุ้นแบบ all-cash และคาดว่าจะปิดการทำธุรกรรมภายในกลางปี 2026 หลังจากได้รับการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล Confluent จะยังคงดำเนินงานในฐานะแบรนด์และธุรกิจที่แยกออกมา แต่จะได้รับการสนับสนุนจาก IBM ในการขยายการใช้งานสถาปัตยกรรมข้อมูลแบบ event-driven intelligence ไปสู่ตลาดองค์กรทั่วโลก การผนึกกำลังนี้สะท้อนถึงความเชื่อร่วมกันว่า ข้อมูลคือหัวใจสำคัญของการขับเคลื่อน AI และการปรับปรุงระบบธุรกิจสมัยใหม่ Jay Kreps ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Confluent กล่าวว่าการเข้าร่วมกับ IBM จะช่วยให้บริษัทสามารถขยายวิสัยทัศน์ในการ “ตั้งข้อมูลให้เคลื่อนไหว” ไปสู่ระดับที่ใหญ่ขึ้นและมีผลกระทบมากขึ้น โดย IBM เองก็มีประสบการณ์ด้านการสนับสนุนโอเพนซอร์สจากการเข้าซื้อ Red Hat และ HashiCorp มาก่อนหน้านี้ ทำให้การเข้าซื้อ Confluent เป็นการต่อยอดเชิงกลยุทธ์ที่ชัดเจน ในระหว่างที่รอการปิดดีล Confluent จะยังคงดำเนินงานอย่างอิสระ โดยพนักงานยังคงได้รับสิทธิประโยชน์และนโยบายเดิม พร้อมทั้งต้องส่งมอบพันธสัญญาแก่ลูกค้าและพันธมิตรต่อไป การเข้าซื้อครั้งนี้จึงถูกมองว่าเป็นการ “ขยายภารกิจ” มากกว่าการเปลี่ยนแปลงทิศทางของบริษัท 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ รายละเอียดการเข้าซื้อ ➡️ IBM เข้าซื้อ Confluent ด้วยราคา 31 ดอลลาร์ต่อหุ้นแบบ all-cash ➡️ คาดว่าจะปิดดีลกลางปี 2026 หลังการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล ✅ กลยุทธ์และเป้าหมาย ➡️ Confluent จะยังคงดำเนินงานเป็นแบรนด์แยกภายใน IBM ➡️ มุ่งสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อรองรับ AI ในระดับองค์กร ✅ จุดแข็งร่วมกัน ➡️ IBM มีประสบการณ์ด้านโอเพนซอร์สจากการเข้าซื้อ Red Hat และ HashiCorp ➡️ Confluent มีความเชี่ยวชาญด้าน data streaming และ event-driven architecture ‼️ ความเสี่ยงและข้อควรระวัง ⛔ ดีลยังขึ้นอยู่กับการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแลและการโหวตจากผู้ถือหุ้น ⛔ อาจเกิดความเสี่ยงด้านการรักษาบุคลากรหลักและความสัมพันธ์กับลูกค้าในช่วงการเปลี่ยนผ่าน https://www.confluent.io/blog/ibm-to-acquire-confluent/

🔡 การใช้โมเดลภาษาที่อิงกับ “bag of words” ซึ่งมองคำเป็นเพียงหน่วยแยก ๆ โดยไม่สนใจบริบท ทำให้เกิดข้อจำกัดในการทำความเข้าใจความหมายที่แท้จริงของภาษา แนวคิด Bag of Words (BoW) เป็นวิธีการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ใช้กันมานาน โดยมองข้อความเป็นเพียงชุดของคำที่ไม่เรียงลำดับและไม่สนใจความสัมพันธ์เชิงไวยากรณ์ แม้ว่าจะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อความเชิงสถิติทำได้ง่าย แต่ก็ถูกวิจารณ์ว่าเป็นการลดทอนความซับซ้อนของภาษาให้เหลือเพียงตัวเลขและความถี่ของคำ บทความนี้ชี้ให้เห็นว่า การใช้ BoW ทำให้โมเดลไม่สามารถเข้าใจ ความหมายเชิงบริบท ได้จริง เช่น คำว่า “bank” อาจหมายถึงธนาคารหรือฝั่งแม่น้ำ แต่ BoW จะไม่สามารถแยกแยะได้หากไม่มีข้อมูลเพิ่มเติม การละเลยบริบทเช่นนี้อาจนำไปสู่การตีความผิดพลาดและผลลัพธ์ที่ไม่แม่นยำ นอกจากนี้ ผู้เขียนยังสะท้อนว่า การพึ่งพา BoW เป็นการ “ทำให้ภาษากลายเป็นเศษซาก” เพราะมันไม่สามารถจับความละเอียดอ่อนของการสื่อสารมนุษย์ได้ เช่น อารมณ์ เสียงประชด หรือการเล่นคำ ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้ภาษามีชีวิตชีวาและทรงพลัง การวิจารณ์นี้จึงเป็นการเรียกร้องให้วงการ NLP มุ่งไปสู่โมเดลที่เข้าใจความหมายเชิงลึกมากขึ้น ในยุคปัจจุบัน แม้ว่าโมเดลใหม่ ๆ อย่าง Transformer และ LLMs จะก้าวข้ามข้อจำกัดของ BoW ไปแล้ว แต่บทความนี้เตือนว่าเรายังต้องระวังไม่ให้การลดทอนภาษากลายเป็นการทำลายความหมายที่แท้จริง เพราะแม้เทคโนโลยีจะก้าวหน้า แต่หากละเลยความซับซ้อนของภาษา ก็อาจทำให้ AI เข้าใจโลกได้เพียงผิวเผิน 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ แนวคิด Bag of Words ➡️ มองข้อความเป็นชุดคำที่ไม่เรียงลำดับ ➡️ ใช้ง่ายแต่ไม่สนใจความสัมพันธ์เชิงไวยากรณ์ ✅ ข้อจำกัดของ BoW ➡️ ไม่สามารถเข้าใจความหมายเชิงบริบท เช่น คำที่มีหลายความหมาย ➡️ ลดทอนความซับซ้อนของภาษาเหลือเพียงตัวเลขและความถี่ ✅ การเปรียบเทียบกับโมเดลใหม่ ➡️ Transformer และ LLMs ก้าวข้ามข้อจำกัดของ BoW ➡️ สามารถจับความหมายและบริบทได้ดีกว่า ‼️ คำเตือนจากบทความ ⛔ การลดทอนภาษามากเกินไปอาจทำลายความหมายที่แท้จริง ⛔ AI อาจเข้าใจโลกเพียงผิวเผินหากละเลยความละเอียดอ่อนของภาษา https://www.experimental-history.com/p/bag-of-words-have-mercy-on-us

🌐 Claude ล้มเหลวในการสร้างเว็บ Space Jam 1996 บทความ “I failed to recreate the 1996 Space Jam Website with Claude” เล่าประสบการณ์ของผู้เขียนที่พยายามใช้ AI Claude เพื่อสร้างเว็บ Space Jam รุ่นปี 1996 ขึ้นมาใหม่จากภาพสกรีนช็อตและไฟล์ asset แต่ไม่สำเร็จ เนื่องจาก Claude ไม่สามารถจัดการกับรายละเอียดเชิงพิกเซลและโครงสร้างเชิงเรขาคณิตได้แม่นยำ เว็บไซต์ Space Jam ปี 1996 ของ Warner Bros. ถือเป็นตัวอย่างคลาสสิกของยุคแรกเริ่มของการออกแบบเว็บ ด้วยพื้นหลัง GIF แบบดาวระยิบระยับและการจัดวางองค์ประกอบแบบ absolute positioning ผู้เขียนบทความพยายามใช้ AI Claude เพื่อสร้างเว็บนี้ขึ้นมาใหม่จากสกรีนช็อตและไฟล์ asset ที่มีอยู่ แต่ผลลัพธ์กลับไม่ตรงตามต้นฉบับ แม้ Claude จะสามารถเข้าใจโครงสร้างเชิงความหมาย เช่น “นี่คือดาวเคราะห์” หรือ “องค์ประกอบเหล่านี้จัดเรียงเป็นวงโคจร” แต่เมื่อถึงขั้นตอนการสร้าง HTML และ CSS กลับไม่สามารถจัดตำแหน่งได้อย่างแม่นยำ การวิเคราะห์เชิงพิกเซล เช่น ระยะห่างหรือพิกัดที่แท้จริง กลายเป็นจุดอ่อนที่ทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยนไปจากต้นฉบับ ผู้เขียนได้ทดลองหลายวิธี เช่น การใช้ grid overlays, การเปรียบเทียบภาพแบบ color-diff, และการแบ่งภาพออกเป็นส่วนย่อยเพื่อให้ Claude วิเคราะห์ แต่ทุกครั้ง Claude ยังคง “มั่นใจเกินจริง” ว่าผลงานของตนถูกต้อง ทั้งที่จริงแล้วตำแหน่งดาวเคราะห์และองค์ประกอบต่าง ๆ ยังผิดพลาดอยู่มาก บทความสรุปว่า Claude มีความสามารถในการเข้าใจเชิงความหมายของภาพ แต่ขาดความแม่นยำเชิงเรขาคณิตและพิกเซล ทำให้การสร้างเว็บที่ต้องการความเที่ยงตรงสูง เช่น Space Jam 1996 เป็นงานที่เกินขีดความสามารถของโมเดลในปัจจุบัน และสะท้อนข้อจำกัดของ AI ด้านการประมวลผลภาพเชิงโครงสร้าง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ความพยายามในการสร้างเว็บ Space Jam 1996 ➡️ ใช้ Claude พร้อมสกรีนช็อตและ asset ของเว็บต้นฉบับ ➡️ ผลลัพธ์ใกล้เคียงแต่ไม่ตรงตามต้นฉบับ ✅ ข้อจำกัดของ Claude ➡️ เข้าใจเชิงความหมายของภาพ เช่น การจัดเรียงเป็นวงโคจร ➡️ ไม่สามารถวัดพิกเซลหรือจัดตำแหน่งได้แม่นยำ ✅ วิธีการที่ผู้เขียนลองใช้ ➡️ grid overlays และการเปรียบเทียบภาพแบบ color-diff ➡️ การแบ่งภาพออกเป็นส่วนย่อยเพื่อวิเคราะห์ ‼️ คำเตือนจากบทความ ⛔ Claude มักมั่นใจเกินจริงกับผลลัพธ์ที่ผิดพลาด ⛔ AI ยังไม่พร้อมสำหรับงานที่ต้องการความเที่ยงตรงเชิงเรขาคณิตสูง https://j0nah.com/i-failed-to-recreate-the-1996-space-jam-website-with-claude

💸 “เสียเวลาชีวิตไป 8 ปีกับ Crypto” โพสต์บน X โดยผู้ใช้ Ken Changh สะท้อนความผิดหวังหลังจากใช้เวลานานถึง 8 ปีในวงการคริปโต โดยเจ้าตัวเล่าว่าประสบการณ์ที่ผ่านมานั้นเต็มไปด้วยความคาดหวังสูง แต่ผลลัพธ์กลับไม่คุ้มค่า ทั้งในแง่การเงินและชีวิตส่วนตัว ทำให้เขามองว่าการลงทุนในคริปโตเป็นการเสียเวลาและพลังงานไปโดยเปล่าประโยชน์ เนื้อหานี้สะท้อนถึงความจริงที่หลายคนในวงการคริปโตเคยเจอ — ความผันผวนสูง, การขาดความแน่นอน, และการถูกกระแส hype ครอบงำ จนทำให้ผู้ลงทุนจำนวนมากสูญเสียทั้งเงินและเวลาไปกับการไล่ตามโอกาสที่ไม่มั่นคง ความผิดหวังของ Ken จึงเป็นเสียงเตือนที่ชัดเจนต่อผู้ที่ยังคงมองคริปโตเป็นเส้นทางแห่งความมั่งคั่งรวดเร็ว ในอีกมุมหนึ่ง เรื่องนี้ยังสะท้อนถึงความเปลี่ยนแปลงของวงการคริปโตที่เริ่มถูกตั้งคำถามมากขึ้น ไม่ใช่เพียงเรื่องการลงทุน แต่รวมถึงความยั่งยืนของเทคโนโลยีและโครงสร้างเศรษฐกิจที่มันพยายามสร้างขึ้นมา หลายคนเริ่มหันไปมองว่า blockchain และ crypto อาจไม่ได้เป็น “อนาคตของการเงิน” อย่างที่เคยถูกโฆษณาไว้ ท้ายที่สุด เรื่องราวนี้ไม่เพียงแต่เป็นการระบายความผิดหวังส่วนตัว แต่ยังเป็นบทเรียนสำหรับผู้ที่กำลังพิจารณาเข้าสู่วงการคริปโต ว่าควรตระหนักถึงความเสี่ยงและไม่ควรฝากอนาคตทั้งหมดไว้กับสิ่งที่ยังไม่มั่นคง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ประสบการณ์ของ Ken Changh ➡️ ใช้เวลา 8 ปีในวงการคริปโตแต่รู้สึกเสียเวลาและพลังงาน ➡️ ผลลัพธ์ไม่คุ้มค่า ทั้งด้านการเงินและชีวิตส่วนตัว ✅ ภาพสะท้อนของวงการคริปโต ➡️ ความผันผวนสูงและการถูก hype ครอบงำ ➡️ นักลงทุนจำนวนมากสูญเสียเงินและเวลา ✅ มุมมองต่ออนาคตคริปโต ➡️ เริ่มถูกตั้งคำถามเรื่องความยั่งยืนและบทบาทในเศรษฐกิจ ➡️ Blockchain และ crypto อาจไม่ใช่อนาคตการเงินอย่างที่เคยถูกโฆษณา ‼️ คำเตือนจากเรื่องนี้ ⛔ การลงทุนในคริปโตมีความเสี่ยงสูงและไม่มั่นคง ⛔ ไม่ควรฝากอนาคตทั้งหมดไว้กับตลาดที่ยังไม่พิสูจน์ความยั่งยืน https://x.com/kenchangh/status/1994854381267947640

🏥 ผู้คนกำลังอัปโหลดเวชระเบียนเข้าสู่ AI Chatbots ผู้คนทั่วโลกกำลังอัปโหลดผลตรวจเลือด, บันทึกแพทย์ และรายงานการผ่าตัดเข้าสู่ AI Chatbots เช่น ChatGPT เพื่อหาคำตอบด้านสุขภาพ แต่สิ่งนี้สร้างทั้ง โอกาส และ ความเสี่ยง โดยเฉพาะเรื่อง ความแม่นยำของข้อมูล และ ความเป็นส่วนตัว แม้จะมีความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความแม่นยำ แต่ผู้ใช้จำนวนมากทั่วโลกเริ่มนำข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคล เช่น ผลตรวจเลือด, ภาพถ่ายทางการแพทย์, บันทึกแพทย์ และรายงานการผ่าตัด ไปใส่ใน ChatGPT และ AI Chatbots อื่น ๆ เพื่อหาคำตอบที่รวดเร็วและเข้าใจง่ายกว่าการรอพบแพทย์ ตัวอย่างเช่น Mollie Kerr วัย 26 ปี อัปโหลดผลตรวจฮอร์โมนเข้าสู่ ChatGPT และได้รับคำตอบว่าอาจเป็นเนื้องอกต่อมใต้สมอง แม้แพทย์จะสั่ง MRI ตรวจ แต่ผลกลับไม่พบเนื้องอกใด ๆ ขณะที่ Elliot Royce วัย 63 ปี ได้ผลลัพธ์ที่ช่วยชีวิต เมื่อ ChatGPT แนะนำให้ตรวจเชิงลึกจนพบการอุดตันเส้นเลือดหัวใจถึง 85% และได้รับการรักษาด้วยการใส่ stent อย่างไรก็ตาม งานวิจัยพบว่า ความแม่นยำของการวินิจฉัยจาก Chatbots ต่ำกว่า 50% หากผู้ใช้ไม่มีความรู้ทางการแพทย์ และที่สำคัญคือ กฎหมาย HIPAA ไม่ครอบคลุมบริษัทที่ให้บริการ Chatbots ทำให้ผู้ใช้แทบไม่มีสิทธิ์ควบคุมข้อมูลสุขภาพที่อัปโหลดไปแล้ว ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า แม้บริษัทอย่าง OpenAI จะมีมาตรการป้องกัน เช่น การอนุญาตให้ผู้ใช้ opt-out จากการใช้ข้อมูลเพื่อฝึกโมเดล แต่ก็ไม่สามารถรับประกันได้ว่าจะไม่มีการรั่วไหล ข้อมูลสุขภาพที่ละเอียดอ่อนอาจถูกเชื่อมโยงกลับไปยังบุคคล แม้จะลบชื่อหรือ metadata ออกไปแล้วก็ตาม 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การใช้งานจริง ➡️ ผู้ใช้ทั่วโลกอัปโหลดผลตรวจเลือด, บันทึกแพทย์ และรายงานการผ่าตัดเข้าสู่ Chatbots ➡️ บางกรณีช่วยให้ตรวจพบโรคร้ายแรง แต่บางกรณีให้ผลลัพธ์ผิดพลาด ✅ ความแม่นยำและข้อจำกัด ➡️ งานวิจัยพบว่าความแม่นยำต่ำกว่า 50% หากไม่มีความรู้ทางการแพทย์ ➡️ Chatbots มักให้คำตอบทั่วไป ไม่ได้ปรับตามข้อมูลเฉพาะบุคคล ✅ ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว ➡️ กฎหมาย HIPAA ไม่ครอบคลุมบริษัท Chatbots ➡️ ผู้ใช้แทบไม่มีสิทธิ์ควบคุมข้อมูลที่อัปโหลดแล้ว ‼️ คำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ ⛔ ข้อมูลสุขภาพที่ละเอียดอ่อนอาจถูกเชื่อมโยงกลับไปยังบุคคล แม้จะลบชื่อออกแล้ว ⛔ การรั่วไหลของข้อมูลสุขภาพอาจนำไปสู่การเลือกปฏิบัติหรือผลกระทบทางสังคม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/08/people-are-uploading-their-medical-records-to-ai-chatbots

🇦🇺 การทดลองครั้งใหญ่: กฎหมายห้ามเด็กอายุต่ำกว่า 16 ใช้โซเชียลมีเดียในออสเตรเลีย รัฐบาลออสเตรเลียเริ่มต้นการทดลองทางสังคมครั้งใหญ่ ด้วยการออกกฎหมายห้ามเด็กอายุต่ำกว่า 16 ปีใช้แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เช่น TikTok, Snapchat, YouTube และ Instagram โดยมีเป้าหมายเพื่อปกป้องเยาวชนจากผลกระทบด้านสุขภาพจิตและการเสพติดออนไลน์ อย่างไรก็ตาม เด็กวัยรุ่นจำนวนมากกลับแสดงความสงสัยและไม่มั่นใจว่ากฎหมายนี้จะช่วยได้จริง วัยรุ่นบางคน เช่น Darcey Pritchard วัย 15 ปี เลือกที่จะลบ Snapchat ออกจากโทรศัพท์เพราะรู้สึกว่าถูก “ดูดเข้าไป” โดยอัลกอริทึม ขณะที่เพื่อนของเธอ Luca Hagop ใช้เวลาไปกว่า 34 ชั่วโมงบน Instagram ในหนึ่งสัปดาห์ โดยแชร์คลิปสัตว์เลี้ยงและวิดีโอที่ “ตลกเพราะมันไม่ตลก” สะท้อนให้เห็นถึงความขัดแย้งระหว่างความตั้งใจของรัฐกับพฤติกรรมจริงของวัยรุ่น นักวิจารณ์บางรายมองว่ากฎหมายนี้อาจเป็นการควบคุมที่เกินไป และตั้งคำถามว่าจะสามารถบังคับใช้ได้จริงหรือไม่ เนื่องจากวัยรุ่นสามารถหาทางเลี่ยงข้อจำกัดได้ง่าย เช่น การใช้ VPN หรือบัญชีผู้ใหญ่ปลอม ขณะเดียวกัน ผู้สนับสนุนกฎหมายเชื่อว่ามันจะช่วยลดการเสพติดโซเชียลและสร้างสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยขึ้นสำหรับเด็ก การทดลองนี้จึงถูกจับตามองอย่างใกล้ชิด เพราะอาจกลายเป็นต้นแบบให้ประเทศอื่น ๆ พิจารณาแนวทางคล้ายกัน หากผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่ามีผลเชิงบวกต่อสุขภาพจิตและพฤติกรรมของเยาวชนในระยะยาว 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ กฎหมายใหม่ในออสเตรเลีย ➡️ ห้ามเด็กอายุต่ำกว่า 16 ใช้ TikTok, Snapchat, YouTube และ Instagram ➡️ มีเป้าหมายเพื่อปกป้องสุขภาพจิตและลดการเสพติดออนไลน์ ✅ ปฏิกิริยาของวัยรุ่น ➡️ บางคนลบแอปเองเพราะรู้สึกถูกครอบงำโดยอัลกอริทึม ➡️ หลายคนยังใช้โซเชียลอย่างหนัก เช่น ใช้ Instagram กว่า 34 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ✅ มุมมองจากสังคม ➡️ ผู้สนับสนุนเชื่อว่าจะช่วยลดการเสพติดและสร้างสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย ➡️ นักวิจารณ์ตั้งคำถามเรื่องการบังคับใช้และการเลี่ยงข้อจำกัด ‼️ คำเตือนและความเสี่ยง ⛔ วัยรุ่นอาจหาทางเลี่ยงกฎหมาย เช่น ใช้ VPN หรือบัญชีปลอม ⛔ หากบังคับใช้ไม่จริงจัง กฎหมายอาจกลายเป็นเพียง “สัญลักษณ์” โดยไม่เกิดผลลัพธ์จริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/08/a-grand-social-media-experiment-begins-in-australia

♣ กองทัพภาค2 เผย กัมพูชาใช้อากาศยานไร้คนขับ ซึ่งมีกล้องวีดีโอถ่ายทอดสดไปยังผู้ควบคุม และมีอากาศยานติดอาวุธจรวด ค.82 มม. ตามมาถล่มทหารไทย นี่คือผลจากการพักรบช่วงข้อตกลงสันติภาพจอมปลอม ใครพบเห็นอากาศยานนี้ตกหล่น ห้ามเข้าใกล้ ห้ามเก็บกู้ มันอาจทำงานอัตโนมัติ #7ดอกจิก

⚖️ นักพัฒนาแอป ICEBlock ฟ้องรัฐบาลทรัมป์ หลังถูกถอดออกจาก App Store นักพัฒนาแอป ICEBlock ซึ่งเป็นแอปยอดนิยมสำหรับแชร์ข้อมูลการพบเห็นเจ้าหน้าที่ตรวจคนเข้าเมือง (ICE) ในสหรัฐฯ ได้ยื่นฟ้องรัฐบาลทรัมป์ โดยกล่าวหาว่ามีการละเมิดสิทธิ์เสรีภาพในการแสดงออก หลังจากที่ Apple ถอดแอปออกจาก App Store ตามแรงกดดันจากรัฐบาลกลาง ICEBlock มีผู้ใช้งานมากกว่า 1 ล้านคน ก่อนถูกถอดออกในเดือนตุลาคม 2025 แอปนี้ถูกใช้โดยชุมชนเพื่อแจ้งเตือนและป้องกันการบุกตรวจคนเข้าเมืองในพื้นที่ต่าง ๆ การถอดถอนครั้งนี้ถือเป็นกรณีที่หายากที่รัฐบาลสหรัฐฯ กดดันบริษัทเทคโนโลยีให้ลบแอปพลิเคชันออกจากแพลตฟอร์ม โจชัว แอรอน (Joshua Aaron) ผู้พัฒนาแอป ได้ยื่นฟ้องต่อศาลรัฐบาลกลาง โดยอ้างว่าการกระทำดังกล่าวละเมิดสิทธิ์ตามรัฐธรรมนูญ และเป็นการปิดกั้นการสื่อสารของประชาชนที่ต้องการปกป้องชุมชนจากการบุกตรวจที่ไม่คาดคิด กรณีนี้กำลังถูกจับตามองอย่างใกล้ชิด เนื่องจากสะท้อนถึงความตึงเครียดระหว่าง สิทธิพลเมือง, เทคโนโลยี และการบังคับใช้กฎหมายตรวจคนเข้าเมือง หากศาลตัดสินว่าการถอดแอปเป็นการละเมิดสิทธิ์ อาจสร้างบรรทัดฐานใหม่ต่อความสัมพันธ์ระหว่างรัฐบาลและบริษัทเทคโนโลยีในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ แอป ICEBlock ถูกถอดออกจาก App Store ➡️ มีผู้ใช้งานกว่า 1 ล้านคนก่อนถูกลบ ➡️ ใช้เพื่อแชร์ข้อมูลการพบเห็นเจ้าหน้าที่ ICE ✅ การฟ้องร้องต่อรัฐบาลทรัมป์ ➡️ นักพัฒนา Joshua Aaron ยื่นฟ้องในศาลรัฐบาลกลาง ➡️ กล่าวหาว่าละเมิดสิทธิ์เสรีภาพในการแสดงออก ✅ ความสำคัญของกรณีนี้ ➡️ เป็นตัวอย่างความขัดแย้งระหว่างสิทธิพลเมืองและการบังคับใช้กฎหมาย ➡️ อาจสร้างบรรทัดฐานใหม่ต่อความสัมพันธ์ระหว่างรัฐบาลกับบริษัทเทคโนโลยี ‼️ คำเตือนและความเสี่ยง ⛔ หากศาลตัดสินเข้าข้างรัฐบาล อาจเปิดทางให้มีการกดดันบริษัทเทคโนโลยีมากขึ้น ⛔ การถอดแอปอาจกระทบต่อความเชื่อมั่นของประชาชนต่อเสรีภาพดิจิทัล https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/09/trump-administration-sued-over-removal-of-app-for-tracking-immigration-agents039-whereabouts

⚖️ สตาร์ทอัพสหรัฐฯ ยื่นขอคืนสิทธิ์เครื่องหมายการค้า Twitter สตาร์ทอัพชื่อ Operation Bluebird จากรัฐเวอร์จิเนีย ได้ยื่นคำร้องต่อสำนักงานสิทธิบัตรและเครื่องหมายการค้าสหรัฐฯ (USPTO) เพื่อขอยกเลิกสิทธิ์เครื่องหมายการค้า “Twitter” และ “tweet” โดยอ้างว่า X Corp ของ Elon Musk ได้ละทิ้งสิทธิ์เหล่านี้ไปแล้ว หลังจากรีแบรนด์ Twitter เป็น X ตั้งแต่ปี 2023 บริษัท Operation Bluebird มีแผนจะใช้ชื่อ “twitter.new” สำหรับแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียใหม่ และได้ยื่นขอจดทะเบียนเครื่องหมายการค้า “Twitter” ด้วยตนเองเมื่อวันที่ 2 ธันวาคม 2025 การเคลื่อนไหวนี้ถือเป็นการท้าทายครั้งใหญ่ต่อ Musk และ X Corp เพราะหาก USPTO เห็นด้วย อาจทำให้ชื่อ Twitter ถูกนำกลับมาใช้งานโดยบริษัทอื่น กรณีนี้สะท้อนถึงความซับซ้อนของการรีแบรนด์ครั้งใหญ่ในโลกเทคโนโลยี การละทิ้งชื่อที่มีมูลค่าทางแบรนด์มหาศาลอย่าง Twitter อาจเปิดช่องให้คู่แข่งเข้ามายึดครองสิทธิ์ทางกฎหมาย และสร้างแพลตฟอร์มใหม่ที่อาศัยชื่อเสียงเดิมในการดึงดูดผู้ใช้ ขณะเดียวกันก็เป็นบทเรียนสำหรับบริษัทเทคโนโลยีที่ต้องระวังผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงแบรนด์ในระดับโลก 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเคลื่อนไหวของ Operation Bluebird ➡️ ยื่นคำร้องต่อ USPTO เพื่อยกเลิกสิทธิ์เครื่องหมายการค้า Twitter และ tweet ➡️ มีแผนเปิดแพลตฟอร์มใหม่ชื่อ “twitter.new” ✅ สถานการณ์ของ X Corp ➡️ หลังรีแบรนด์ Twitter เป็น X ตั้งแต่ปี 2023 สิทธิ์เครื่องหมายการค้าอาจถูกมองว่าละทิ้ง ➡️ หากคำร้องสำเร็จ อาจสูญเสียสิทธิ์ในชื่อ Twitter อย่างถาวร ✅ ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น ➡️ เปิดช่องให้คู่แข่งใช้ชื่อ Twitter เพื่อสร้างแพลตฟอร์มใหม่ ➡️ เป็นบทเรียนด้านการจัดการแบรนด์และทรัพย์สินทางปัญญา ‼️ คำเตือนและความเสี่ยง ⛔ หาก Musk สูญเสียสิทธิ์ Twitter อาจกระทบต่อภาพลักษณ์และมูลค่าของ X Corp ⛔ การใช้ชื่อ Twitter โดยบริษัทอื่นอาจสร้างความสับสนให้ผู้ใช้ทั่วโลก https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/09/us-startup-seeks-to-reclaim-twitter-trademarks-039abandoned039-by-musks-x-

🧪 FDA รับรองเครื่องมือ AI ตัวแรกเพื่อเร่งการพัฒนายารักษาโรคตับ องค์การอาหารและยาสหรัฐฯ (FDA) ได้ประกาศรับรองเครื่องมือ AI ตัวแรกที่ออกแบบมาเพื่อช่วยแพทย์ประเมินโรคตับชนิดรุนแรงในกระบวนการทดลองยา เครื่องมือนี้มีชื่อว่า AIM-NASH ซึ่งทำงานบนระบบคลาวด์และใช้การวิเคราะห์ภาพชิ้นเนื้อตับ เพื่อประเมินสัญญาณของโรค เช่น การสะสมไขมัน, การอักเสบ และการเกิดพังผืด ปัจจุบันการประเมินโรคตับในผู้ป่วยที่เข้าร่วมการทดลองยามักต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญหลายคนตรวจสอบชิ้นเนื้อด้วยตา ซึ่งใช้เวลานานและอาจมีความไม่สอดคล้องกัน AIM-NASH จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อ มาตรฐานการประเมินที่แม่นยำและรวดเร็วกว่า โดยผลลัพธ์จาก AI จะถูกส่งต่อให้แพทย์ตีความขั้นสุดท้าย โรคที่เครื่องมือนี้มุ่งเป้า คือ Metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH) ซึ่งส่งผลกระทบต่อประชากรหลายล้านคนในสหรัฐฯ และอาจนำไปสู่ภาวะตับวายหรือมะเร็งตับได้ การใช้ AI ในการประเมินโรคนี้คาดว่าจะช่วยลดเวลาและต้นทุนในการพัฒนายาใหม่ลงได้ถึงครึ่งหนึ่งภายใน 3–5 ปี การรับรองครั้งนี้ถือเป็นก้าวสำคัญ เพราะ FDA ยืนยันว่า AIM-NASH ให้ผลลัพธ์ที่ เทียบเคียงได้กับการประเมินของผู้เชี่ยวชาญ และจะเปิดให้ใช้ในทุกโครงการพัฒนายาที่เกี่ยวข้องกับโรคตับในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ เครื่องมือ AIM-NASH ได้รับการรับรองจาก FDA ➡️ ใช้ AI วิเคราะห์ภาพชิ้นเนื้อตับเพื่อประเมินโรค ➡️ ผลลัพธ์ถูกส่งต่อให้แพทย์ตีความขั้นสุดท้าย ✅ เป้าหมายการใช้งาน ➡️ มุ่งช่วยเร่งการพัฒนายาสำหรับโรค MASH ➡️ ลดเวลาและต้นทุนการทดลองยาลงได้มาก ✅ ความสำคัญของการรับรอง ➡️ ผลลัพธ์จาก AIM-NASH เทียบเคียงได้กับผู้เชี่ยวชาญ ➡️ เปิดให้ใช้ในทุกโครงการพัฒนายาที่เกี่ยวข้องกับโรคตับ ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง ⛔ แม้ AI จะช่วยเร่งการประเมิน แต่ยังต้องอาศัยแพทย์ตีความขั้นสุดท้าย ⛔ หากพึ่งพา AI โดยไม่มีการตรวจสอบ อาจเสี่ยงต่อการวินิจฉัยผิดพลาด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/09/us-fda-qualifies-first-ai-tool-to-help-speed-liver-disease-drug-development

📈 Aware Super เตือน “ไฟส้ม” ในการเงิน AI Simon Warner ประธานเจ้าหน้าที่การลงทุน (CIO) คนใหม่ของกองทุนบำเหน็จบำนาญ Aware Super มูลค่า 210 พันล้านดอลลาร์ออสเตรเลีย ออกมาเตือนว่ามี “ไฟส้ม” กะพริบในบางรูปแบบการจัดหาเงินทุนของอุตสาหกรรม AI แม้ว่าโดยรวมแล้วการเติบโตของรายได้ยังคงสนับสนุนมูลค่าหุ้นที่พุ่งสูงขึ้น 💡 สัญญาณเตือนในตลาด AI Warner ระบุว่าในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การลงทุนใน โมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) และ ศูนย์ข้อมูล ส่วนใหญ่ยังมาจากแหล่งเงินทุนที่มั่นคง เช่น กำไรสะสมของบริษัทเทคโนโลยี แต่ในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมาเริ่มเห็นการใช้ circular financing และ conduit financing มากขึ้น ซึ่งแม้จะไม่ถึงขั้น “ไฟแดง” แต่ก็ถือเป็น “ไฟส้ม” ที่ควรจับตาอย่างใกล้ชิด 🏦 ผลกระทบต่อเศรษฐกิจและตลาดหุ้น เขายังชี้ว่า มูลค่าการลงทุนในกลุ่ม “Magnificent Seven” (Microsoft, Nvidia, Apple, Alphabet, Meta ฯลฯ) มีความเชื่อมโยงกับ ความมั่งคั่งของผู้บริโภคและอุปสงค์ในสหรัฐฯ หากเสาหลักใดเสาหลักหนึ่งสะดุด อาจนำไปสู่การปรับฐานครั้งใหญ่ในตลาดหุ้นโลก Warner ยกตัวอย่างดีลของ Meta ที่เพิ่งทำสัญญาเงินทุน 27 พันล้านดอลลาร์กับ Blue Owl Capital เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดของบริษัท 🔮 ความเสี่ยงและโอกาส แม้จะมีความกังวล แต่ Warner ย้ำว่า การเติบโตของรายได้ในอุตสาหกรรม AI ยังรองรับมูลค่าหุ้นที่สูง อย่างไรก็ตาม หากระดับการลงทุนเริ่มชะลอตัวลง ก็อาจกระทบต่อการประเมินมูลค่าและความเชื่อมั่นของนักลงทุนในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สัญญาณการเงิน AI ➡️ เริ่มเห็น circular financing และ conduit financing มากขึ้น ➡️ ยังไม่ถึงขั้น “ไฟแดง” แต่ถือเป็น “ไฟส้ม” ✅ ความเชื่อมโยงกับตลาดหุ้น ➡️ มูลค่าหุ้น Magnificent Seven มีผลต่อความมั่งคั่งและอุปสงค์ในสหรัฐฯ ➡️ หากเสาหลักสะดุด อาจเกิดการปรับฐานครั้งใหญ่ ✅ ตัวอย่างการลงทุน ➡️ Meta ทำดีลเงินทุน 27 พันล้านดอลลาร์กับ Blue Owl Capital ➡️ Microsoft, Nvidia, Apple, Alphabet และ Meta เป็นหุ้นหลักในพอร์ตของ Aware Super ‼️ คำเตือนจาก CIO ⛔ หากการลงทุนเริ่มชะลอตัว อาจกระทบต่อการประเมินมูลค่า AI ⛔ ความเสี่ยงเชิงโครงสร้างอาจนำไปสู่การแกว่งตัวของตลาดโลก https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/09/aware-super-cio-warns-of-039orange039-lights-in-ai-financing-as-valuations-soar

🏢 เบื้องหลังของ ศูนย์ข้อมูล (Data Centres) บทความจาก The Star พาไปดูเบื้องหลังของ ศูนย์ข้อมูล (Data Centres) ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่ทำให้โลกดิจิทัลและ AI ดำเนินไปได้ โดยปัจจุบันมีศูนย์ข้อมูลกว่า 12,000 แห่งทั่วโลก และครึ่งหนึ่งอยู่ในสหรัฐฯ ⚙️ ภายในศูนย์ข้อมูล ศูนย์ข้อมูลคือโกดังคอนกรีตที่เต็มไปด้วย เซิร์ฟเวอร์หลายหมื่นเครื่อง จัดเรียงในตู้แร็คมาตรฐาน 19 นิ้ว แต่ละเครื่องทำงานพร้อมกันและสร้างความร้อนมหาศาล จึงต้องใช้ระบบระบายความร้อนและพลังงานจำนวนมาก อุปกรณ์เครือข่ายความเร็วสูง เช่น switches, routers และ fiber optic cables เชื่อมต่อทุกอย่างเพื่อส่งข้อมูลระดับ terabytes ต่อวินาที 🌍 ทำเลและความเร็ว การตั้งศูนย์ข้อมูลใกล้ผู้ใช้งานช่วยให้การตอบสนองเร็วขึ้น เช่น เมือง Ashburn, Virginia ที่มีความหนาแน่นของศูนย์ข้อมูลสูงที่สุดในโลก เนื่องจากอยู่ใกล้กรุงวอชิงตัน แต่การสร้างในเมืองใหญ่มีค่าใช้จ่ายสูงและมักเจอการต่อต้านจากชุมชน ทำให้หลายบริษัทเลือกไปตั้งในพื้นที่ชนบทที่ถูกกว่า แม้จะเพิ่มเวลาโหลดข้อมูลเล็กน้อย ❄️ ความท้าทายด้านความร้อนและพลังงาน ตู้เซิร์ฟเวอร์หนึ่งตู้สามารถสร้างความร้อนเทียบเท่าเตาอบหลายเครื่องที่เปิดตลอดเวลา โดยเฉพาะ GPU สำหรับ AI ที่อุณหภูมิอาจสูงถึง 90°C ทำให้ต้องใช้ระบบระบายความร้อนที่ซับซ้อน เช่น liquid cooling หรือ evaporative cooling และยังต้องใช้น้ำจำนวนมหาศาล — ในปี 2023 ศูนย์ข้อมูลในสหรัฐฯ ใช้น้ำกว่า 66 พันล้านลิตร ด้านพลังงาน ศูนย์ข้อมูลต้องพึ่งพาไฟฟ้าแรงสูงและมีระบบสำรอง เช่น แบตเตอรี่ขนาดใหญ่และเครื่องกำเนิดดีเซล เพื่อให้ทำงานได้ต่อเนื่อง 24/7 บริษัทบางแห่งเริ่มลงทุนใน พลังงานแสงอาทิตย์, กังหันก๊าซ และแม้กระทั่ง SMRs (Small Modular Reactors) เพื่อสร้างความมั่นคงด้านพลังงาน 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ โครงสร้างพื้นฐาน ➡️ ศูนย์ข้อมูลคือโกดังคอนกรีตที่เต็มไปด้วยเซิร์ฟเวอร์หลายหมื่นเครื่อง ➡️ ใช้อุปกรณ์เครือข่ายความเร็วสูงเพื่อส่งข้อมูลระดับ terabytes ต่อวินาที ✅ ทำเลและความเร็ว ➡️ การตั้งใกล้ผู้ใช้ช่วยให้ตอบสนองเร็วขึ้น เช่น Ashburn, Virginia ➡️ พื้นที่ชนบทถูกกว่าแต่เพิ่มเวลาโหลดข้อมูลเล็กน้อย ✅ ความท้าทายด้านความร้อนและพลังงาน ➡️ GPU สร้างความร้อนสูงถึง 90°C ต้องใช้ liquid cooling และ evaporative cooling ➡️ ปี 2023 ศูนย์ข้อมูลในสหรัฐฯ ใช้น้ำกว่า 66 พันล้านลิตร ✅ พลังงานและความมั่นคง ➡️ ใช้ไฟฟ้าแรงสูงพร้อมระบบสำรองแบตเตอรี่และเครื่องกำเนิดดีเซล ➡️ เริ่มลงทุนในพลังงานหมุนเวียนและ SMRs เพื่อความมั่นคง ‼️ คำเตือน ⛔ การใช้พลังงานและน้ำมหาศาลอาจกระทบสิ่งแวดล้อมและชุมชน ⛔ การสร้างในเมืองใหญ่เสี่ยงเจอการต่อต้านและค่าใช้จ่ายสูง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/09/data-centres-a-view-from-the-inside

⚖️ Reddit วิจารณ์กฎหมายห้ามเด็กต่ำกว่า 16 ใช้โซเชียลในออสเตรเลีย รัฐบาลออสเตรเลียเตรียมบังคับใช้กฎหมายใหม่ตั้งแต่วันที่ 10 ธันวาคม 2025 โดยห้ามเด็กอายุต่ำกว่า 16 ปีมีบัญชีโซเชียลมีเดีย เช่น TikTok, Instagram, YouTube และ Reddit ซึ่งถือเป็นกฎหมายแรกของโลกที่เข้มงวดในลักษณะนี้ อย่างไรก็ตาม Reddit ออกแถลงการณ์ว่า กฎหมายดังกล่าวเป็น “การตีความที่ผิดพลาดทางกฎหมาย” และ “เกินเจตนารมณ์ของรัฐสภาออสเตรเลีย” Reddit ระบุว่าจะปฏิบัติตามกฎหมาย แต่ไม่เห็นด้วยกับขอบเขตและผลกระทบ โดยชี้ว่าการบังคับใช้ การตรวจสอบอายุและการยืนยันตัวตน เป็นการละเมิดสิทธิในการแสดงออกและความเป็นส่วนตัว อีกทั้งยังไม่สอดคล้องกับธรรมชาติของแพลตฟอร์ม Reddit ที่เป็น ฟอรั่มแบบใช้นามแฝง และมีผู้ใช้งานส่วนใหญ่เป็นผู้ใหญ่ บริษัทจะใช้ โมเดลทำนายอายุ (age-prediction model) เพื่อระงับบัญชีที่คาดว่าเป็นผู้ใช้อายุต่ำกว่า 16 ปี พร้อมเพิ่มมาตรการความปลอดภัยสำหรับผู้ใช้อายุต่ำกว่า 18 ปีทั่วโลก ขณะเดียวกัน รัฐบาลออสเตรเลียยืนยันว่ากฎหมายนี้มีเป้าหมายเพื่อปกป้องสุขภาพจิตและลดการเสพติดโซเชียล โดยนายกรัฐมนตรี Anthony Albanese ได้กล่าวกับวัยรุ่นว่า “ถึงเวลาที่จะใช้ชีวิตแบบพบปะกันต่อหน้า” แม้จะมีการสนับสนุนจากบางฝ่าย แต่หลายคนกังวลว่าเยาวชนจะหาทางเลี่ยง เช่น ใช้ ID ปลอม หรือ AI ปรับภาพให้ดูโตขึ้น ขณะที่แพลตฟอร์มอื่น ๆ เช่น Roblox, Pinterest และ WhatsApp กลับได้รับการยกเว้นจากกฎหมายนี้ ทำให้เกิดคำถามถึงความสอดคล้องและความเป็นธรรมของการบังคับใช้ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ กฎหมายใหม่ในออสเตรเลีย ➡️ ห้ามเด็กต่ำกว่า 16 ปีใช้โซเชียลมีเดียหลัก เช่น TikTok, Instagram, YouTube และ Reddit ➡️ มีผลบังคับใช้ตั้งแต่ 10 ธันวาคม 2025 ✅ ปฏิกิริยาของ Reddit ➡️ เห็นว่ากฎหมายนี้ “ผิดพลาดทางกฎหมาย” และละเมิดสิทธิความเป็นส่วนตัว ➡️ จะใช้โมเดลทำนายอายุเพื่อบังคับใช้ แต่ยังคงวิจารณ์ความเหมาะสม ✅ มุมมองรัฐบาลออสเตรเลีย ➡️ นายกรัฐมนตรี Albanese ย้ำว่ากฎหมายนี้เพื่อสุขภาพจิตและการใช้ชีวิตแบบพบปะกันจริง ➡️ คาดว่าจะกระทบวัยรุ่นหลายแสนคน โดยเฉพาะผู้ใช้ Instagram อายุ 13–15 ปี ‼️ คำเตือนและความเสี่ยง ⛔ วัยรุ่นอาจเลี่ยงกฎหมายด้วยการใช้ ID ปลอมหรือ AI ปรับภาพให้ดูโตขึ้น ⛔ การยกเว้นบางแพลตฟอร์ม เช่น Roblox และ WhatsApp อาจสร้างความไม่เป็นธรรมและช่องโหว่ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/09/reddit-says-australia039s-under-16-social-media-ban-039legally-erroneous039

🖥️ Micron ยังโผล่ที่ Delhi Comic-Con หลังประกาศปิดแบรนด์ Crucial แม้ว่า Micron เพิ่งประกาศว่าจะ ยุติธุรกิจผู้บริโภคภายใต้แบรนด์ Crucial ภายในกุมภาพันธ์ 2026 แต่ที่งาน Delhi Comic-Con เมื่อสุดสัปดาห์ที่ผ่านมา กลับมีบูธที่ติดโลโก้ Micron และ Crucial พร้อมโชว์สินค้า RAM และ SSD ให้ผู้เข้าร่วมงานได้เห็น ถือเป็นภาพที่สร้างความแปลกใจให้กับหลายคนในวงการ 🎮 ทำไม Crucial ยังปรากฏตัว? การปรากฏตัวครั้งนี้ไม่ได้หมายถึงการเปลี่ยนใจของ Micron แต่เป็นผลจากการวางแผนล่วงหน้ากับพันธมิตรในอินเดีย ซึ่งจองพื้นที่งานไว้หลายเดือนก่อนแล้ว อีกทั้งยังเป็นโอกาสในการ ระบายสต็อกสินค้าผู้บริโภคที่ยังเหลืออยู่ ก่อนที่บริษัทจะหันไปโฟกัสกับธุรกิจหน่วยความจำสำหรับ AI และดาต้าเซ็นเตอร์ เช่น HBM (High Bandwidth Memory) และ DRAM สำหรับองค์กร ⚡ การเปลี่ยนทิศทางสู่ AI Infrastructure Micron อธิบายว่าการเลิกแบรนด์ Crucial ไม่ได้เกิดจากยอดขายระยะสั้น แต่เป็นการปรับกลยุทธ์เพื่อรองรับ ความต้องการหน่วยความจำความเร็วสูงในยุค AI โดย HBM สามารถซ้อนชิปหลายชั้นและเชื่อมต่อด้วย interconnects แนวตั้ง ทำให้ได้ แบนด์วิดท์ต่อวัตต์สูงกว่าหน่วยความจำ DDR แบบเดิม ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างคลัสเตอร์ AI ขนาดใหญ่ 🛒 มุมมองตลาดอินเดีย อินเดียยังคงเป็นตลาด PC ที่เติบโตอย่างต่อเนื่อง และการมีบูธ Crucial ในงาน Comic-Con จึงสะท้อนถึงความพยายามของผู้จัดจำหน่ายและรีเทลเลอร์ในการ เคลียร์สินค้าคงคลัง ก่อนที่แบรนด์จะหายไปจากตลาดโลก การจัดแสดงครั้งนี้จึงเป็นเพียง “ภาพสุดท้าย” ของ Crucial ในสายตาผู้บริโภค 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Micron ปิดแบรนด์ Crucial ภายในกุมภาพันธ์ 2026 ➡️ หันไปโฟกัสกับ HBM และ DRAM สำหรับ AI และดาต้าเซ็นเตอร์ ✅ การปรากฏตัวที่ Delhi Comic-Con ➡️ เป็นการวางแผนล่วงหน้ากับพันธมิตร ไม่ใช่การกลับลำ ➡️ ใช้โอกาสนี้เพื่อระบายสต็อก RAM และ SSD ✅ กลยุทธ์ใหม่ของ Micron ➡️ ลงทุนใน HBM ที่ให้แบนด์วิดท์ต่อวัตต์สูงกว่า DDR ➡️ รองรับความต้องการของ hyperscalers และคลัสเตอร์ AI ขนาดใหญ่ ‼️ คำเตือนต่อผู้บริโภค ⛔ สินค้า Crucial ที่ยังเหลือในตลาดจะถูกเลิกผลิตเร็ว ๆ นี้ ⛔ ผู้ใช้ควรระวังการซื้อสินค้ารุ่นเก่า เพราะอาจไม่ได้รับการสนับสนุนระยะยาว https://www.tomshardware.com/tech-industry/micron-branded-booth-appears-at-delhi-comic-con-days-after-company-confirms-crucial-shutdown

💻 Portable Commodore 64: ความรักในประวัติศาสตร์คอมพิวเตอร์ นักออกแบบอุตสาหกรรม Kevin Noki ได้สร้างต้นแบบ Commodore 64 Laptop ที่ไม่เคยมีอยู่จริงในยุค 1980 โดยผสมผสานแรงบันดาลใจจาก Commodore 64 bread-bin และ Apple Lisa Portable พร้อมใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่อย่าง Raspberry Pi 5 และ VICE emulator เพื่อให้เครื่องทำงานได้จริง ถือเป็น “ประวัติศาสตร์ทางเลือก” ที่น่าทึ่งสำหรับแฟนคอมพิวเตอร์คลาสสิก 🛠️ ขั้นตอนการสร้าง 💠 ใช้ 3D design software ออกแบบตัวเครื่อง และพิมพ์ชิ้นส่วนกว่า 30 ชิ้นด้วย Bambu Lab P2S รวมเวลาพิมพ์กว่า 38 ชั่วโมง 💠 ตัวเครื่องถูกประกอบด้วย superglue และ metal pins ก่อนจะขัด, พ่นสี และตกแต่งด้วยโทนสี beige แบบดั้งเดิมของ C64 💠 คีย์บอร์ดถูกสร้างขึ้นใหม่ทั้งหมด: พิมพ์ keycaps ด้วยหัวฉีด 0.2mm, ใช้ waterslide transfers สำหรับตัวอักษร และเคลือบด้วย acrylic lacquer เพื่อความทนทาน 💠 แผงวงจรคีย์บอร์ดผลิตโดย PCBWay พร้อมบัดกรีไดโอดกว่า 60 ตัว และใช้ Raspberry Pi Pico รันเฟิร์มแวร์ QMK เพื่อเชื่อมต่อกับ Pi 5 ⚡ ฟีเจอร์และฮาร์ดแวร์ 💠 ใช้ Raspberry Pi 5 รัน VICE emulator แต่ยังรองรับการเชื่อมต่อกับฮาร์ดแวร์จริง เช่น 1541 floppy drive และ Datasette cassette ผ่านอะแดปเตอร์ที่สร้างเอง 💠 จอภาพขนาด 10 นิ้ว อัตราส่วน 4:3 พร้อม bezel หนาแบบยุค 80 และปรับความสว่าง/เสียงด้วยปุ่มหมุนด้านข้าง 💠 ระบบพลังงานใช้ UPS ราคาประมาณ 10 ดอลลาร์ พร้อมแบตเตอรี่ 18650 ที่เข้าถึงได้ผ่าน trapdoor ใต้เครื่อง 💠 น้ำหนักรวมประมาณ 4 กิโลกรัม (8 ปอนด์) และบูตเข้าสู่หน้าจอ BASIC ได้ภายใน 11 วินาที 🎮 ประสบการณ์ใช้งาน 💠 สามารถโหลดเกมดั้งเดิมจาก floppy และ cassette ได้ เช่น Pac-Man 💠 รองรับ Competition Pro 9-pin joysticks โดยใช้ Python script แปลงสัญญาณ joystick เป็น key presses 💠 สำหรับการพกพา ผู้สร้างเลือกใช้ SD card ที่บรรจุเกมและแอปพลิเคชัน เพื่อความสะดวกมากกว่าอุปกรณ์จริง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การออกแบบและการสร้าง ➡️ ใช้ 3D printing กว่า 30 ชิ้นและคีย์บอร์ด custom ➡️ ผสมผสานดีไซน์ Commodore 64 และ Apple Lisa Portable ✅ ฮาร์ดแวร์และฟีเจอร์ ➡️ Raspberry Pi 5 รัน VICE emulator พร้อมรองรับ floppy และ cassette ➡️ จอ 10 นิ้ว 4:3, ระบบพลังงาน UPS + 18650 ✅ ประสบการณ์ใช้งาน ➡️ โหลดเกมดั้งเดิมได้จริง เช่น Pac-Man ➡️ รองรับ joystick ผ่าน Python script ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ น้ำหนักเครื่องประมาณ 4 กิโลกรัม อาจไม่สะดวกต่อการพกพา ⛔ แบตเตอรี่ยังไม่ถูกทดสอบเรื่องอายุการใช้งานแบบ untethered https://www.tomshardware.com/video-games/retro-gaming/this-scratch-built-period-correct-design-portable-commodore-64-is-a-love-letter-to-an-alternate-commodore-history-nokis-cleverly-designed-homage-to-the-era-merges-commodore-apple-and-raspberry-pi

🔍 Intel Core Ultra 7 270K Plus โผล่บน Geekbench แรงกว่า 265K รายงานจาก Tom’s Hardware เผยผลทดสอบ Intel Core Ultra 7 270K Plus รุ่นรีเฟรชจากตระกูล Arrow Lake ที่เพิ่งหลุดบน Geekbench โดยชิปใหม่นี้ทำคะแนนได้สูงกว่า Core Ultra 7 265K ถึง 5.6% ในการทดสอบ single-core และ 4.2% ใน multi-core แม้จะใช้หน่วยความจำ DDR5 ที่ช้ากว่า ⚙️ สเปกและการปรับปรุง 💠 Core Ultra 7 270K Plus มาพร้อม 24 คอร์ (8 P-cores + 16 E-cores) เทียบกับรุ่นเดิม 265K ที่มี 20 คอร์ 💠 เพิ่มความเร็ว base และ turbo ของ E-core ขึ้นอีก 100 MHz 💠 รองรับ DDR5 ความเร็วสูงขึ้นจาก 6400 MT/s → 7200 MT/s 💠 ความเร็วสูงสุดที่ทดสอบได้เกือบ 5.5 GHz 📊 ผลการทดสอบ Geekbench 💠 Single-core: 3,235 คะแนน 💠 Multi-core: 21,368 คะแนน 💠 ทดสอบบน Gigabyte Z890 Eagle WiFi7 motherboard พร้อม RAM DDR5 4800 MT/s ขนาด 64 GB 💠 คาดว่าหากใช้ RAM ที่เร็วขึ้น คะแนนจะสูงกว่านี้อีก 🔮 มุมมองตลาด แม้จะเป็นการอัปเดตที่ดี แต่ผู้เชี่ยวชาญมองว่า Arrow Lake Refresh เป็นเพียง “stopgap” หรือการต่ออายุผลิตภัณฑ์ชั่วคราว ก่อนที่ Intel จะเปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ Nova Lake ในปี 2026 เนื่องจาก AMD ยังคงครองตลาดด้วยชิปที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าในหลายด้าน 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สเปกใหม่ของ Core Ultra 7 270K Plus ➡️ 24 คอร์ (8P + 16E) ➡️ เพิ่มความเร็ว E-core และรองรับ DDR5 7200 MT/s ✅ ผลทดสอบ Geekbench ➡️ Single-core 3,235 / Multi-core 21,368 ➡️ แรงกว่า 265K ถึง 5.6% และ 4.2% ✅ สถานการณ์ตลาด ➡️ ใช้ LGA 1851 socket สามารถอัปเกรดได้ง่าย ➡️ ถูกมองว่าเป็น stopgap รอ Nova Lake ในปี 2026 ‼️ คำเตือน ⛔ หากผู้ใช้มี CPU Gen 14/15 อยู่แล้ว อัปเกรดอาจไม่คุ้มค่า ⛔ การแข่งขันกับ AMD ยังเป็นความท้าทายใหญ่ของ Intel https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/geekbench-leak-sees-intels-upcoming-core-ultra-7-270k-comfortably-ahead-of-core-ultra-265k-alleged-result-shows-arrow-lake-refresh-chip-5-6-percent-ahead-of-the-265k

🖥️ AMD B650 ยังไม่หายไปไหน: ข่าวลือยืนยันการผลิตต่อ ตามรายงานจาก Tom’s Hardware มีข่าวลือว่า AMD B650 chipset จะยังคงอยู่ในตลาดต่อไป แม้ก่อนหน้านี้ AMD เคยประกาศว่าผู้ผลิตเมนบอร์ดจะย้ายไปผลิต B850 และ B840 แทน แต่ล่าสุดมีการอ้างว่า AMD ได้ขอให้พันธมิตรกลับมา ขยายการผลิต B650 อีกครั้ง เพื่อรับมือกับวิกฤติราคาหน่วยความจำที่พุ่งสูงและความต้องการ DIY PC ที่ลดลง 💡 เหตุผลที่ B650 ยังอยู่ 🎗️ ราคาหน่วยความจำ DDR5 ที่สูงขึ้นจากกระแส AI ทำให้ผู้บริโภคไม่อยากอัปเกรดเมนบอร์ดใหม่ 🎗️ B650 เป็นรุ่นที่เก่ากว่า จึงมีราคาถูกและหาซื้อง่ายกว่า B850 🎗️ AMD ต้องการช่วยลดแรงกดดันให้กับตลาด DIY โดยเสนอทางเลือกที่คุ้มค่ากว่า 📉 สถานการณ์ตลาดเมนบอร์ด ข้อมูลล่าสุดชี้ว่า ยอดขายเมนบอร์ดในเดือนพฤศจิกายนลดลงครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับเดือนตุลาคม และแนวโน้มยังคงลดลงต่อเนื่องในเดือนธันวาคม เนื่องจากราคาหน่วยความจำที่พุ่งสูงทำให้ผู้ใช้ชะลอการอัปเกรด แม้ AMD จะเปิดตัว Ryzen 9000 และ B850 แล้ว แต่ตลาดกลับไม่ตอบรับแรงนัก 🔮 แนวโน้มในอนาคต AMD วางแผนให้ B650, B840 และ B850 อยู่ร่วมกัน โดย B850 จะเป็นรุ่นที่มีฟีเจอร์มากกว่า เช่น PCIe 5.0 แต่ผู้ใช้ยังสามารถเลือก B650 เพื่อประหยัดค่าใช้จ่ายได้ ข่าวลือนี้จึงสะท้อนว่า AMD อาจปรับกลยุทธ์ให้ยืดหยุ่นมากขึ้น เพื่อรักษายอดขายและรายได้ในช่วงที่ตลาด DIY ซบเซา 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ AMD ขอให้พันธมิตรกลับมาผลิต B650 ➡️ เพื่อรับมือกับราคาหน่วยความจำที่สูงและความต้องการ DIY ที่ลดลง ✅ สถานการณ์ตลาด ➡️ ยอดขายเมนบอร์ดลดลงครึ่งหนึ่งในเดือนพฤศจิกายน ➡️ แนวโน้มยังคงลดลงต่อเนื่องในเดือนธันวาคม ✅ กลยุทธ์ของ AMD ➡️ ให้ B650 อยู่ร่วมกับ B840/B850 ➡️ B850 มีฟีเจอร์ PCIe 5.0 แต่ B650 ถูกกว่าและยังคุ้มค่า ‼️ คำเตือน ⛔ หากราคาหน่วยความจำยังสูง ตลาด DIY อาจซบเซาต่อเนื่อง ⛔ การผลิตหลายรุ่นพร้อมกันอาจทำให้ผู้ใช้สับสนในการเลือกซื้อ https://www.tomshardware.com/pc-components/motherboards/amds-b650-chipset-isnt-going-anywhere-according-to-a-new-rumor-rising-memory-costs-and-softening-diy-demand-mean-the-transition-to-b850-may-take-longer-than-expected

📊 OpenAI และ Anthropic เผยรายงาน: AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่ถูกตั้งคำถาม บทความจาก Tom’s Hardware สรุปผลการวิจัยที่ OpenAI และ Anthropic เผยแพร่เพื่อสนับสนุนการใช้ AI ในองค์กร โดยอ้างว่า พนักงานสามารถประหยัดเวลาได้เฉลี่ย 40–60 นาทีต่อวัน เมื่อใช้ ChatGPT หรือ Claude ในงานประจำ อย่างไรก็ตาม งานวิจัยนี้ถูกวิจารณ์ว่าเป็นการตลาดมากกว่าการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ และยังมีงานวิจัยจาก MIT และ Harvard ที่ให้ผลตรงกันข้าม【edge_current_page_context】 🔎 รายละเอียดจากรายงาน OpenAI: 🎗️ สำรวจพนักงานกว่า 9,000 คนจาก 100 บริษัท 🎗️ 75% ระบุว่า AI ช่วยเพิ่มความเร็วหรือคุณภาพงาน 🎗️ บริษัทที่ใช้ AI มาก (“frontier firms”) ส่ง prompt มากกว่าบริษัททั่วไปถึง 6 เท่า Anthropic: 🎗️ วิเคราะห์การสนทนากว่า 100,000 ครั้งบน Claude 🎗️ อ้างว่าลดเวลาทำงานจาก 90 นาทีเหลือเพียง 18 นาที (ลดลง 80%) 🎗️ แต่ยอมรับเองว่าตัวเลขอาจ “เกินจริง” เพราะไม่ได้รวมเวลาที่มนุษย์ใช้ทำงานนอกการสนทนา ⚠️ ข้อโต้แย้งจากงานวิจัยอิสระ 💠 MIT (สิงหาคม 2025): 95% ขององค์กรที่ลงทุนใน AI ไม่พบผลตอบแทนใด ๆ แม้ลงทุนไปกว่า 30–40 พันล้านดอลลาร์ 💠 Harvard Business Review: ส่วนใหญ่การใช้ AI ในงานจริงเป็นเพียง “workslop” — งานที่ดูเหมือนมีคุณค่า แต่จริง ๆ ไม่ได้ช่วยให้งานก้าวหน้า 🌍 บริบทที่กว้างขึ้น 💠 อุตสาหกรรม AI กำลังเผชิญแรงกดดันจากสังคมเรื่อง การใช้พลังงานมหาศาล และ การขยายศูนย์ข้อมูล 💠 มีการคาดการณ์ว่า วิกฤติขาดแคลนทองแดงและ RAM จะกระทบการสร้างศูนย์ข้อมูลในทศวรรษหน้า 💠 สาธารณชนเริ่มตั้งคำถามว่า AI ให้ “ผลลัพธ์จริง” หรือเป็นเพียงการสร้างภาพเพื่อดึงดูดการลงทุน 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ OpenAI และ Anthropic อ้างว่า AI ช่วยประหยัดเวลาและเพิ่มคุณภาพงาน ✅ ตัวเลขที่นำเสนอถูกวิจารณ์ว่าเป็นการตลาดมากกว่างานวิจัยจริง ✅ MIT และ Harvard พบว่า AI ส่วนใหญ่ไม่สร้างผลตอบแทนที่แท้จริง ✅ อุตสาหกรรม AI ยังเผชิญแรงกดดันจากปัญหาพลังงานและการต่อต้านสาธารณะ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/research-commissioned-by-openai-and-anthropic-claims-that-workers-are-more-efficient-when-using-ai-up-to-one-hour-saved-on-average-as-companies-make-bid-to-maintain-enterprise-ai-spending

🌊 UK เปิดตัว Atlantic Bastion: ระบบเฝ้าระวังใต้น้ำด้วย AI รัฐบาลสหราชอาณาจักรได้เปิดตัวเครือข่ายเฝ้าระวังใต้น้ำที่ใช้ AI ขับเคลื่อน มีชื่อว่า Atlantic Bastion ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อ ตรวจจับและติดตามเรือดำน้ำของรัสเซีย ในมหาสมุทรแอตแลนติก โดยถือเป็นโครงการด้านความมั่นคงที่ทันสมัยที่สุดของประเทศในช่วงหลายปีที่ผ่านมา【edge_all_open_tabs】 ⚙️ รายละเอียดของ Atlantic Bastion 💠 ใช้ เซ็นเซอร์ใต้น้ำรุ่นใหม่ ที่เชื่อมต่อกับระบบ AI เพื่อวิเคราะห์เสียงและการเคลื่อนไหวของเรือดำน้ำ 💠 สามารถตรวจจับการเคลื่อนไหวที่ละเอียดอ่อน เช่น เสียงเครื่องยนต์หรือการเปลี่ยนทิศทางของเรือดำน้ำ 💠 ระบบ AI จะช่วยกรองข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ได้จากเซ็นเซอร์ เพื่อให้เจ้าหน้าที่สามารถระบุภัยคุกคามได้รวดเร็วและแม่นยำ 🎯 เป้าหมายหลัก 🎗️ ป้องกันการแทรกซึมของเรือดำน้ำรัสเซียในเส้นทางเดินเรือสำคัญ 🎗️ เสริมความมั่นคงทางทะเลของ NATO และพันธมิตรยุโรป 🎗️ ลดภาระการทำงานของเจ้าหน้าที่ โดยให้ AI ทำหน้าที่ตรวจจับเบื้องต้น 🌍 บริบททางภูมิรัฐศาสตร์ 💠 การเปิดตัว Atlantic Bastion เกิดขึ้นท่ามกลางความตึงเครียดระหว่าง NATO และรัสเซีย โดยเฉพาะในภูมิภาคแอตแลนติกเหนือ 💠 รัสเซียถูกกล่าวหาว่าเพิ่มกิจกรรมเรือดำน้ำในเส้นทางเดินเรือพาณิชย์และเส้นทางสายเคเบิลใต้น้ำ 💠 โครงการนี้สะท้อนถึงการใช้ AI ในการป้องกันประเทศ ที่กำลังกลายเป็นแนวโน้มใหม่ทั่วโลก 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Atlantic Bastion เป็นระบบเฝ้าระวังใต้น้ำด้วย AI ของสหราชอาณาจักร ✅ ถูกออกแบบมาเพื่อรับมือกับกิจกรรมเรือดำน้ำรัสเซีย ✅ ใช้เซ็นเซอร์ใต้น้ำ + AI วิเคราะห์เสียงและการเคลื่อนไหว ✅ เสริมความมั่นคงทางทะเลของ NATO และพันธมิตร ✅ สะท้อนการใช้ AI ในด้านความมั่นคงและการทหาร https://www.tomshardware.com/tech-industry/uk-unveils-atlantic-bastion-ai-driven-undersea-surveillance-network

🇨🇳 Nvidia ได้ไฟเขียวส่งออก H200 GPU ไปจีน ตามรายงานจาก Tom’s Hardware และแหล่งข่าวของ Semafor กระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯ (DoC) เตรียมอนุญาตให้ Nvidia ส่งออก H200 AI GPU ไปยังจีน แม้ยังคงอยู่ภายใต้กรอบกฎหมายควบคุมการส่งออกปี 2023 แต่จะมีการตีความที่ “ยืดหยุ่น” มากขึ้น ⚙️ รายละเอียดของ H200 💠 เปิดตัวปี 2022 เป็นรุ่น Hopper architecture 💠 มาพร้อม 144 GB HBM3 memory เหมาะสำหรับการเทรนโมเดล AI ขนาดใหญ่ 💠 ประสิทธิภาพเหนือกว่า HGX H20 ที่ถูกออกแบบให้ “ลดสเปก” เพื่อตามข้อจำกัดการส่งออก 🎯 เหตุผลที่สหรัฐฯ ผ่อนปรน การจำกัดการส่งออกก่อนหน้านี้ไม่ได้หยุดความก้าวหน้าของจีน 🎗️ บริษัทอย่าง Alibaba, DeepSeek และ Huawei ยังคงพัฒนาโมเดล AI ขั้นสูงได้ 🎗️ จีนสามารถผลิตฮาร์ดแวร์ทดแทนเองและเผยแพร่มาตรฐาน AI ของตน การอนุญาต H200 จึงเป็นการ “ยกเพดานประสิทธิภาพ” โดยไม่แก้ไขกฎหมายเดิม แต่ให้ใบอนุญาตพิเศษ 🇨🇳 ปฏิกิริยาจากจีน 🎗️ จีนเคยปฏิเสธ H20 เพราะมองว่าเป็นรุ่นลดสเปกที่ “ไม่จริงใจ” 🎗️ H200 เป็นรุ่นเต็มสมรรถนะ จึงมีโอกาสที่จีนจะยอมรับมากกว่า 🎗️ อย่างไรก็ตาม จีนอาจลังเล เพราะการพึ่งพา Nvidia อาจทำให้เสี่ยงต่อการถูกตัดขาดอีกครั้ง และอาจชะลอการพัฒนาฮาร์ดแวร์ในประเทศ เช่นของ Huawei 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ DoC สหรัฐฯ เตรียมอนุญาตให้ Nvidia ส่งออก H200 GPU ไปจีน ✅ H200 มี 144 GB HBM3 และแรงกว่ารุ่น H20 ที่ถูกลดสเปก ✅ การผ่อนปรนสะท้อนว่าข้อจำกัดเดิมไม่หยุดความก้าวหน้าของจีน ✅ จีนอาจยอมรับ H200 แต่ยังเสี่ยงต่อการพึ่งพาเทคโนโลยีสหรัฐฯ ✅ การตัดสินใจครั้งนี้อาจส่งผลต่อการแข่งขัน AI ระหว่างสหรัฐฯ และจีนในระยะยาว https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-reportedly-wins-h200-exports-to-china-us-department-of-commerce-set-to-ease-restrictions-for-full-hopper-ai-gpu

🖥️ Hygon C86 – CPU จีนที่ท้าทาย Intel และ AMD Hygon C86 เป็นซีพียูที่ถูกพัฒนาขึ้นในจีน โดยมีจุดเด่นคือ 16 คอร์ 32 เธรด, L3 Cache 32MB, รองรับ DDR5 และ PCIe Gen 5.0 พร้อมค่า TDP เพียง 95W ซึ่งถือว่าต่ำมากสำหรับชิปที่มีจำนวนคอร์สูงเช่นนี้ ทำให้มันเหมาะกับเครื่องคอมพิวเตอร์ขนาดเล็กและเดสก์ท็อปที่ต้องการประสิทธิภาพควบคู่กับการประหยัดพลังงาน ⚡ การแข่งขันกับ Intel และ AMD รายงานเบื้องต้นระบุว่า Hygon C86 สามารถทำงานแบบ multi-threaded ได้ใกล้เคียงกับ Intel Core i7 รุ่น Raptor Lake แต่ยังมีข้อจำกัดในงาน single-threaded ที่ยังไม่สามารถเทียบชั้นกับคู่แข่งได้ อย่างไรก็ตาม นี่ถือเป็นก้าวสำคัญที่สะท้อนให้เห็นว่า จีนกำลังพัฒนาชิป x86 ของตนเองอย่างรวดเร็วและมีศักยภาพในการแข่งขันในตลาดโลก 🌏 บริบทการพัฒนา CPU ในจีน นอกจาก Hygon แล้ว จีนยังมีบริษัทอย่าง Zhaoxin และ Loongson ที่กำลังพัฒนา CPU รุ่นใหม่ เช่น Zhaoxin KH-50000 ที่มีถึง 96 คอร์ โดยใช้เทคโนโลยี chiplet design เพื่อแข่งขันกับ AMD EPYC และ Intel Xeon สิ่งนี้สะท้อนให้เห็นถึงความพยายามของจีนในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีตะวันตก และสร้าง ecosystem ด้านฮาร์ดแวร์ที่เป็นของตนเอง 🔮 ความหมายต่ออนาคตตลาด CPU หาก Hygon และผู้ผลิตจีนรายอื่นสามารถพัฒนา CPU ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะในงาน single-threaded และการรองรับซอฟต์แวร์สากลได้ดีขึ้น ก็อาจทำให้ตลาด CPU มีผู้เล่นใหม่ที่แข็งแกร่ง และสร้างแรงกดดันต่อ Intel และ AMD ในระยะยาว 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สเปกของ Hygon C86 ➡️ 16 คอร์ 32 เธรด, L3 Cache 32MB ➡️ รองรับ DDR5 และ PCIe Gen 5.0 ➡️ Boost Clock 3.0 GHz, TDP 95W ✅ ประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับคู่แข่ง ➡️ Multi-threaded ใกล้เคียง Intel Core i7 Raptor Lake ➡️ Single-threaded ยังด้อยกว่า AMD และ Intel ✅ บริบทการพัฒนา CPU ในจีน ➡️ Zhaoxin เปิดตัว KH-50000 ที่มี 96 คอร์ ➡️ Loongson พัฒนา CPU รุ่นใหม่สำหรับตลาดเซิร์ฟเวอร์ ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ Single-threaded performance ยังไม่ดีพอสำหรับงานบางประเภท ⛔ Ecosystem ซอฟต์แวร์ยังต้องใช้เวลาในการปรับตัว ⛔ ยังไม่มีข้อมูลยืนยันอย่างเป็นทางการจาก Hygon เกี่ยวกับการวางจำหน่าย https://wccftech.com/16-core-hygon-c86-cpu-reportedly-boasts-3-0-ghz-boost-clock-and-95-tdp/

🖥️ NVIDIA เปิดตัว CUDA Tile – จุดเปลี่ยนของ GPU Programming NVIDIA เปิดตัว CUDA Tile ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในซอฟต์แวร์ CUDA โดยใช้แนวคิด tile-based programming ทำให้การพัฒนา AI kernels ง่ายขึ้น และอาจลดความเป็น “กำแพงผูกขาด” ของ CUDA ตามที่ Jim Keller กล่าว แต่ก็ยังมีข้อถกเถียงว่าแท้จริงแล้วอาจยิ่งเสริมความแข็งแกร่งให้กับ NVIDIA NVIDIA ได้อัปเดต CUDA ครั้งใหญ่ด้วยการเปิดตัว CUDA Tile ซึ่งเปลี่ยนจากโมเดล SIMT แบบเดิมไปสู่ tile-based programming model พร้อมกับ Tile IR (Intermediate Representation) ที่มอง GPU เป็น tile processor สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถโฟกัสที่ core logic โดยไม่ต้องจัดการกับรายละเอียดเชิงสถาปัตยกรรมของ GPU มากนัก ⚡ Jim Keller มองว่า CUDA Moat อาจสิ้นสุด Jim Keller สถาปนิกชิปชื่อดัง แสดงความคิดเห็นว่า การใช้ tile-based approach ทำให้ การพอร์ตโค้ดจาก CUDA ไปยังแพลตฟอร์มอื่น เช่น AMD หรือ Triton ง่ายขึ้น เนื่องจากแนวทางนี้เป็นที่นิยมในอุตสาหกรรมอยู่แล้ว การยกระดับ abstraction ยังช่วยลดความจำเป็นในการเขียนโค้ดที่เจาะจงกับสถาปัตยกรรม NVIDIA โดยตรง 🌐 มุมมองอีกด้าน: CUDA ยิ่งแข็งแกร่งขึ้น แม้จะดูเหมือนว่า CUDA จะเปิดกว้างขึ้น แต่หลายคนมองว่า Tile IR ถูกออกแบบมาให้เหมาะสมกับฮาร์ดแวร์ของ NVIDIA โดยเฉพาะ ซึ่งหมายความว่า แม้การพอร์ตโค้ดจะง่ายขึ้น แต่การใช้งานจริงบนแพลตฟอร์มอื่นยังคงซับซ้อนอยู่ การอัปเดตนี้จึงอาจเป็นการ “ล็อกอิน” นักพัฒนาให้อยู่ใน ecosystem ของ NVIDIA มากกว่า 🔮 ผลกระทบต่ออนาคต AI และ GPU การทำให้ GPU programming ง่ายขึ้นจะช่วยให้นักพัฒนาจำนวนมากเข้าถึงการสร้าง AI workflows ได้โดยไม่ต้องมีความรู้เชิงลึกด้านสถาปัตยกรรม GPU สิ่งนี้อาจเร่งการพัฒนา AI ในวงกว้าง แต่ก็ยังต้องจับตาว่า NVIDIA จะเปิดกว้างจริงหรือยังคงรักษา “moat” ของตนไว้ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ CUDA Tile คืออะไร ➡️ เปลี่ยนจาก SIMT ไปสู่ tile-based programming ➡️ ใช้ Tile IR เพื่อจัดการ GPU เป็น tile processor ➡️ ลดความซับซ้อนในการเขียนโค้ด GPU ✅ มุมมองของ Jim Keller ➡️ การพอร์ตโค้ดไป AMD และ Triton จะง่ายขึ้น ➡️ ยกระดับ abstraction ลดการเขียนโค้ดเฉพาะสถาปัตยกรรม ✅ ข้อดีต่อวงการ AI ➡️ นักพัฒนาจำนวนมากเข้าถึง GPU programming ได้ง่ายขึ้น ➡️ ลดความจำเป็นในการปรับแต่งเชิงลึก ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ Tile IR ถูกออกแบบมาเพื่อ NVIDIA โดยเฉพาะ ⛔ การใช้งานจริงบนแพลตฟอร์มอื่นยังคงซับซ้อน ⛔ อาจเป็นการเสริมความแข็งแกร่งให้กับ CUDA ecosystem มากกว่าการเปิดกว้าง https://wccftech.com/nvidia-might-end-the-cuda-moat-with-its-latest-update-says-jim-keller/