📱 DroidLock: มัลแวร์ Android ใหม่ แอบสอดส่องผ่านกล้องหน้า นักวิจัยจาก Zimperium zLabs ได้ค้นพบมัลแวร์ใหม่ชื่อ DroidLock ซึ่งถูกออกแบบมาให้ทำงานคล้าย Ransomware โดยสามารถยึดเครื่อง Android ของเหยื่อได้ทั้งหมด พร้อมทั้งแอบสอดส่องผู้ใช้ผ่านกล้องหน้าและบันทึกกิจกรรมบนหน้าจอแบบเรียลไทม์ 🕵️ วิธีการทำงานของ DroidLock 💠 ใช้ Phishing Sites หลอกให้ผู้ใช้ติดตั้งแอปปลอม โดยแสดงหน้าต่างอัปเดตระบบปลอมเพื่อหลอกให้กดตกลง 💠 เมื่อถูกติดตั้ง มัลแวร์จะใช้สิทธิ์ Device Administrator เพื่อควบคุมเครื่อง เช่น เปลี่ยนรหัส PIN, ลบข้อมูลทั้งหมด หรือบังคับล็อกเครื่อง 💠 ใช้เทคนิค Overlay Attack โดยสร้างหน้าจอปลอมทับบนแอปจริง เพื่อขโมยข้อมูล เช่น Pattern Unlock หรือรหัสผ่านแอปต่าง ๆ 💠 สามารถ สตรีมหน้าจอผ่าน VNC และบันทึกกิจกรรมทั้งหมด รวมถึงรหัส OTP และข้อมูลเข้าสู่ระบบ ⚠️ ผลกระทบที่น่ากังวล 💠 DroidLock ไม่ได้เข้ารหัสไฟล์เหมือน Ransomware ทั่วไป แต่สามารถทำให้ผู้ใช้ถูกล็อกออกจากเครื่องโดยสิ้นเชิง 💠 สามารถขโมยข้อมูลสำคัญ เช่น รหัสผ่าน, ข้อมูลการเงิน, หรือแม้แต่ภาพจากกล้องหน้า 💠 หากติดตั้งบนอุปกรณ์ที่ใช้ในองค์กร อาจทำให้ข้อมูลภายในรั่วไหลและกลายเป็น “hostile endpoint” ภายในเครือข่ายบริษัท 🛡️ แนวทางป้องกัน 🎗️ หลีกเลี่ยงการติดตั้งแอปจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือ โดยเฉพาะลิงก์ที่ส่งมาทาง SMS หรืออีเมล 🎗️ ตรวจสอบสิทธิ์ที่แอปขอ หากมีการขอสิทธิ์ Device Administrator หรือ Accessibility ที่ไม่จำเป็น ควรหลีกเลี่ยง 🎗️ ใช้ Mobile Security Solutions ที่สามารถตรวจจับ Overlay Attack และมัลแวร์ประเภทนี้ 🎗️ อัปเดตระบบและแอปพลิเคชันอย่างสม่ำเสมอ เพื่อปิดช่องโหว่ที่มัลแวร์อาจใช้โจมตี 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ วิธีการทำงานของ DroidLock ➡️ ใช้ Phishing หลอกติดตั้งแอปปลอม ➡️ ใช้สิทธิ์ Device Administrator ควบคุมเครื่อง ➡️ Overlay Attack ขโมยข้อมูลล็อกอิน ➡️ สตรีมหน้าจอและสอดส่องผ่านกล้องหน้า ✅ ผลกระทบ ➡️ ล็อกผู้ใช้ไม่ให้เข้าถึงเครื่อง ➡️ ขโมยข้อมูลการเงินและรหัส OTP ➡️ เสี่ยงต่อการรั่วไหลข้อมูลองค์กร ✅ แนวทางป้องกัน ➡️ หลีกเลี่ยงการติดตั้งแอปจากลิงก์ไม่ปลอดภัย ➡️ ตรวจสอบสิทธิ์ที่แอปขอ ➡️ ใช้ Mobile Security Solutions ➡️ อัปเดตระบบและแอปอย่างสม่ำเสมอ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้งาน ⛔ การติดตั้งแอปจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือเสี่ยงต่อการติดมัลแวร์ ⛔ หากติดตั้งในอุปกรณ์องค์กร อาจทำให้ข้อมูลรั่วไหลและเครือข่ายถูกโจมตี https://hackread.com/droidlock-android-malware-users-spy-camera/

🛡️ การลงทุนด้าน Cybersecurity ต้องพูดภาษา “ธุรกิจ” ในยุคที่ภัยคุกคามไซเบอร์เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ผู้บริหารด้านความปลอดภัย (CISO) ไม่สามารถนำเสนอการลงทุนในระบบป้องกันเพียงแค่เชิงเทคนิคอีกต่อไป แต่ต้องเชื่อมโยงกับ เป้าหมายธุรกิจ เช่น การขยายตลาดใหม่ การเพิ่มความยืดหยุ่น และการสร้างมูลค่าให้ผู้ถือหุ้น การอธิบายว่าเทคโนโลยีช่วยลดเวลาในการตอบสนองเหตุการณ์ หรือช่วยลดต้นทุนได้อย่างไร จะทำให้บอร์ดบริหารเห็นความคุ้มค่าและอนุมัติการลงทุนได้ง่ายขึ้น 🤖 เทรนด์ Cybersecurity ปี 2025 จาก Gartner รายงานล่าสุดชี้ว่า Generative AI กำลังเปลี่ยนโฟกัสการป้องกันข้อมูลจากแบบ “Structured Data” ไปสู่ “Unstructured Data” เช่น ข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ อีกทั้งการจัดการ Machine Identity กลายเป็นเรื่องสำคัญ เพราะบัญชีเครื่องจักรและระบบอัตโนมัติเพิ่มจำนวนมหาศาล หากไม่ควบคุมอาจขยายช่องโหว่ให้แฮกเกอร์โจมตีได้ง่ายขึ้น ⚛️ Quantum Computing และภัยคุกคามใหม่ นักวิจัยเตือนว่า Quantum Computing อาจทำให้การเข้ารหัสแบบ RSA หรือ ECC ที่ใช้กันอยู่ทั่วโลกถูกถอดรหัสได้ในอนาคต เกิดสิ่งที่เรียกว่า “Harvest Now, Decrypt Later” คือการขโมยข้อมูลที่เข้ารหัสไว้ตอนนี้ แล้วรอให้ Quantum สามารถถอดรหัสได้ในอนาคต หากไม่เตรียมใช้ Post-Quantum Cryptography องค์กรอาจสูญเสียข้อมูลสำคัญมหาศาล 🌐 วัฒนธรรมและพฤติกรรมด้านความปลอดภัย องค์กรจำนวนมากเริ่มลงทุนใน Security Behavior & Culture Programs (SBCPs) เพื่อสร้างวัฒนธรรมความปลอดภัยในพนักงาน โดยผสมผสาน AI เข้ามาช่วยตรวจสอบพฤติกรรมและลดเหตุการณ์ที่เกิดจากความผิดพลาดของมนุษย์ คาดว่าภายในปี 2026 องค์กรที่ใช้แนวทางนี้จะลดเหตุการณ์ที่เกิดจากพนักงานได้ถึง 40% 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การลงทุนด้าน Cybersecurity ต้องเชื่อมโยงกับธุรกิจ ➡️ ลดเวลาในการตอบสนองเหตุการณ์ เพิ่มความยืดหยุ่น และสร้างรายได้ใหม่ ✅ Generative AI กำลังเปลี่ยนโฟกัสการป้องกันข้อมูล ➡️ จากการป้องกันฐานข้อมูล ไปสู่การป้องกันข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ ✅ Machine Identity Management เป็นเรื่องเร่งด่วน ➡️ หากไม่ควบคุม บัญชีเครื่องจักรอัตโนมัติจะขยายช่องโหว่ ✅ Quantum Computing กำลังคุกคามการเข้ารหัสปัจจุบัน ➡️ ต้องเตรียมใช้ Post-Quantum Cryptography เพื่อป้องกันข้อมูลระยะยาว ✅ การสร้างวัฒนธรรมความปลอดภัยในองค์กรช่วยลดความเสี่ยง ➡️ AI สามารถช่วยตรวจสอบพฤติกรรมและลดเหตุการณ์ที่เกิดจากมนุษย์ ‼️ ความเสี่ยงจาก Quantum Computing ⛔ “Harvest Now, Decrypt Later” อาจทำให้ข้อมูลที่ถูกเข้ารหัสวันนี้ถูกเปิดเผยในอนาคต ‼️ การใช้ AI โดยไม่ควบคุมอาจสร้างช่องโหว่ใหม่ ⛔ AI ที่ไม่ถูกกำกับอาจถูกใช้สร้าง Deepfake หรือโจมตีระบบอัตโนมัติ https://www.csoonline.com/article/4104472/how-to-justify-your-security-investments.html

🎬 Disney ลงทุนครั้งใหญ่ใน OpenAI ดิสนีย์ประกาศลงทุน 1 พันล้านดอลลาร์ ใน OpenAI และทำข้อตกลงการอนุญาตใช้สิทธิ์เป็นเวลา 3 ปี เพื่อให้ผู้ใช้สามารถสร้างวิดีโอด้วยตัวละครกว่า 200 ตัวจาก Disney, Pixar, Marvel และ Star Wars ผ่านแอป Sora ที่เปิดตัวไปเมื่อกันยายนที่ผ่านมา การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงการที่ดิสนีย์ต้องการใช้ Generative AI ขยายการเล่าเรื่องในรูปแบบใหม่ ๆ โดยยังคงเคารพสิทธิ์ของผู้สร้างและผลงาน 🤝 ความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ นอกจากการอนุญาตให้ใช้ตัวละคร ดิสนีย์ยังจะนำ ChatGPT มาใช้ภายในองค์กรเพื่อสร้างเครื่องมือและประสบการณ์ใหม่ ๆ รวมถึงได้รับสิทธิ์ซื้อหุ้นเพิ่มใน OpenAI การจับมือครั้งนี้ทำให้ดิสนีย์ไม่เพียงเป็นผู้ลงทุน แต่ยังเป็น ลูกค้ารายใหญ่ ของ OpenAI ด้วย ซึ่งอาจเปลี่ยนวิธีการผลิตคอนเทนต์และการสื่อสารภายในบริษัท ⚖️ การปกป้องลิขสิทธิ์ ก่อนหน้านี้ ดิสนีย์เคยส่งจดหมาย Cease and Desist ไปยัง Google และ Character.AI รวมถึงฟ้อง Midjourney เรื่องการใช้ตัวละครโดยไม่ได้รับอนุญาต การลงทุนครั้งนี้จึงสะท้อนว่า ดิสนีย์ไม่ได้ปฏิเสธ AI แต่เลือกที่จะ ควบคุมและร่วมมือ กับแพลตฟอร์มที่สามารถสร้างรายได้และปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาไปพร้อมกัน 📺 การใช้งานจริงและอนาคต ผู้ใช้ Sora และ ChatGPT Images จะสามารถสร้างวิดีโอและภาพด้วยตัวละครดัง เช่น Mickey Mouse, Ariel, Cinderella, Iron Man และ Darth Vader โดยจะมีการคัดเลือกคลิปบางส่วนไปเผยแพร่บน Disney+ อีกด้วย อย่างไรก็ตาม ข้อตกลงนี้ไม่ครอบคลุม เสียงและหน้าตาของนักแสดงจริง เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาลิขสิทธิ์และการละเมิดสิทธิ์บุคคล 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Disney ลงทุน 1 พันล้านดอลลาร์ใน OpenAI ➡️ ทำข้อตกลงอนุญาตใช้สิทธิ์ 3 ปีสำหรับตัวละครกว่า 200 ตัว ✅ ผู้ใช้ Sora และ ChatGPT Images สามารถสร้างคอนเทนต์ด้วยตัวละคร Disney ➡️ ตัวละครที่ใช้ได้ เช่น Mickey Mouse, Ariel, Cinderella, Iron Man, Darth Vader ✅ Disney จะใช้ ChatGPT ภายในองค์กร ➡️ เพื่อสร้างเครื่องมือและประสบการณ์ใหม่ ๆ ให้พนักงาน ✅ คลิปจาก Sora จะถูกเผยแพร่บน Disney+ ➡️ ขยายการเข้าถึงคอนเทนต์ AI สู่ผู้ชมทั่วโลก ‼️ ความเสี่ยงด้านลิขสิทธิ์ยังคงมีอยู่ ⛔ Disney เคยฟ้อง Midjourney และส่งจดหมายเตือน Google, Character.AI เรื่องการใช้ตัวละครโดยไม่ได้รับอนุญาต ‼️ การใช้ตัวละครไม่ครอบคลุมเสียงและหน้าตานักแสดงจริง ⛔ เพื่อหลีกเลี่ยงการละเมิดสิทธิ์บุคคลและปัญหาทางกฎหมาย https://www.cnbc.com/2025/12/11/disney-openai-sora-characters-video.html

📚 Patterns.dev – คู่มือการสร้าง Web Apps ยุคใหม่ Patterns.dev เป็นหนังสือออนไลน์ฟรีที่รวบรวม Design Patterns สำหรับนักพัฒนา JavaScript และเฟรมเวิร์กสมัยใหม่ เช่น React และ Vue จุดเด่นคือการอธิบายวิธีแก้ปัญหาที่นักพัฒนามักเจอซ้ำ ๆ เช่น Singleton, Observer, Factory, Proxy และอีกมากมาย พร้อมตัวอย่างโค้ดที่เข้าใจง่ายและสามารถนำไปใช้จริงได้ทันที ⚡ Performance Patterns เพื่อเว็บที่เร็วขึ้น นอกจาก Design Patterns แล้ว เว็บไซต์ยังเน้น Performance Patterns เช่น Bundle Splitting, Tree Shaking, Prefetch, Preload และ List Virtualization เพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถลดขนาดไฟล์ ปรับปรุงความเร็วการโหลด และเพิ่มประสบการณ์ผู้ใช้ให้ดียิ่งขึ้น เหมาะสำหรับการสร้างเว็บที่ต้องรองรับผู้ใช้จำนวนมากในยุคดิจิทัล 🔗 React และ Vue Patterns Patterns.dev ยังมีหมวดเฉพาะสำหรับ React และ Vue เช่น Hooks Pattern, Compound Pattern, Render Props, Async Components และ Composables ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโครงสร้างที่ยืดหยุ่นและจัดการ State ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในโปรเจกต์ขนาดใหญ่ที่ต้องการความเสถียรและการขยายตัวในอนาคต 🌐 มุมมองใหม่ต่อ Design Patterns ทีมผู้จัดทำ Patterns.dev เน้นว่า Design Patterns เป็นแนวทาง ไม่ใช่ข้อบังคับ การเลือกใช้ต้องขึ้นอยู่กับปัญหาที่เจอจริง ๆ ไม่ใช่การนำมาใช้ทุกครั้งโดยไม่จำเป็น แนวคิดนี้ช่วยให้นักพัฒนามีวิจารณญาณและเลือกใช้เครื่องมืออย่างเหมาะสม เพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่ทั้งมีคุณภาพและง่ายต่อการดูแลรักษา 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Patterns.dev เป็นแหล่งเรียนรู้ฟรีสำหรับนักพัฒนาเว็บ ➡️ รวม Design Patterns และ Performance Patterns สำหรับ JavaScript, React, Vue ✅ Design Patterns ที่นำเสนอ เช่น Singleton, Observer, Factory, Proxy ➡️ ช่วยแก้ปัญหาที่นักพัฒนาพบซ้ำ ๆ ในการออกแบบระบบ ✅ Performance Patterns เน้นการเพิ่มความเร็วเว็บ ➡️ เช่น Bundle Splitting, Tree Shaking, Prefetch, Preload, List Virtualization ✅ React และ Vue Patterns สำหรับโปรเจกต์สมัยใหม่ ➡️ เช่น Hooks, Compound, Async Components, Composables ✅ แนวคิดหลัก: Patterns เป็นแนวทาง ไม่ใช่ข้อบังคับ ➡️ ใช้เมื่อเหมาะสมกับปัญหาจริง ไม่ใช่ทุกสถานการณ์ ‼️ การใช้ Patterns โดยไม่เข้าใจอาจเพิ่มความซับซ้อนเกินจำเป็น ⛔ อาจทำให้โค้ดดูแลยากและไม่ตอบโจทย์ธุรกิจ https://www.patterns.dev/

💻 ความยุ่งยากในการขอ Gemini API Key บทความเล่าประสบการณ์ของนักพัฒนาที่พยายามสมัครใช้ Gemini 3 Pro ของ Google เพื่อใช้เป็นผู้ช่วยเขียนโค้ด แต่กลับพบว่ากระบวนการสมัครและการตั้งค่าบัญชีซับซ้อนเกินไป ตั้งแต่การสร้าง API key ไปจนถึงการยืนยันบัตรเครดิตและเอกสารราชการ ซึ่งใช้เวลาหลายชั่วโมงและเต็มไปด้วยขั้นตอนที่ไม่ชัดเจน 🏢 ระบบที่ออกแบบเพื่อองค์กรใหญ่ ไม่ใช่ผู้ใช้ทั่วไป Google ใช้ระบบ Google Cloud Console และ AI Studio ที่เน้นความปลอดภัยและการตรวจสอบเข้มงวด เหมาะกับองค์กรขนาดใหญ่ แต่สำหรับนักพัฒนารายบุคคลกลับเป็นอุปสรรค ทำให้การเข้าถึงบริการ Gemini Pro ไม่ราบรื่น ต่างจากคู่แข่งอย่าง Anthropic (Claude) และ OpenAI (ChatGPT) ที่มีระบบสมัครและชำระเงินง่ายกว่า 🔑 ปัญหาการยืนยันและข้อผิดพลาดซ้ำซ้อน ผู้เขียนต้องส่งเอกสารยืนยันตัวตนและบัตรเครดิตหลายครั้ง โดยระบบยังมีข้อจำกัดเรื่องรูปแบบไฟล์ที่ไม่ชัดเจน เช่น ต้องใช้ PNG เท่านั้น นอกจากนี้ยังพบข้อผิดพลาด 403 Forbidden แม้จะผ่านการยืนยันแล้ว ทำให้เสียเวลาไปหลายชั่วโมงก่อนจะใช้งานได้จริง 🌐 บริบทเพิ่มเติมจากวงการ AI ปัญหานี้สะท้อนให้เห็นว่า Google กำลังพัฒนา Gemini ให้เป็นแพลตฟอร์มรวมหลายบริการ ตั้งแต่ Chatbot, Workspace, Firebase ไปจนถึง Code Assist แต่ความซับซ้อนของระบบอาจทำให้เสียโอกาสในการดึงดูดนักพัฒนารายบุคคล ขณะที่คู่แข่งยังคงได้เปรียบด้วยความเรียบง่ายและความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ขั้นตอนการสมัคร Gemini API Key ➡️ ต้องผ่าน Google AI Studio และ Cloud Console ✅ ระบบออกแบบเพื่อองค์กรใหญ่ ➡️ เน้นความปลอดภัยและการตรวจสอบเข้มงวด ✅ คู่แข่งอย่าง Anthropic และ OpenAI ➡️ มีระบบสมัครและชำระเงินง่ายกว่า ‼️ ความยุ่งยากในการยืนยันตัวตน ⛔ ต้องส่งเอกสารและบัตรเครดิตหลายครั้ง ‼️ ข้อผิดพลาด 403 Forbidden ⛔ ทำให้เสียเวลาและไม่สามารถใช้งานได้ทันที https://ankursethi.com/blog/gemini-api-key-frustration/

📰 การใช้ AI วิเคราะห์ย้อนหลัง Hacker News Andrej Karpathy ได้ทดลองสร้างโปรเจกต์ที่ชื่อว่า HN Time Capsule โดยใช้โมเดล GPT 5.1 Thinking เพื่อวิเคราะห์กระทู้และคอมเมนต์บน Hacker News เมื่อ 10 ปีก่อน (ปี 2015) แล้วให้คะแนนความ “แม่นยำ” ของการคาดการณ์ในอดีตเมื่อเทียบกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในปัจจุบัน แนวคิดนี้เกิดขึ้นจากการที่เขาเห็นโพสต์ที่ Gemini 3 สร้างหน้าแรกของ HN แบบ “หลอนอนาคต” และทำให้เขาสนใจลองวิเคราะห์อดีตด้วยวิธีที่เป็นระบบ ⏳ การสร้าง Time Capsule ของบทสนทนาออนไลน์ Karpathy ได้ดึงข้อมูลหน้าแรกของ Hacker News ตลอดเดือนธันวาคม 2015 (รวมกว่า 930 บทความและคอมเมนต์) แล้วส่งให้ GPT วิเคราะห์ใน 6 มิติ เช่น สรุปบทความ, สิ่งที่เกิดขึ้นจริง, มอบรางวัล “คอมเมนต์แม่นที่สุด” และ “ผิดที่สุด”, รวมถึงให้คะแนนความน่าสนใจของบทสนทนาในอดีต ผลลัพธ์ถูกนำเสนอในรูปแบบเว็บเพจที่อ่านง่าย พร้อม “Hall of Fame” สำหรับผู้แสดงความเห็นที่แม่นยำที่สุด 🤖 AI กับการย้อนมองพฤติกรรมมนุษย์ สิ่งที่น่าสนใจคือแนวคิดที่ว่า “อนาคต AI กำลังเฝ้ามองเรา” เพราะเมื่อการประมวลผลราคาถูกลง การวิเคราะห์ย้อนหลังพฤติกรรมมนุษย์ในโลกออนไลน์จะกลายเป็นเรื่องง่ายและฟรี นั่นหมายความว่าความเห็นหรือการกระทำที่เราทำวันนี้อาจถูกตรวจสอบอย่างละเอียดในอนาคต การทดลองนี้จึงไม่ใช่แค่เรื่องสนุก แต่ยังสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงสังคมและจริยธรรมที่ AI นำมา 🌐 บริบทเพิ่มเติมจากวงการ AI และสังคม แนวคิด “grading hindsight” ยังเชื่อมโยงกับการใช้ AI ในการศึกษาประวัติศาสตร์ดิจิทัล เช่น การวิเคราะห์ทวิตเตอร์ช่วงเหตุการณ์สำคัญ หรือการตรวจสอบข่าวปลอมในอดีตเพื่อทำความเข้าใจการแพร่กระจายข้อมูลผิด ๆ สิ่งเหล่านี้ช่วยให้เรามีบทเรียนสำหรับอนาคต และอาจกลายเป็นเครื่องมือใหม่ในการวิจัยสังคมศาสตร์ดิจิทัล 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ โปรเจกต์ HN Time Capsule ของ Karpathy ➡️ ใช้ GPT 5.1 Thinking วิเคราะห์กระทู้ Hacker News ปี 2015 ✅ การวิเคราะห์ย้อนหลัง 930 บทความ ➡️ ให้คะแนนคอมเมนต์แม่นที่สุดและผิดที่สุด ✅ ผลลัพธ์ถูกนำเสนอเป็นเว็บเพจ ➡️ มี Hall of Fame สำหรับผู้แสดงความเห็นแม่นยำ ‼️ ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวในอนาคต ⛔ AI อาจทำให้การตรวจสอบพฤติกรรมมนุษย์ย้อนหลังเป็นเรื่องง่าย ‼️ ผลกระทบเชิงสังคมและจริยธรรม ⛔ ความเห็นที่เคยโพสต์อาจถูกนำมาวิเคราะห์และตีความใหม่ในอนาคต https://karpathy.bearblog.dev/auto-grade-hn/

🗺️ Google Maps: จากเครื่องมือค้นหา สู่ผู้กำหนดตลาด Lauren Leek เริ่มต้นจากการหาที่กินข้าว แต่กลับกลายเป็นงานวิจัยเต็มรูปแบบ เธอใช้ข้อมูลร้านอาหารกว่า 13,000 แห่งในลอนดอน มาสร้างโมเดล Machine Learning เพื่อวิเคราะห์ว่า Google Maps จัดอันดับร้านอาหารอย่างไร ผลลัพธ์ชี้ว่าแพลตฟอร์มไม่ได้เพียงสะท้อนความนิยม แต่ กำหนดการมองเห็นและการอยู่รอดของร้านอาหาร โดยใช้ตัวชี้วัดหลักคือ relevance, distance, และ prominence. 📊 วงจรสะสมความได้เปรียบ ระบบ “prominence” ของ Google Maps ให้รางวัลกับร้านที่มีรีวิวจำนวนมาก ความเร็วในการได้รับรีวิวสูง และการรับรู้แบรนด์ ส่งผลให้ร้านใหญ่หรือร้านที่อยู่ในพื้นที่คนพลุกพล่านได้เปรียบ ขณะที่ร้านเล็ก ๆ หรือร้านใหม่ ๆ เจอปัญหา cold-start เพราะไม่มีรีวิวมากพอที่จะถูกค้นพบ วงจรนี้คล้ายกับ “Matthew Effect” ในเศรษฐศาสตร์ ที่ผู้มีมากจะได้มากขึ้นเรื่อย ๆ 🧮 การสร้าง Dashboard เพื่อมองทะลุอัลกอริทึม Lauren สร้าง London Food Dashboard โดยใช้ Gradient Boosted Decision Tree เพื่อคาดการณ์คะแนนที่ร้านควรได้ตามคุณลักษณะเชิงโครงสร้าง เช่น ประเภทอาหาร ราคา ทำเล และจำนวนรีวิว จากนั้นเปรียบเทียบกับคะแนนจริงเพื่อหาว่าร้านใดถูก “ประเมินต่ำ” หรือ “สูงเกินจริง” Dashboard นี้ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหา “underrated gems” ได้ และยังเผยให้เห็นความผิดพลาดในการจัดหมวดหมู่ร้านอาหารของ Google Maps 🌍 ผลกระทบต่อชุมชนและนโยบาย การวิเคราะห์ยังขยายไปถึงระดับย่าน โดยใช้ PCA และ K-means clustering เพื่อจัดประเภทพื้นที่เป็น elite, strong, everyday, และ weak hubs. ผลลัพธ์ชี้ว่า ความหลากหลายทางอาหารของลอนดอนไม่ได้กระจายอย่างเท่าเทียม ร้านอาหารของชุมชนผู้อพยชมักอยู่ในพื้นที่ที่มีการมองเห็นต่ำกว่า ข้อค้นพบนี้นำไปสู่ข้อเสนอเชิงนโยบายว่า อัลกอริทึมของแพลตฟอร์มควรถูกตรวจสอบและเปิดเผยเหมือนตลาดการเงิน เพราะมันมีผลต่อการอยู่รอดของธุรกิจท้องถิ่นโดยตรง 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Google Maps ทำหน้าที่เป็น “ตลาดกลาง” ➡️ ใช้ตัวชี้วัด relevance, distance, prominence กำหนดการมองเห็น ✅ วงจรสะสมความได้เปรียบ ➡️ ร้านใหญ่และร้านดังได้เปรียบ ร้านเล็กเจอ cold-start ✅ London Food Dashboard ➡️ ใช้ ML วิเคราะห์ร้านที่ถูกประเมินต่ำหรือสูงเกินจริง ✅ การวิเคราะห์ระดับย่าน ➡️ พบความเหลื่อมล้ำด้านการมองเห็นและความหลากหลายทางอาหาร ‼️ ความเสี่ยงต่อธุรกิจเล็กและชุมชนผู้อพยพ ⛔ อัลกอริทึมอาจทำให้ร้านใหม่หรือร้านเล็กถูกมองข้าม ‼️ ความโปร่งใสของแพลตฟอร์ม ⛔ ควรมีการตรวจสอบอัลกอริทึมเหมือนตลาดการเงิน https://laurenleek.substack.com/p/how-google-maps-quietly-allocates

สภาพพพพพ เอาไปเคลมอารยธรรมอียิปต์ได้เลย ลองไปหาดูบนกำแพงบ้านพ่อง ว่าก่อนจะมีมัมมี่ อาจมีกัมมี่ - แคมที่แล้วก็ได้ #คิงส์โพธิ์แดง #มัมมี่เขมร

💸 การลงทุน AI มูลค่า 400 พันล้านดอลลาร์ กำลังเจอปัญหาชิปหมดอายุเร็ว อุตสาหกรรมเทคโนโลยีได้ลงทุนกว่า 400 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปีนี้เพื่อซื้อชิป AI และสร้างศูนย์ข้อมูล แต่เริ่มมีคำถามว่าอุปกรณ์เหล่านี้จะมีอายุการใช้งานสั้นเกินไปหรือไม่ ก่อนหน้านี้บริษัทคลาวด์คาดว่าชิปและเซิร์ฟเวอร์จะใช้งานได้ราว 6 ปี แต่ปัจจุบันนักวิเคราะห์เตือนว่าอาจเหลือเพียง 2–3 ปีเท่านั้น ⚡ ความก้าวหน้าที่เร็วเกินไปของ Nvidia และคู่แข่ง Nvidia เปิดตัวชิป Blackwell และประกาศรุ่นใหม่ Rubin ที่จะมาในปี 2026 ซึ่งแรงกว่าเดิมถึง 7.5 เท่า ทำให้ชิปรุ่นเก่ามูลค่าลดลงถึง 85–90% ภายใน 3–4 ปี นอกจากนี้ยังมีปัญหาด้านความทนทาน เพราะชิป AI ทำงานที่ความร้อนสูงจนเกิดการเสียหายบ่อยขึ้น เช่น Meta พบว่าโมเดล Llama มีอัตราความล้มเหลวถึง 9% ต่อปี 📉 ผลกระทบต่อกำไรและการเงินของบริษัท หากต้องปรับอายุการใช้งานชิปให้สั้นลง บริษัทจะต้องบันทึกค่าเสื่อมราคาที่สูงขึ้นทันที ซึ่งกระทบต่อกำไรและความสามารถในการระดมทุน โดยเฉพาะบริษัทที่เน้น AI อย่าง Oracle และ CoreWeave ที่มีหนี้สูงและใช้ชิปเป็นหลักประกันเงินกู้ ขณะที่ยักษ์ใหญ่เช่น Amazon, Google และ Microsoft ยังพอรับมือได้เพราะมีรายได้หลากหลาย 🌐 บริบทเพิ่มเติมจากวงการเศรษฐกิจและเทคโนโลยี การเสื่อมราคาของชิป AI สะท้อนถึงความเสี่ยงของ ฟองสบู่การลงทุน AI ที่นักวิเคราะห์เตือนว่าอาจคล้ายกับฟองสบู่ดอทคอมในอดีต หากบริษัทไม่สามารถสร้างรายได้จากการลงทุนมหาศาลนี้ ความสูญเสียอาจกระทบเศรษฐกิจวงกว้าง การแก้ปัญหาที่บางบริษัทเลือกคือการนำชิปรุ่นเก่าไปใช้กับงานที่ไม่ต้องการประสิทธิภาพสูง เช่น งานสำรองหรือการประมวลผลระดับกลาง 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การลงทุน AI มูลค่า 400 พันล้านดอลลาร์ ➡️ ชิปและศูนย์ข้อมูลอาจหมดอายุเร็วเกินไป ✅ Nvidia เปิดตัวชิปรุ่นใหม่เร็ว ➡️ Blackwell และ Rubin ทำให้ชิปรุ่นเก่ามูลค่าลดลงเร็ว ✅ ปัญหาความทนทานของชิป AI ➡️ Meta พบอัตราความล้มเหลว 9% ต่อปี ✅ ผลกระทบต่อบริษัท AI ➡️ Oracle และ CoreWeave เสี่ยงสูงเพราะหนี้และใช้ชิปเป็นหลักประกัน ‼️ ความเสี่ยงฟองสบู่การลงทุน AI ⛔ อาจคล้ายฟองสบู่ดอทคอม กระทบเศรษฐกิจวงกว้าง ‼️ ค่าเสื่อมราคาที่สูงขึ้น ⛔ ทำให้กำไรลดลงและการระดมทุนยากขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/12/ai039s-us400bil-problem-are-chips-getting-old-too-fast

🧠 ห้องทดลองใต้ดินเก็บข้อมูลสมอง 10,000 ชั่วโมงเพื่อสร้าง AI แปลงความคิดเป็นข้อความ บริษัทสตาร์ทอัพชื่อ Conduit ในซานฟรานซิสโกได้ดำเนินโครงการเก็บข้อมูลสมองจากผู้เข้าร่วมหลายพันคนรวมกว่า 10,000 ชั่วโมง โดยใช้ชุดอุปกรณ์สวมศีรษะที่พัฒนาขึ้นเอง เพื่อฝึกโมเดล AI ที่สามารถถอดรหัสความคิดและเปลี่ยนเป็นข้อความได้ เป้าหมายคือการจับสัญญาณสมองในช่วงเสี้ยววินาทีก่อนที่ผู้เข้าร่วมจะพูดหรือพิมพ์ ⚙️ เทคโนโลยีและวิธีการเก็บข้อมูล Conduit ใช้การผสมผสานเซ็นเซอร์ EEG, fNIRS และอุปกรณ์ตรวจจับอื่น ๆ ในโครงสร้างที่พิมพ์ 3D เพื่อสร้าง “AI Helmet” ที่มีทั้งรุ่นสำหรับการฝึก (หนักและครอบคลุมสัญญาณมากที่สุด) และรุ่นสำหรับการใช้งานจริงในอนาคต ข้อมูลทั้งหมดถูกจัดเก็บในรูปแบบ Zarr 3 เพื่อรวมสัญญาณจากหลายเซ็นเซอร์ภายใต้ระบบเดียว 🔋 ความท้าทายด้านคุณภาพและต้นทุน ในช่วงแรกทีมงานต้องปิดไฟหลักและใช้แบตเตอรี่เพื่อหลีกเลี่ยงสัญญาณรบกวนไฟฟ้า แต่ภายหลังพบว่าการขยายขนาดข้อมูลช่วยให้โมเดลสามารถ “ทั่วไป” ได้ดีขึ้นแม้มีเสียงรบกวน ทำให้ไม่จำเป็นต้องใช้วิธีที่ซับซ้อนมากอีกต่อไป นอกจากนี้ Conduit ยังลดต้นทุนต่อชั่วโมงข้อมูลลงกว่า 40% ด้วยระบบตรวจสอบคุณภาพแบบเรียลไทม์และการจัดการห้องบันทึกหลายห้องพร้อมกัน 🌐 บริบทเพิ่มเติมจากวงการ AI และประสาทวิทยา การวิจัยนี้สะท้อนถึงความพยายามของวงการ AI ที่จะก้าวไปสู่ Brain-Computer Interface (BCI) ซึ่งมีศักยภาพในการช่วยผู้พิการสื่อสาร หรือแม้แต่การสร้างอินเทอร์เฟซใหม่ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ อย่างไรก็ตาม นักวิจัยเตือนว่าการเก็บข้อมูลสมองในระดับใหญ่เช่นนี้ต้องพิจารณาเรื่อง จริยธรรมและความเป็นส่วนตัว อย่างเข้มงวด เพราะข้อมูลสมองถือเป็นข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่สุดของมนุษย์ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Conduit เก็บข้อมูลสมองกว่า 10,000 ชั่วโมง ➡️ ใช้เพื่อฝึกโมเดล AI แปลงความคิดเป็นข้อความ ✅ ใช้ AI Helmet ที่รวม EEG และ fNIRS ➡️ มีรุ่นสำหรับการฝึกและรุ่นสำหรับใช้งานจริง ✅ ลดต้นทุนการเก็บข้อมูลลงกว่า 40% ➡️ ด้วยระบบตรวจสอบคุณภาพและการจัดการหลายห้อง ‼️ ความเสี่ยงด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัว ⛔ ข้อมูลสมองเป็นข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและอาจถูกใช้ผิดวัตถุประสงค์ ‼️ ความท้าทายด้านการนำไปใช้จริง ⛔ ต้องพิจารณาความแม่นยำและผลกระทบต่อผู้เข้าร่วม https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/basement-lab-produces-10000-hours-of-neural-data-for-thought-to-text-research

บทความกฎหมาย EP.43 การยุบสภาผู้แทนราษฎร ซึ่งเป็นกลไกสำคัญภายใต้ระบอบประชาธิปไตยแบบรัฐสภาของประเทศไทย มักถูกเรียกอย่างย่อว่า "ยุบสภา" แต่ในทางกฎหมายรัฐธรรมนูญนั้น กระบวนการนี้มีที่มา อำนาจ และขอบเขตที่ชัดเจน ซึ่งแตกต่างจากการสิ้นสุดวาระตามปกติ โดยสาระสำคัญแล้ว การยุบสภาคือการที่ฝ่ายบริหาร โดยมีนายกรัฐมนตรีเป็นผู้ริเริ่มและรับผิดชอบ เข้าเฝ้าพระบาทสมเด็จพระเจ้าอยู่หัว เพื่อถวายฎีกาขอพระราชทานพระบรมราชานุญาตให้ยุบสภาผู้แทนราษฎร ซึ่งการกระทำดังกล่าวมีผลเป็นการคืนอำนาจการตัดสินใจทางการเมืองกลับคืนสู่ประชาชนผ่านการเลือกตั้งทั่วไปโดยเร็วที่สุด การยุบสภาจึงไม่ใช่การลงโทษ แต่เป็นการแก้ไขปัญหาความขัดแย้งทางการเมือง หรือเพื่อแสวงหาฉันทามติใหม่จากประชาชนเมื่อรัฐบาลประสบภาวะไม่สามารถบริหารประเทศต่อไปได้ด้วยความชอบธรรมทางเสียงสนับสนุนในสภา หรือในยามที่ต้องการสร้างความมั่นคงทางการเมืองให้รัฐบาลมีความเข้มแข็งและมีเสถียรภาพมากขึ้นเพื่อขับเคลื่อนนโยบายสำคัญ โดยอำนาจในการยุบสภานี้เป็นอำนาจเฉพาะตัวของนายกรัฐมนตรีในการเสนอต่อพระมหากษัตริย์ และเป็นพระราชอำนาจของพระมหากษัตริย์ในการมีพระบรมราชโองการให้ยุบสภาตามคำแนะนำของคณะรัฐมนตรี ตามที่รัฐธรรมนูญได้กำหนดไว้ให้เป็นอำนาจที่พระมหากษัตริย์ทรงใช้ตามคำแนะนำของคณะรัฐมนตรีหรือรัฐมนตรีผู้รับผิดชอบ ดังนั้น ในทางปฏิบัติ จึงเป็นไปตามการตัดสินใจของนายกรัฐมนตรีที่ได้รับความเห็นชอบจากคณะรัฐมนตรี ซึ่งถือเป็นการตัดสินใจทางการเมืองที่ต้องรับผิดชอบต่อสาธารณชน ในประเด็นทางกฎหมายที่สำคัญอย่างยิ่งคือ ขอบเขตของการยุบสภานั้นตามประเพณีการปกครองและบทบัญญัติแห่งรัฐธรรมนูญจะจำกัดอยู่เพียง สภาผู้แทนราษฎร (ส.ส.) เท่านั้น ไม่ได้รวมถึง วุฒิสภา (ส.ว.) ซึ่งถือเป็นความแตกต่างทางโครงสร้างและหน้าที่อย่างชัดเจนระหว่างสภาทั้งสอง สภาผู้แทนราษฎรประกอบด้วยสมาชิกที่มาจากการเลือกตั้งโดยตรงของประชาชน มีวาระการดำรงตำแหน่งคราวละสี่ปี และมีบทบาทหลักในการออกกฎหมาย การควบคุมฝ่ายบริหาร และการให้ความเห็นชอบต่างๆ การยุบสภาจึงเป็นกลไกที่ทำให้สมาชิกสภาผู้แทนราษฎรชุดปัจจุบันพ้นจากตำแหน่งทั้งหมดเพื่อเปิดทางให้มีการเลือกตั้งทั่วไปภายในระยะเวลาที่กฎหมายกำหนด คือประมาณสี่สิบห้าถึงหกสิบวัน เพื่อให้ได้สภาผู้แทนราษฎรชุดใหม่เข้ามาทำหน้าที่ ในทางตรงกันข้าม วุฒิสภาอาจมีที่มาจากการเลือกตั้งโดยอ้อม การสรรหา หรือการแต่งตั้งตามบทเฉพาะกาลของรัฐธรรมนูญแต่ละฉบับ มีวาระการดำรงตำแหน่งที่แตกต่างกัน และมีบทบาทหลักในการกลั่นกรองกฎหมาย ตรวจสอบการบริหารราชการแผ่นดิน และดำเนินการถอดถอนผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมืองบางประเภท ด้วยเหตุนี้ โครงสร้างและอำนาจหน้าที่ที่แตกต่างกัน ทำให้วุฒิสภาไม่ได้ถูกยุบไปด้วยกับการยุบสภาผู้แทนราษฎร สมาชิกวุฒิสภาจึงยังคงอยู่ในตำแหน่งและปฏิบัติหน้าที่ต่อไปได้จนกว่าจะสิ้นสุดวาระการดำรงตำแหน่งของตนเองตามที่รัฐธรรมนูญกำหนดไว้ เว้นแต่รัฐธรรมนูญฉบับใดจะกำหนดไว้เป็นอย่างอื่น ซึ่งโดยหลักการประชาธิปไตยส่วนใหญ่จะคงไว้ซึ่งการยุบเฉพาะสภาผู้แทนราษฎรที่เป็นตัวแทนโดยตรงของประชาชน เพื่อเป็นการแก้ไขปัญหาทางการเมืองที่โยงกับความชอบธรรมของฝ่ายบริหารที่มาจากฐานเสียงของสภาผู้แทนราษฎรนั่นเอง การดำเนินการยุบสภานั้นจะส่งผลให้คณะรัฐมนตรีชุดปัจจุบันต้องกลายเป็นคณะรัฐมนตรีรักษาการ ซึ่งมีข้อจำกัดในการใช้อำนาจและอนุมัติโครงการหรือการอนุมัติงบประมาณขนาดใหญ่ จนกว่าคณะรัฐมนตรีชุดใหม่จะเข้ารับหน้าที่หลังการเลือกตั้ง สรุปได้ว่า การยุบสภาผู้แทนราษฎรคือกระบวนการทางรัฐธรรมนูญที่เปิดโอกาสให้นายกรัฐมนตรีใช้ดุลยพินิจเพื่อขจัดวิกฤตการณ์ทางการเมืองหรือเพื่อแสวงหาความชอบธรรมใหม่จากประชาชน โดยเป็นการใช้อำนาจเสนอขอพระราชทานพระบรมราชานุญาตให้ยุบเฉพาะส่วนของสภาผู้แทนราษฎร ซึ่งเป็นสภาที่มีความเชื่อมโยงโดยตรงกับฐานอำนาจของรัฐบาลและที่มาจากการเลือกตั้งของประชาชน ขณะที่วุฒิสภายังคงอยู่ตามวาระที่กำหนดไว้ การทำความเข้าใจความแตกต่างทางกฎหมายระหว่างการยุบสภาผู้แทนราษฎรกับการคงอยู่ของวุฒิสภาจึงเป็นสิ่งสำคัญในการติดตามและวิเคราะห์สถานการณ์ทางการเมืองภายใต้หลักการของกฎหมายรัฐธรรมนูญไทย

💻 วิกฤตราคา RAM: จาก 117 ดอลลาร์สู่กว่า 800 ดอลลาร์ รายงานจาก Tom’s Hardware ระบุว่า Trident Z5 Neo RGB DDR5-6000 C30 32GB ที่เคยขายเพียง 117 ดอลลาร์ ตอนนี้ราคาขึ้นไปถึง 429 ดอลลาร์ในร้านค้าปกติ และถูกนำไปขายบน eBay ในราคา 836 ดอลลาร์ ซึ่งสูงกว่าราคาจริงถึง 7 เท่า การปรับขึ้นนี้เกิดจากความต้องการหน่วยความจำมหาศาลในศูนย์ข้อมูล AI ที่ทำให้ผู้ผลิตอย่าง Samsung, SK Hynix และ Micron หันไปผลิต RAM สำหรับเซิร์ฟเวอร์แทนตลาดผู้บริโภค 📈 Scalpers และการเก็งกำไร นอกจากผู้ผลิตแล้ว scalpers ก็เข้ามาเก็งกำไร โดยซื้อ RAM จากร้านค้าปกติแล้วนำไปขายต่อในราคาสูง ตัวอย่างเช่น Vengeance DDR5-5200 C38 192GB ที่เคยมีราคา 649 ดอลลาร์ ตอนนี้ถูกตั้งราคาขายใหม่ถึง 2,201 ดอลลาร์ และแม้แต่บน eBay ก็ยังมีการตั้งราคาสูงถึง 1,949 ดอลลาร์ การเก็งกำไรนี้ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปแทบไม่สามารถอัปเกรดเครื่องได้ในราคาที่สมเหตุสมผล 🏭 ผลกระทบต่อธุรกิจและผู้ผลิต บริษัทประกอบคอมพิวเตอร์อย่าง CyberPowerPC และ Maingear ต้องปรับราคาพีซีขึ้นตามต้นทุน ขณะที่ OEM อย่าง Dell และ Lenovo ก็ได้รับผลกระทบเช่นกัน แม้ Lenovo จะมีสต็อกเพียงพอจนถึงปี 2026 แต่ผู้ผลิตรายอื่นต้องเผชิญกับต้นทุนที่สูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ Micron ยังประกาศปิดสายการผลิต RAM สำหรับผู้บริโภค (Crucial) เพื่อหันไปโฟกัสตลาดองค์กรโดยตรง 🌐 บริบทเพิ่มเติมจากวงการเทคโนโลยี การขาดแคลน RAM ไม่ได้กระทบแค่ผู้ใช้พีซี แต่ยังรวมถึง คอนโซลเกมและ Raspberry Pi ที่ต้องปรับราคาขึ้นเช่นกัน นักวิเคราะห์เตือนว่าอาจต้องรอจนกว่า “ฟองสบู่ AI” จะคลี่คลาย ราคาถึงจะกลับมาเป็นปกติ แต่ยังไม่มีสัญญาณชัดเจนว่าจะเกิดขึ้นเมื่อใด 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ราคาชุด RAM พุ่งสูงกว่า 7 เท่า ➡️ Trident Z5 Neo จาก 117 ดอลลาร์เป็น 836 ดอลลาร์บน eBay ✅ ผู้ผลิตหันไปผลิต RAM สำหรับเซิร์ฟเวอร์ ➡️ ตลาดผู้บริโภคถูกลดความสำคัญ ✅ Scalpers เก็งกำไรบน eBay ➡️ Vengeance DDR5-5200 จาก 649 ดอลลาร์เป็น 1,949 ดอลลาร์ ✅ ธุรกิจคอมพิวเตอร์และ OEM ได้รับผลกระทบ ➡️ CyberPowerPC, Maingear, Dell ต้องปรับราคาสูงขึ้น ‼️ ความเสี่ยงต่อผู้ใช้ทั่วไป ⛔ ไม่สามารถอัปเกรดเครื่องได้ในราคาที่สมเหตุสมผล ‼️ ฟองสบู่ AI อาจทำให้ตลาดผันผวน ⛔ ราคาจะกลับมาปกติได้ก็ต่อเมื่อความต้องการลดลง https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/ram-scalping-takes-hold-on-ebay-some-kits-selling-for-more-than-usd2-000-price-gouged-kits-fetch-7x-their-original-value-adding-almost-double-the-markup-on-already-inflated-prices

🎓 ดราม่าในรั้วมหาวิทยาลัย: นักศึกษาปริญญาเอก UC Berkeley ถูกจับฐานทำลายคอมพิวเตอร์เพื่อน เหตุการณ์เกิดขึ้นที่ภาควิชา Electrical Engineering and Computer Sciences ของ UC Berkeley เมื่อศาสตราจารย์สังเกตว่ามีคอมพิวเตอร์ของนักศึกษาคนหนึ่งเสียหายบ่อยผิดปกติ รวมมูลค่าความเสียหายกว่า 46,000 ดอลลาร์สหรัฐ จึงตัดสินใจติดตั้งกล้องแอบถ่ายเพื่อหาสาเหตุ 🔍 กล้องจับภาพขณะก่อเหตุ กล้องสามารถบันทึกภาพนักศึกษาปริญญาเอกอีกคนหนึ่งชื่อ Jiarui Zou อายุ 26 ปี กำลังใช้เครื่องมือทำลายคอมพิวเตอร์ของเพื่อนร่วมงาน จนถึงขั้นทำให้เกิดประกายไฟออกจากเครื่อง เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นต่อเนื่องในช่วงวันที่ 9–10 พฤศจิกายน และสร้างความเสียหายต่อคอมพิวเตอร์อย่างน้อย 3 เครื่อง ⚖️ การดำเนินคดีและข้อกล่าวหา Zou ถูกจับกุมที่บ้านพักใน Berkeley เมื่อวันที่ 12 พฤศจิกายน และถูกตั้งข้อหา 3 กระทงความผิดฐานทำลายทรัพย์สิน (felony vandalism) โดยแต่ละกรณีมีมูลค่าความเสียหายเกิน 400 ดอลลาร์ แม้จะปฏิเสธการให้การกับตำรวจ แต่หลักฐานจากวิดีโอทำให้คดีถูกนำขึ้นศาลในวันที่ 15 ธันวาคม 🌐 บริบทเพิ่มเติมจากวงการวิชาการ กรณีนี้สะท้อนถึงแรงกดดันและการแข่งขันในระดับบัณฑิตศึกษา โดยเฉพาะในสาขาวิศวกรรมและวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มีการแข่งขันสูง นักวิชาการบางส่วนชี้ว่าเหตุการณ์นี้เป็นตัวอย่างของ “academic sabotage” ซึ่งแม้จะพบไม่บ่อย แต่ก็สร้างผลกระทบต่อชื่อเสียงของสถาบันและความไว้วางใจในชุมชนวิจัย 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ศาสตราจารย์ UC Berkeley ติดตั้งกล้องแอบถ่าย ➡️ พบความเสียหายสะสมกว่า 46,000 ดอลลาร์ ✅ กล้องจับภาพ Jiarui Zou ก่อเหตุ ➡️ ทำลายคอมพิวเตอร์เพื่อนร่วมงานจนเกิดประกายไฟ ✅ ถูกตั้งข้อหา 3 กระทง felony vandalism ➡️ แต่ละกรณีมีมูลค่าความเสียหายเกิน 400 ดอลลาร์ ‼️ ความเสี่ยงจากการแข่งขันในวงการวิชาการ ⛔ อาจนำไปสู่การก่อเหตุทำลายหรือ sabotage ‼️ ผลกระทบต่อชื่อเสียงและความไว้วางใจ ⛔ สร้างบรรยากาศไม่ปลอดภัยในชุมชนวิจัย https://www.tomshardware.com/laptops/uc-berkeley-ph-d-candidate-busted-by-hidden-camera-repeatedly-sabotaging-rival-students-computer-arrested-on-three-felony-counts-may-have-caused-usd46-000-in-damage

💻 นักพัฒนาซื้อเครื่อง Grace Hopper “ปลอม” แต่ได้ของจริงมูลค่า 80,000 ดอลลาร์ นักพัฒนาชื่อ David Noel Ng พบประกาศขายระบบ Nvidia Grace-Hopper บน Reddit ที่ดู “ปลอมชัดเจน” ในราคาเพียง 8,000 ดอลลาร์ เขาตัดสินใจเสี่ยงซื้อ และหลังจากแก้ไขปรับปรุงเครื่องแล้ว กลับได้ระบบที่มีมูลค่ากว่า 80,000 ดอลลาร์ โดยเฉพาะหน่วยความจำ 960GB LPDDR5X ที่มีมูลค่าสูงกว่าราคาที่เขาจ่ายไปทั้งเครื่อง 🛠️ ระบบ Frankensystem ที่ต้องซ่อมเอง เครื่องที่ได้มาเป็นระบบที่ถูกดัดแปลงจาก liquid-cooled เป็น air-cooled ทำให้สภาพภายนอกดูไม่สมบูรณ์และใช้งานยาก Ng ต้องใช้เวลาทำความสะอาด ซ่อมบอร์ด และสร้างระบบระบายความร้อนใหม่ด้วยอุปกรณ์ราคาถูก เช่น Arctic AiO coolers และชิ้นส่วนที่พิมพ์ 3D รวมถึงการบัดกรีซ่อมแซมด้วยกล้องจุลทรรศน์ ⚡ สเปกที่ทรงพลังเกินราคาซื้อ ระบบนี้ประกอบด้วย 2x Nvidia Grace CPU (72-core), 2x Hopper H100 GPU, หน่วยความจำรวมกว่า 1,152GB และแบนด์วิดท์ NVLink-C2C ที่สูงถึง 900 GB/s ทำให้ Ng สามารถรันโมเดล AI ขนาด 235B parameters ได้ที่บ้าน ในราคาต่ำกว่าชิป H100 เพียงตัวเดียว 🌐 บริบทเพิ่มเติมจากวงการ AI และฮาร์ดแวร์ กรณีนี้สะท้อนถึงความต้องการฮาร์ดแวร์ AI ที่สูงมากในตลาดโลก ซึ่งทำให้ราคาชิปและหน่วยความจำพุ่งสูงจนผู้ใช้ทั่วไปแทบไม่สามารถเข้าถึงได้ การที่ Ng ได้เครื่องราคาถูกเช่นนี้จึงถือเป็น “โชคช่วย” ที่หาได้ยาก และยังชี้ให้เห็นว่าตลาดมือสองหรือการรีไซเคิลฮาร์ดแวร์อาจกลายเป็นช่องทางสำคัญสำหรับนักพัฒนาอิสระในอนาคต 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ David Noel Ng ซื้อระบบ Grace-Hopper จาก Reddit ➡️ จ่ายเพียง 8,000 ดอลลาร์ แต่ได้ของมูลค่า 80,000 ดอลลาร์ ✅ ระบบถูกดัดแปลงเป็น Frankensystem ➡️ ต้องซ่อมและสร้างระบบระบายความร้อนใหม่เอง ✅ สเปกทรงพลังเกินราคาซื้อ ➡️ 2x Grace CPU, 2x H100 GPU, รวมหน่วยความจำ 1,152GB ✅ สามารถรันโมเดล AI 235B parameters ที่บ้าน ➡️ ราคาต่ำกว่าชิป H100 เพียงตัวเดียว ‼️ ความเสี่ยงจากการซื้อฮาร์ดแวร์มือสอง ⛔ อาจเจอเครื่องดัดแปลงหรือมีปัญหาซ่อนเร้น ‼️ ตลาดฮาร์ดแวร์ AI มีราคาสูงเกินเอื้อม ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปเข้าถึงยาก ต้องพึ่งตลาดมือสองหรือรีไซเคิล https://www.tomshardware.com/desktops/servers/developer-gambles-on-obviously-fake-usd8k-grace-hopper-system-scores-usd80-000-worth-of-hardware-on-reddit-for-one-tenth-of-the-cost-buyers-haul-includes-960gb-of-ddr5-ram-worth-more-than-what-he-paid-for-the-entire-rig

🏭 TSMC พิจารณาอัปเกรดโรงงานที่ญี่ปุ่นสู่เทคโนโลยี 4nm รายงานระบุว่า TSMC กำลังพิจารณาอัปเกรดโรงงาน Fab 23 Phase 2 ในเมืองคุมาโมโตะ ประเทศญี่ปุ่น จากเดิมที่วางแผนผลิตชิป 6nm และ 7nm ให้สามารถผลิตชิป N4 (4nm-class) และ N5 (5nm-class) ได้ ซึ่งจะทำให้ลูกค้าในญี่ปุ่นเข้าถึงเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยมากขึ้น ⚙️ ความท้าทายด้านการก่อสร้างและเครื่องจักร แม้การอัปเกรดจะเป็นไปได้เพราะเครื่องจักรที่ใช้ใน N7/N6 และ N5/N4 มีความคล้ายกันถึง 90% แต่การผลิต N4 ต้องใช้เครื่อง EUV lithography ที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนกว่า ทำให้ต้องมีการออกแบบใหม่บางส่วน ขณะเดียวกัน TSMC ได้แจ้งซัพพลายเออร์ว่าจะไม่ต้องการเครื่องจักรใหม่ในญี่ปุ่นตลอดปี 2026 เนื่องจากการก่อสร้างล่าช้า 📉 สัญญาณการหยุดชะงัก ภาพถ่ายล่าสุดจากไซต์ก่อสร้างแสดงให้เห็นว่าเครื่องจักรหนัก เช่น เครนและรถขุด ถูกนำออกไปแล้ว และมีการแจ้งซัพพลายเออร์ว่าการทำงานจะหยุดชั่วคราว นั่นหมายความว่าโรงงานอาจไม่พร้อมติดตั้งเครื่องจักรใหม่ในปีหน้า ซึ่งสะท้อนถึงความไม่แน่นอนของโครงการ แม้จะมีแผนรองรับการผลิตขั้นสูงในอนาคต 🌐 บริบทเพิ่มเติมจากอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ การอัปเกรดโรงงานในญี่ปุ่นถือเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ กระจายการผลิตนอกไต้หวัน ของ TSMC เพื่อลดความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ ขณะเดียวกันคู่แข่งอย่าง Rapidus ก็มีแผนสร้างโรงงาน 1.4nm ในญี่ปุ่นภายในปี 2027 ซึ่งอาจทำให้ญี่ปุ่นกลายเป็นศูนย์กลางใหม่ของการผลิตชิปขั้นสูงในเอเชีย 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ TSMC พิจารณาอัปเกรดโรงงาน Fab 23 Phase 2 ➡️ จาก 6nm/7nm เป็น 4nm/5nm ✅ เครื่องจักร N7/N6 และ N5/N4 คล้ายกันถึง 90% ➡️ ทำให้การอัปเกรดเป็นไปได้ง่ายขึ้น ✅ การก่อสร้างล่าช้า ➡️ TSMC แจ้งว่าจะไม่ต้องการเครื่องจักรใหม่ในปี 2026 ‼️ ความไม่แน่นอนของโครงการ ⛔ การหยุดชั่วคราวและการนำเครื่องจักรออกจากไซต์ ‼️ ความท้าทายด้าน EUV lithography ⛔ ต้องใช้เครื่องที่ใหญ่และซับซ้อนกว่า DUV https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/tmsc-ponders-upgrading-2nd-japan-fab-to-4nm-could-pave-the-way-for-more-advanced-chips-for-japanese-customers

⚖️ Intel แพ้คดีผูกขาดในยุโรป ถูกปรับ 278 ล้านดอลลาร์ Intel พยายามอุทธรณ์เพื่อยกเลิกคำตัดสินคดีผูกขาดที่ดำเนินมากว่า 16 ปี แต่ศาลทั่วไปของสหภาพยุโรป (EU General Court) ได้ตัดสินยืนตามคณะกรรมาธิการยุโรป โดยปรับเป็นเงิน 237 ล้านยูโร (278 ล้านดอลลาร์) หลังพบว่า Intel ใช้กลยุทธ์ส่วนลดและการจ่ายเงินเพื่อกีดกันคู่แข่งอย่าง AMD ระหว่างปี 2000–2008 🏛️ เส้นทางคดีที่ยืดเยื้อ คดีนี้เริ่มตั้งแต่ปี 2009 เมื่อคณะกรรมาธิการยุโรปปรับ Intel เป็นเงินกว่า 1.06 พันล้านยูโร แต่ต่อมามีการอุทธรณ์และการพิจารณาซ้ำหลายครั้ง จนกระทั่งปี 2022 ศาลได้ยกเลิกค่าปรับเดิมเนื่องจากการวิเคราะห์ไม่ครบถ้วน ก่อนจะมีการคำนวณใหม่ในปี 2023 และล่าสุดศาลทั่วไปตัดสินให้ปรับลดลงเหลือ 278 ล้านดอลลาร์ 💻 ผลกระทบต่อการแข่งขันในตลาด CPU การตัดสินครั้งนี้สะท้อนถึงความพยายามของ EU ในการรักษาความเป็นธรรมในตลาดเทคโนโลยี โดยเฉพาะการป้องกันไม่ให้บริษัทใหญ่ใช้อำนาจเหนือตลาดกีดกันคู่แข่ง AMD ซึ่งในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา AMD ค่อย ๆ เพิ่มส่วนแบ่งตลาดด้วยนวัตกรรม เช่น Ryzen และ EPYC ที่ทำให้การแข่งขันกลับมาสมดุลมากขึ้น 🌐 บริบทเพิ่มเติมจากวงการเทคโนโลยีและกฎหมาย กรณีนี้เป็นหนึ่งในหลายคดีที่ EU ใช้กฎหมายแข่งขันทางการค้าเพื่อควบคุมบริษัทยักษ์ใหญ่ เช่น การบังคับให้ Microsoft เสนอ “browser choice” หรือการปรับ Google เรื่องการจัดอันดับผลการค้นหา การตัดสินต่อ Intel จึงเป็นสัญญาณว่า EU จะยังคงเข้มงวดต่อบริษัทเทคโนโลยีที่มีอำนาจเหนือตลาด 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Intel ถูกปรับ 278 ล้านดอลลาร์โดยศาลทั่วไปของ EU ➡️ หลังพบว่ากีดกัน AMD ระหว่างปี 2000–2008 ✅ คดีเริ่มตั้งแต่ปี 2009 ➡️ เดิมถูกปรับ 1.06 พันล้านยูโร ก่อนลดลง ✅ AMD ได้ประโยชน์จากการแข่งขันที่เป็นธรรม ➡️ Ryzen และ EPYC ช่วยเพิ่มส่วนแบ่งตลาด ‼️ ความเสี่ยงต่อบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี ⛔ EU อาจใช้กฎหมายแข่งขันทางการค้าเข้มงวดต่อไป ‼️ ผลกระทบต่อภาพลักษณ์ Intel ⛔ ถูกมองว่าใช้อำนาจเหนือตลาดในทางที่ไม่เป็นธรรม https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-fails-to-get-eu-antitrust-ruling-overturned-in-longstanding-16-year-amd-competition-case-chipmaker-sees-usd1-2-billion-fine-reduced-to-usd278-million

🇨🇳 จีนกดดันเนเธอร์แลนด์ให้แก้ปัญหาความขัดแย้ง Nexperia รัฐบาลจีนเรียกร้องให้เนเธอร์แลนด์เร่งแก้ไขข้อพิพาทเกี่ยวกับบริษัท Nexperia ผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์ของดัตช์ที่ถูกควบคุมโดย Wingtech Technology ของจีน หลังจากรัฐบาลเนเธอร์แลนด์เข้ามาแทรกแซงเพื่อป้องกันการถ่ายโอนเทคโนโลยี ทำให้เกิดการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานและการส่งออกชิ้นส่วนสำคัญ 🏛️ การแทรกแซงของรัฐและผลกระทบ ในเดือนกันยายน รัฐบาลเนเธอร์แลนด์ใช้กฎหมายยุคสงครามเย็นเพื่อวาง Nexperia ภายใต้การกำกับดูแลของรัฐ พร้อมระงับสิทธิ์การโหวตของผู้บริหารที่มาจาก Wingtech และแต่งตั้งผู้ดูแลอิสระแทน จีนตอบโต้ด้วยการหยุดการส่งออกชิ้นส่วนที่บรรจุในจีนกลับไปยุโรป ส่งผลให้การผลิตรถยนต์และอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ในยุโรปสะดุดทันที ⚡ ความเสี่ยงต่อห่วงโซ่อุปทานโลก กว่า 70% ของเวเฟอร์ที่ผลิตในยุโรปโดย Nexperia ต้องถูกส่งไปจีนเพื่อบรรจุและประกอบ เมื่อจีนหยุดส่งออก ทำให้เกิดการค้างสต็อกและใบแจ้งหนี้ที่ไม่ได้รับชำระจำนวนมาก ปัจจุบันทั้งสองฝ่ายผ่อนคลายข้อจำกัดบางส่วน แต่ยังไม่สามารถแก้ไขปัญหาการควบคุมบริษัทได้อย่างถาวร 🌐 บริบทเพิ่มเติมจากอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ กรณีนี้สะท้อนถึงความตึงเครียดด้าน ภูมิรัฐศาสตร์และเทคโนโลยี ที่เพิ่มขึ้นระหว่างจีนและยุโรป โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ที่เป็นหัวใจสำคัญของเศรษฐกิจโลก ขณะเดียวกันบริษัทญี่ปุ่นและเกาหลีใต้กำลังเร่งลงทุนเพื่อสร้างโรงงานใหม่ในประเทศตนเอง เพื่อลดการพึ่งพาห่วงโซ่อุปทานที่เสี่ยงต่อการเมือง 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ จีนเรียกร้องให้เนเธอร์แลนด์แก้ปัญหา Nexperia ➡️ หลังการแทรกแซงของรัฐทำให้ห่วงโซ่อุปทานสะดุด ✅ รัฐบาลเนเธอร์แลนด์ใช้กฎหมายยุคสงครามเย็น ➡️ ระงับสิทธิ์ผู้บริหารจาก Wingtech และแต่งตั้งผู้ดูแลอิสระ ✅ จีนตอบโต้ด้วยการหยุดส่งออกชิ้นส่วน ➡️ กระทบการผลิตรถยนต์และอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ในยุโรป ✅ ปัจจุบันผ่อนคลายข้อจำกัดบางส่วน ➡️ แต่ยังไม่แก้ปัญหาการควบคุมบริษัทได้ถาวร ‼️ ความเสี่ยงต่อห่วงโซ่อุปทานโลก ⛔ 70% ของเวเฟอร์ยุโรปต้องส่งไปจีนเพื่อบรรจุและประกอบ ‼️ ความตึงเครียดด้านภูมิรัฐศาสตร์ ⛔ อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ถูกใช้เป็นเครื่องมือทางการเมือง https://www.tomshardware.com/tech-industry/china-presses-netherlands-to-resolve-nexperia-dispute-as-supply-concerns-grow

💻 RAM Outlet ในญี่ปุ่นขายแพงกว่าของใหม่ รายงานระบุว่าในญี่ปุ่นมีการขาย Crucial Pro DDR5-5600 C46 64GB (2x32GB) ที่ถูกจัดอยู่ในหมวด “Outlet” แต่กลับมีราคาสูงถึง 602 ดอลลาร์ (รวมภาษี) ทั้งที่ในสหรัฐฯ ราคาขายเพียง 507 ดอลลาร์ Outlet RAM มักหมายถึงสินค้าที่มีบรรจุภัณฑ์ชำรุดหรือเป็นสินค้าคืน แต่ในตลาดที่ขาดแคลนหน่วยความจำ ร้านค้ากลับใช้โอกาสนี้ตั้งราคาสูงเท่าของใหม่ 🏭 สาเหตุจากการขาดแคลนหน่วยความจำ การขาดแคลน RAM เกิดจากความต้องการมหาศาลในยุค AI ที่ทำให้ผู้ผลิตหันไปผลิตหน่วยความจำสำหรับเซิร์ฟเวอร์และศูนย์ข้อมูลมากกว่าตลาดผู้บริโภค ส่งผลให้สินค้าทั่วไปหายากขึ้น ราคาจึงพุ่งสูง แม้แต่สินค้าที่ควรจะถูกลงอย่าง “Outlet” ก็กลับถูกตั้งราคาสูงขึ้นแทน 📉 ราคาพุ่งขึ้นหลายเท่าในเวลาไม่กี่เดือน ก่อนเกิดวิกฤติ Crucial 64GB DDR5 เคยมีราคาเพียง 134 ดอลลาร์ แต่ปัจจุบันราคาพุ่งขึ้นกว่า 3.7 เท่า และในตลาดมือสองอย่าง eBay มีการตั้งราคาสูงถึง 1,067 ดอลลาร์ ซึ่งมากกว่าราคาปกติถึงสองเท่า สถานการณ์นี้ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปแทบไม่สามารถอัปเกรดเครื่องได้ในราคาที่สมเหตุสมผล 🌐 บริบทเพิ่มเติมจากวงการเทคโนโลยี การขาย RAM แบบ “Outlet” ในราคาสูงสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างของตลาดฮาร์ดแวร์ ที่ผู้ค้าปลีกใช้วิกฤติเป็นโอกาสในการทำกำไรสูงสุด ขณะเดียวกันการที่ Micron ประกาศถอนตัวจากตลาดผู้บริโภคก็ยิ่งทำให้สินค้าของ Crucial กลายเป็นของหายากและมีมูลค่าเชิงสะสม 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Crucial DDR5-5600 64GB Outlet ในญี่ปุ่น ➡️ ราคาสูงถึง 602 ดอลลาร์ เทียบกับ 507 ดอลลาร์ในสหรัฐฯ ✅ สินค้า Outlet มักเป็นของคืนหรือบรรจุภัณฑ์ชำรุด ➡️ แต่กลับถูกตั้งราคาสูงเท่าของใหม่ ✅ ราคาพุ่งขึ้นกว่า 3.7 เท่าในไม่กี่เดือน ➡️ จาก 134 ดอลลาร์เป็นกว่า 500 ดอลลาร์ ✅ ตลาดมือสองอย่าง eBay ➡️ มีการตั้งราคาสูงถึง 1,067 ดอลลาร์ ‼️ ความเสี่ยงต่อผู้บริโภค ⛔ Outlet RAM ไม่ได้ถูกลง แต่กลับแพงขึ้น ‼️ การถอนตัวของ Micron จากตลาดผู้บริโภค ⛔ ทำให้ Crucial กลายเป็นสินค้าที่หายากและถูกเก็งกำไร https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/outlet-ram-sold-in-japan-as-new-with-huge-markups-scuffed-packaging-crucial-ddr5-5600-64gb-kit-commands-usd600-overseas-as-ai-shortage-bites

🚀 GPT‑5.2 บนโครงสร้างพื้นฐาน NVIDIA OpenAI เปิดตัว GPT‑5.2 โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานของ NVIDIA ทั้ง Hopper และ Blackwell GPUs รวมถึงศูนย์ข้อมูล Azure ของ Microsoft การร่วมมือครั้งนี้ช่วยให้โมเดลใหม่มีความฉลาดขึ้นและสามารถประหยัดเวลาให้ผู้ใช้ระดับองค์กรได้ถึง 40–60 นาทีต่อวัน และผู้ใช้หนักสามารถประหยัดได้มากกว่า 10 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ⚡ Blackwell Ultra: เร็วกว่า Hopper หลายเท่า NVIDIA รายงานว่า Blackwell Ultra มีความเร็วสูงกว่า Hopper H100 ถึง 4.2 เท่า และเร็วกว่า GB200 NVL72 ถึง 1.9 เท่า ในการทดสอบ MLPerf ล่าสุด โดยเฉพาะการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ เช่น Llama 3.1 405B ที่ใช้ GPU กว่า 512 ตัว นอกจากนี้ Blackwell ยังให้ ประสิทธิภาพต่อมูลค่า (performance per dollar) สูงกว่า Hopper ถึง 90% 📉 ประสิทธิภาพและความคุ้มค่า แพลตฟอร์ม GB200 NVL72 ของ Blackwell สามารถให้ประสิทธิภาพการฝึกสูงขึ้นถึง 3.2 เท่า เมื่อเทียบกับ Hopper และยังลดต้นทุนการฝึกโมเดลลงอย่างมาก ทำให้การลงทุนใน AI มีความคุ้มค่ามากขึ้นสำหรับบริษัทที่ต้องการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ 🌐 บริบทเพิ่มเติมจากวงการ AI การเปิดตัว GPT‑5.2 และการใช้ Blackwell Ultra GPUs สะท้อนถึงการแข่งขันที่รุนแรงในตลาด AI ระหว่าง NVIDIA, AMD และผู้ผลิตรายใหม่ ๆ ขณะเดียวกันยังชี้ให้เห็นว่า ฮาร์ดแวร์ AI กำลังพัฒนาเร็วกว่ารอบการลงทุน ทำให้บริษัทต้องปรับกลยุทธ์การลงทุนอย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงการเสื่อมราคาของชิปเร็วเกินไป 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ GPT‑5.2 เปิดตัวโดย OpenAI ➡️ ใช้ NVIDIA Hopper และ Blackwell GPUs บน Azure ✅ Blackwell Ultra เร็วกว่า Hopper H100 ➡️ สูงสุด 4.2 เท่า และคุ้มค่ากว่า 90% ✅ GB200 NVL72 ให้ประสิทธิภาพสูงขึ้น ➡️ 3.2 เท่าเมื่อเทียบกับ Hopper ✅ ผู้ใช้ระดับองค์กรได้ประโยชน์ ➡️ ประหยัดเวลา 40–60 นาทีต่อวัน ‼️ ความเสี่ยงด้านการลงทุนฮาร์ดแวร์ AI ⛔ ชิปใหม่ออกเร็ว ทำให้รุ่นเก่าเสื่อมมูลค่าไว ‼️ การแข่งขันในตลาด AI รุนแรง ⛔ บริษัทต้องปรับกลยุทธ์เพื่อหลีกเลี่ยงต้นทุนจม https://wccftech.com/nvidia-ai-gpus-openai-gpt-5-2-blackwell-ultra-faster-performance-value/

สระเอ ตัวเดียว ทำเท้งกลายเป็นแท้ง แท้งแก้รธน. แท้งนิรโทษฯ แท้งเอกสิทธิ์คุ้มครองคดี112 #7ดอกจิก

สภาพทหารเขมร หลังจากโดนระเบิด

ไทยกำลังเข้าสู่ฤดูการเลือกตั้งอีกครั้ง ขอให้ดู "เซเลนสกี" นักการเมืองมือใหม่หน้าใหม่ ไว้เป็นบทเรียน เซเลนสกีตั้งพรรคการเมืองขึ้นใหม่ โดยมีจุดเริ่มต้นจากซีรีส์ “Servant of the People” ที่เขารับบทเป็นครูธรรมดาซึ่งก้าวขึ้นเป็นประธานาธิบดีผู้มุ่งมั่นปราบคอร์รัปชัน ซีรีส์ได้รับความนิยมไปทั่วยูเครน เพราะสะท้อนความรู้สึกของคนรุ่นใหม่ที่เอือมระอาการเมืองแบบเก่า ๆ ที่เต็มไปด้วยการโกงกินและผลประโยชน์ทับซ้อน ต่อมาในช่วงปี 2017–2018 ทีมผู้สร้างซีรีส์ได้นำชื่อดังกล่าวมาตั้งเป็นพรรคการเมืองจริง เพื่อสร้างฐานทางการเมืองรองรับกระแสความนิยมของเซเลนสกี และปูทางให้เขาลงสมัครประธานาธิบดีในปี 2019 ผลคือเขาชนะเลือกตั้งอย่างถล่มทลาย พรรค Servant of the People กลายเป็นพรรคแกนนำในสภา และเป็นเครื่องมือรวบอำนาจทางการเมืองของเขาอย่างเต็มรูปแบบในเวลาต่อมา นิยามของ "เซเลนสกี" 👉“มือใหม่ในสนามใหญ่” "เซเลนสกี" นักการเมืองมือใหม่ ที่มีภูมิหลังเป็นเพียงคนธรรมดา ไร้ประสบการณ์ทางการเมือง ทั้งในเวทีภายในประเทศ และระดับนานาชาติ ไม่เคยผ่านงานบริหารใดๆในองค์กรใหญ่ที่ซับซ้อนหรือแม้แต่องค์กรของรัฐ ถูกคาดหวังว่าจะเป็นตัวแทนของความเปลี่ยนแปลง แต่เมื่อเข้าสู่ความซับซ้อนของการบริหารประเทศจริง ความเป็น “คนนอกระบบ” กลับกลายเป็นภาระมากกว่าข้อได้เปรียบ 👉“ปราบโกงไม่สำเร็จ” เซเลนสกี เคยประกาศว่าจะเปลี่ยนแปลงการเมืองยูเครน ปราบคอร์รัปชัน และสลายอำนาจเก่าที่ฝังรากลึก แต่เวลาผ่านไป ความตั้งใจนั้นพิสูจน์แล้วว่าเป็นเพียงอุดมคติ ขายฝัน หลายองค์กรต้านคอร์รัปชันถูกลดบทบาทหรือหยุดชะงักกลางทาง จนคำสัญญาในวันหาเสียงกลายเป็นเพียงวาทกรรม ล่าสุดยูเครนต้องเผชิญ ข้อกล่าวหาเรื่องทุจริตในภาคพลังงาน ผู้ถูกกล่าวหาล้วนเป็นบุคคลใกล้ชิดเซเลนสกี ขณะที่ก่อนหน้านั้นยังมีรายงานจากทั้งสื่ออเมริกันและยุโรปเกี่ยวกับ ข้อสงสัยการยักยอก หรือใช้เงินช่วยเหลือจากสหรัฐฯ และชาติตะวันตกอย่างไม่โปร่งใส จนก่อแรงกดดันให้วอชิงตันต้องเข้มงวดวิธีตรวจสอบมากขึ้น ซึ่งทั้งหมดนี้ยิ่งทำให้ภาพลักษณ์ “ผู้นำผู้ปราบโกง” ของเซเลนสกียิ่งถูกตั้งคำถามหนักขึ้นกว่าเดิม 👉“วังวนผลประโยชน์” แทนที่จะกวาดล้างความไม่โปร่งใส ภาพลักษณ์ของเซเลนสกีกลับถูกบดบังด้วยข้อกล่าวหาเรื่องการแต่งตั้งคนสนิท การรวมศูนย์อำนาจ และความเชื่อมโยงด้านผลประโยชน์ในหลายโครงการ ทำให้ตัวเขาเองกลายเป็นส่วนหนึ่งของระบบที่เคยวิจารณ์ ความไว้วางใจจากประชาชนจึงลดลงอย่างต่อเนื่อง 👉“ฝักใฝ่ตะวันตก นิยมให้โลกมาล้อม” บทบาทในเวทีระหว่างประเทศของเซเลนสกี ถูกจดจำจากภาพของผู้นำที่เอ่ยปากขอความช่วยเหลือเป็นกิจวัตร ทุกย่างก้าวในการตัดสินใจ จะเรียกร้องหาพี่ๆในยุโรป หรือพ่อที่อยู่ไกลข้ามทวีป ขณะเดียวกันก็แสดงความกระสันอยากเข้าร่วมสหภาพยุโรป (EU) และนาโต้ (NATO) อย่างถอนตัวไม่ขึ้น แต่ผลลัพธ์คือการทูตที่ควรสร้างสมดุลกลับกลายเป็นการผลักประเทศไปสู่ เส้นทางเผชิญหน้าทางทหารเต็มรูปแบบ ด้วยการวางเดิมพันอนาคตประเทศที่มีทรัพยากรล้ำค่าซึ่งหลายประเทศเคยอิจฉา กลับนำไปสู่ความสูญเสีย เศรษฐกิจที่สั่นคลอน และสภาพรัฐที่เสื่อมถอยลงเรื่อย ๆ จนกลายเป็นคำถามคาใจว่า การยึดติดฝั่งตะวันตกโดยไร้ทางเลือกอื่นนั้น เป็นวิสัยทัศน์เพื่อประชาชน หรือเป็นเพียงการเดินตามภาพฝันทางการเมืองของผู้นำมือใหม่ไร้ประสบการณ์ 👉“ความหวังที่กลายเป็นภาระ” ถึงวันนี้ประชาชนรู้ซึ้งแล้วว่าเซเลนสกีไม่ใช่ผู้นำในแบบที่เขาเคยโฆษณาไว้ หากแต่เป็นเพียงชายธรรมดาที่เหมือนถูกลอตเตอรี่การเมือง ได้ก้าวขึ้นสู่อำนาจทั้งที่ ไร้ประสบการณ์การเมือง และไร้ประสบการณ์บริหาร ส่งผลให้การตัดสินใจครั้งสำคัญหลายครั้งเต็มไปด้วยความผิดพลาดจาก การขาดทักษะผู้นำโดยตรง ภาพความหวังที่ประชาชนเคยฝากไว้ในการปฏิรูปประเทศจึงค่อย ๆ พังทลาย เขาไม่สามารถปราบคอร์รัปชันตามที่ประกาศไว้ และกลับถูกโยงเข้ากับข้อสงสัยความไม่โปร่งใสเสียเอง สิ่งที่เลวร้ายยิ่งกว่านั้นคือ ภาระที่ตามมาไม่ได้ตกอยู่ที่เขาคนเดียว แต่กลับถูกผลักให้เป็นภาระของ ประชาชนผู้เสียภาษีชาวยูเครน ที่ต้องแบกรับเศรษฐกิจที่พังทลาย ภาระของชาติตะวันตกในยุโรปที่ต้องรับบทผู้สนับสนุนต่อไปอีกหลายปี และภาระของสหรัฐอเมริกาที่ต้องอัดฉีดงบประมาณมหาศาลเพื่อประคองรัฐบาลที่ยังหาทางออกไม่ได้ชัดเจน ความหวังที่เคยถูกขายกลายเป็นต้นทุนมหาศาลของหลายประเทศอย่างสมบูรณ์แบบ

ทรัมป์จะโทรคุยหนูคืนนี้ ระวังแผนลวงถล่มไทยคืนสุดท้ายก่อนหยุดยิง ส่งไข่ลงบ้านหมาเตโชไปเลย #คิงส์โพธิ์แดง

ทรัมป์นัดคุยอนุทิน 3 ทุ่มคืนนี้ ถ้าถูกบีบให้หยุดยิง คืนสุดท้ายก็ถล่มฐานทัพเหมนทั่วประเทศ พร้อมบ้านฮวยเซง #7ดอกจิก