🕶️ Privacy is Marketing. Anonymity is Architecture: เมื่อคำว่า “ความเป็นส่วนตัว” กลายเป็นสโลแกน แต่ “สถาปัตยกรรม” ต่างหากที่ปกป้องคุณจริง บทความของ Servury เปิดโปงความจริงที่หลายคนรู้แต่ไม่ค่อยพูดออกมา: คำว่า “เราห่วงใยความเป็นส่วนตัวของคุณ” กลายเป็นเพียง วาทกรรมทางการตลาด ที่บริษัทเทคโนโลยีใช้เพื่อสร้างความเชื่อมั่น ทั้งที่เบื้องหลังระบบยังคงเก็บข้อมูลทุกอย่างที่สามารถระบุตัวตนได้ ตั้งแต่ IP, อีเมล, หมายเลขโทรศัพท์ ไปจนถึงข้อมูลอุปกรณ์และพฤติกรรมการใช้งาน ความเป็นส่วนตัวในโลกปัจจุบันจึงไม่ใช่ “การปกป้องข้อมูล” แต่คือ “การครอบครองข้อมูล” ซึ่งเป็นจุดอ่อนที่พร้อมถูกบังคับ เปิดเผย หรือรั่วไหลได้ทุกเมื่อ Servury ชี้ให้เห็นความแตกต่างระหว่าง Privacy (ความเป็นส่วนตัว) กับ Anonymity (การไม่ระบุตัวตน) อย่างชัดเจน โดยยกตัวอย่าง Mullvad VPN ที่ถูกตำรวจสวีเดนบุกค้นในปี 2023 แต่ไม่สามารถยึดข้อมูลผู้ใช้ได้ เพราะระบบถูกออกแบบให้ “ไม่มีข้อมูลใดๆ ให้ยึด” ตั้งแต่แรก นี่คือพลังของสถาปัตยกรรมที่ตั้งต้นจากแนวคิด “เก็บให้น้อยที่สุดเท่าที่จำเป็น” ไม่ใช่ “เก็บทุกอย่างแล้วค่อยปกป้องทีหลัง” Servury นำแนวคิดนี้มาใช้กับแพลตฟอร์มของตัวเอง โดยตัดสินใจไม่เก็บอีเมล ไม่เก็บ IP ไม่เก็บชื่อ ไม่เก็บข้อมูลการใช้งาน และไม่เก็บข้อมูลอุปกรณ์ สิ่งเดียวที่ผู้ใช้มีคือ credential แบบสุ่ม 32 ตัวอักษร ซึ่งเป็นทั้งบัญชีและกุญแจเข้าระบบในเวลาเดียวกัน แน่นอนว่ามันแลกมากับความไม่สะดวก เช่น การกู้บัญชีไม่ได้ แต่ Servury ย้ำว่านี่คือ “ราคาของการไม่ทิ้งร่องรอย” และเป็นสิ่งที่บริษัทอื่นไม่กล้าทำเพราะขัดกับโมเดลธุรกิจที่ต้องพึ่งข้อมูลผู้ใช้ บทความยังเตือนถึง “กับดักอีเมล” ซึ่งเป็นรากเหง้าของการติดตามตัวตนบนอินเทอร์เน็ต เพราะอีเมลผูกกับเบอร์โทร บัตรเครดิต บริการอื่นๆ และสามารถถูกติดตาม วิเคราะห์ หรือ subpoena ย้อนหลังได้ การใช้อีเมลจึงเท่ากับการยอมให้ตัวตนถูกผูกติดกับทุกบริการที่ใช้โดยอัตโนมัติ ในขณะที่โลกกำลังแยกออกเป็นสองฝั่ง—เว็บที่ต้องยืนยันตัวตนทุกอย่าง และ เว็บที่ยังคงรักษาความนิรนาม—บทความนี้คือคำเตือนว่าอนาคตของเสรีภาพออนไลน์ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรม ไม่ใช่คำโฆษณา 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ความแตกต่างระหว่าง Privacy vs Anonymity ➡️ Privacy คือการ “สัญญาว่าจะปกป้องข้อมูล” ➡️ Anonymity คือ “ไม่มีข้อมูลให้ปกป้องตั้งแต่แรก” ➡️ สถาปัตยกรรมที่ไม่เก็บข้อมูลคือการป้องกันที่แท้จริง ✅ ตัวอย่างจริง: Mullvad VPN ➡️ ถูกตำรวจบุกค้นแต่ไม่มีข้อมูลให้ยึด ➡️ ใช้ระบบบัญชีแบบตัวเลขสุ่ม 16 หลัก ➡️ แสดงให้เห็นว่าการไม่เก็บข้อมูลคือเกราะป้องกันที่แข็งแกร่งที่สุด ✅ สถาปัตยกรรมของ Servury ➡️ ไม่เก็บอีเมล ชื่อ IP อุปกรณ์ หรือข้อมูลการใช้งาน ➡️ ผู้ใช้มีเพียง credential 32 ตัวอักษร ➡️ ไม่มีระบบกู้บัญชี เพราะจะทำลายความนิรนาม ✅ ทำไมอีเมลคือ “ศัตรูของความนิรนาม” ➡️ ผูกกับตัวตนจริงในหลายระบบ ➡️ ถูกติดตาม วิเคราะห์ และ subpoena ได้ ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของการเชื่อมโยงตัวตนข้ามบริการ ✅ บริบทโลกอินเทอร์เน็ตยุคใหม่ ➡️ อินเทอร์เน็ตกำลังแบ่งเป็น “เว็บที่ต้องยืนยันตัวตน” และ “เว็บที่ยังนิรนามได้” ➡️ บริการที่ไม่จำเป็นต้องรู้จักผู้ใช้ควรออกแบบให้ไม่เก็บข้อมูล ➡️ ความนิรนามคือสถาปัตยกรรม ไม่ใช่ฟีเจอร์ ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ สูญเสีย credential = สูญเสียบัญชีถาวร ⛔ ความนิรนามไม่เท่ากับความปลอดภัย หากผู้ใช้เก็บ credential ไม่ดี ⛔ การไม่เก็บข้อมูลไม่ได้ทำให้ผู้ใช้ “ล่องหน” จากทุกระบบ—เพียงลดการเชื่อมโยงตัวตน https://servury.com/blog/privacy-is-marketing-anonymity-is-architecture/

🧩 CSS Grid Lanes: อนาคตของ Masonry Layout ที่ทำงานได้จริงในเบราว์เซอร์ CSS Grid Lanes คือความพยายามครั้งสำคัญของทีม WebKit และกลุ่มทำงาน CSS ที่ต้องการสร้าง “Masonry layout แบบเนทีฟ” โดยไม่ต้องพึ่ง JavaScript หรือไลบรารีเสริมอีกต่อไป ฟีเจอร์นี้เกิดจากการทำงานร่วมกันหลายปีระหว่าง Mozilla, Apple และสมาชิกใน CSS Working Group เพื่อหาวิธีสร้างเลย์เอาต์แบบ Pinterest‑style ที่ทั้งยืดหยุ่นและเข้าถึงได้ง่ายในทุกเบราว์เซอร์ หัวใจของ Grid Lanes คือการใช้พลังของ CSS Grid เดิม แต่เพิ่มความสามารถให้เบราว์เซอร์จัดวางไอเท็มตาม “ช่องว่างที่ใกล้ด้านบนที่สุด” คล้ายการขับรถเปลี่ยนเลนเพื่อไปให้ไกลที่สุดในสภาพจราจรติดขัด แนวคิดนี้ทำให้เกิดเลย์เอาต์แบบ waterfall โดยไม่ต้องเขียนสคริปต์ใดๆ และยังรองรับ infinite scroll ได้อย่างเป็นธรรมชาติ เพราะเบราว์เซอร์จัดการตำแหน่งให้เองทั้งหมด นอกจากนี้ Grid Lanes ยังเปิดประตูสู่ดีไซน์ใหม่ๆ เช่น การกำหนดเลนกว้าง‑แคบสลับกัน การให้บางไอเท็ม span หลายคอลัมน์ หรือแม้แต่การสลับทิศทางของเลย์เอาต์จากแนวตั้งเป็นแนวนอนได้เพียงแค่เปลี่ยนจาก grid-template-columns เป็น grid-template-rows โดยไม่ต้องแก้โค้ดส่วนอื่นเลย ฟีเจอร์ “item‑tolerance” ยังช่วยควบคุมความไวของอัลกอริทึมในการจัดวาง ทำให้ดีไซเนอร์เลือกได้ว่าจะให้เลย์เอาต์ “นิ่ง” หรือ “ไหลลื่น” มากแค่ไหน แม้สเปกยังมีบางส่วนที่กำลังถกเถียง เช่น ชื่อ property ที่จะใช้ควบคุมทิศทาง แต่โดยรวมฟีเจอร์นี้ถือว่า “พร้อมใช้งาน” แล้วใน Safari Technology Preview และกำลังถูกผลักดันให้เป็นมาตรฐานเว็บในอนาคต หากถูกนำไปใช้จริงในทุกเบราว์เซอร์ Grid Lanes จะกลายเป็นหนึ่งในก้าวกระโดดสำคัญของ CSS ที่ช่วยลดภาระ JavaScript และทำให้เว็บเร็วขึ้น เข้าถึงง่ายขึ้น และออกแบบได้อิสระมากขึ้นกว่าเดิม 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ แนวคิดหลักของ CSS Grid Lanes ➡️ สร้าง Masonry layout แบบเนทีฟโดยไม่ต้องใช้ JavaScript ➡️ ใช้พลังของ CSS Grid เดิม แต่เพิ่มอัลกอริทึมจัดวางแบบ “closest to the top” ➡️ รองรับ infinite scroll และการเข้าถึง (accessibility) ได้ดีกว่าไลบรารีเดิม ✅ ความสามารถใหม่ที่โดดเด่น ➡️ สร้างเลนกว้าง‑แคบสลับกันด้วย grid-template-* ➡️ ให้ไอเท็ม span หลายคอลัมน์ได้อย่างยืดหยุ่น ➡️ สลับทิศทางเลย์เอาต์ได้ง่ายเพียงเปลี่ยน columns ↔ rows ✅ ฟีเจอร์ item‑tolerance ➡️ ควบคุมความไวของอัลกอริทึมในการจัดวางไอเท็ม ➡️ ลดการ “กระโดดเลย์เอาต์” หรือทำให้เลย์เอาต์ไหลลื่นขึ้นตามต้องการ ✅ สถานะปัจจุบันของสเปก ➡️ พร้อมทดลองใช้ใน Safari Technology Preview 234 ➡️ CSS Working Group ยังถกเรื่องชื่อ property บางส่วน ➡️ ฟีเจอร์โดยรวมถือว่า “พร้อมใช้งานจริง” ในอนาคตอันใกล้ ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ สเปกยังไม่เสถียร 100% อาจมีการเปลี่ยนชื่อ property ⛔ รองรับเฉพาะบางเบราว์เซอร์ในตอนนี้ ⛔ ต้องตรวจสอบ grid-auto-flow หากเลย์เอาต์ไม่ทำงานตามคาด https://webkit.org/blog/17660/introducing-css-grid-lanes/

🤖 2025: ปีที่ LLM เปลี่ยนรูปร่าง—จาก “โมเดลที่ถูกสอน” สู่ “สิ่งมีชีวิตเชิงตรรกะที่ถูกเรียกใช้” ปี 2025 เป็นปีที่วงการ LLM เปลี่ยนโฉมอย่างชัดเจนที่สุดตั้งแต่ยุค GPT‑3 เพราะเป็นปีที่ Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR) กลายเป็นแกนกลางของการพัฒนาโมเดลแทนการพึ่ง SFT + RLHF แบบเดิม การฝึกด้วยรางวัลที่ตรวจสอบได้อัตโนมัติในโดเมนอย่างคณิตศาสตร์และโค้ด ทำให้โมเดล “ค้นพบ” กลยุทธ์การคิดด้วยตัวเอง เช่น การแตกโจทย์เป็นขั้นตอน การย้อนกลับไปตรวจคำตอบ และการสร้าง reasoning trace ที่ยาวขึ้นเพื่อเพิ่มความแม่นยำ สิ่งนี้ทำให้ LLM ดูเหมือน “คิดเป็น” มากขึ้นในสายตาของมนุษย์ นอกจากความก้าวหน้าทางเทคนิคแล้ว ปีนี้ยังเป็นปีที่อุตสาหกรรมเริ่มเข้าใจ “รูปร่างของสติปัญญาแบบ LLM” ว่ามันไม่ใช่สัตว์วิวัฒนาการ แต่เป็น “ผี” ที่ถูกเรียกขึ้นมาจากการ optimize ตามแรงกดดันของข้อมูลและรางวัล ทำให้ความสามารถของโมเดลมีลักษณะ “เป็นหยัก” (jagged) เก่งมากในบางเรื่องและงงงวยในบางเรื่องอย่างสุดขั้ว สิ่งนี้ทำให้ความเชื่อใน benchmark ลดลง เพราะโมเดลสามารถ “โตตาม benchmark” ได้ง่ายผ่าน RLVR และ synthetic data ปีนี้ยังเป็นปีที่ LLM apps เช่น Cursor และ Claude Code แสดงให้เห็นว่า “แอป LLM” คือเลเยอร์ใหม่ของซอฟต์แวร์—เป็นตัว orchestrate โมเดลหลายตัว, จัดการ context, เชื่อมต่อเครื่องมือ และสร้าง GUI เฉพาะงาน Cursor ทำให้เกิดคำว่า “Cursor for X” ส่วน Claude Code แสดงให้เห็นว่า agent ที่รันบนเครื่องผู้ใช้โดยตรงสามารถเปลี่ยน workflow ของนักพัฒนาได้อย่างสิ้นเชิง ท้ายที่สุด ปี 2025 คือปีที่ “vibe coding” กลายเป็นเรื่องปกติ—การเขียนโปรแกรมด้วยภาษาอังกฤษแทนโค้ด ทำให้คนทั่วไปสร้างซอฟต์แวร์ได้ และทำให้โปรแกรมเมอร์สร้างซอฟต์แวร์มากกว่าที่เคยเป็นไปได้ นอกจากนี้โมเดลอย่าง Gemini Nano Banana ยังเผยให้เห็นอนาคตของ “LLM GUI” ที่ผสานข้อความ ภาพ และความรู้เข้าด้วยกันในโมเดลเดียว 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเปลี่ยนแปลงใหญ่ของสถาปัตยกรรม LLM ในปี 2025 ➡️ RLVR กลายเป็นแกนหลักแทน SFT + RLHF ➡️ โมเดลเรียนรู้กลยุทธ์ reasoning ด้วยตัวเองผ่านรางวัลที่ตรวจสอบได้ ➡️ ความสามารถเพิ่มขึ้นจาก “การคิดนานขึ้น” ไม่ใช่แค่โมเดลใหญ่ขึ้น ✅ ความเข้าใจใหม่เกี่ยวกับ “สติปัญญาแบบ LLM” ➡️ LLM ไม่ได้วิวัฒน์แบบสัตว์ แต่ถูก optimize แบบ “ผี” ตามแรงกดดันข้อมูล ➡️ ความสามารถเป็นหยัก—เก่งมากในบางเรื่อง งงมากในบางเรื่อง ➡️ benchmark เริ่มไม่น่าเชื่อถือเพราะถูก optimize ทับซ้อนด้วย RLVR ✅ การเกิดขึ้นของเลเยอร์ใหม่: LLM Apps ➡️ Cursor แสดงให้เห็นว่าแอป LLM คือ orchestration layer ใหม่ของซอฟต์แวร์ ➡️ Claude Code คือ agent ที่รันบนเครื่องผู้ใช้ เปลี่ยน workflow นักพัฒนาโดยตรง ➡️ LLM apps จะเป็นตัว “ประกอบทีม AI” สำหรับงานเฉพาะทาง ✅ Vibe Coding และการ democratize การเขียนโปรแกรม ➡️ เขียนโปรแกรมด้วยภาษาอังกฤษแทนโค้ด ➡️ คนทั่วไปสร้างซอฟต์แวร์ได้ง่ายขึ้น ➡️ นักพัฒนาสามารถสร้างซอฟต์แวร์แบบ “ใช้ครั้งเดียวทิ้ง” เพื่อแก้ปัญหาเฉพาะหน้า ✅ สัญญาณของอนาคต: LLM GUI ➡️ Gemini Nano Banana แสดงให้เห็นการรวม text + image + knowledge ในโมเดลเดียว ➡️ อนาคตของ LLM จะไม่ใช่ “แชต” แต่เป็น “อินเทอร์เฟซภาพ” ที่มนุษย์ถนัดกว่า ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ RLVR อาจทำให้โมเดลเก่งเฉพาะโดเมนที่ตรวจสอบได้ แต่ยังอ่อนในโดเมนเปิด ⛔ benchmark อาจหลอกตา ทำให้ประเมินความสามารถโมเดลผิด ⛔ agent ที่รันบนเครื่องผู้ใช้ต้องระวังเรื่องสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลและความปลอดภัย https://karpathy.bearblog.dev/year-in-review-2025/

🔓 TP‑Link Tapo C200: เมื่อกล้องวงจรปิดราคาถูกกลายเป็นประตูหลังสู่บ้านของผู้ใช้ งานวิจัยล่าสุดของ Simone Margaritelli เปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรงหลายรายการในกล้อง TP‑Link Tapo C200 ซึ่งเป็นหนึ่งในกล้อง IP ราคาประหยัดที่ได้รับความนิยมสูงทั่วโลก จุดเริ่มต้นของการค้นพบนี้มาจากการทดลอง “เล่นสนุกวันหยุด” ที่ตั้งใจใช้ AI ช่วยในการรีเวิร์สเอนจิเนียริง แต่กลับนำไปสู่การพบช่องโหว่ที่กระทบอุปกรณ์กว่า 25,000 ตัวที่เปิดเผยบนอินเทอร์เน็ตโดยตรง การค้นพบนี้สะท้อนความจริงที่น่ากังวลว่าอุปกรณ์ IoT ราคาถูกจำนวนมากยังคงมีสถาปัตยกรรมความปลอดภัยที่อ่อนแออย่างน่าตกใจ สิ่งที่น่าตกใจยิ่งกว่าคือ TP‑Link เก็บ private SSL keys แบบ hardcoded ไว้ในเฟิร์มแวร์ ซึ่งหมายความว่าใครก็ตามที่อยู่ในเครือข่ายเดียวกับกล้องสามารถดักฟังและถอดรหัส HTTPS traffic ได้ทันทีโดยไม่ต้องยุ่งกับฮาร์ดแวร์เลย นอกจากนี้ การใช้ AI เช่น Grok, Claude Opus และ GhidraMCP ทำให้กระบวนการวิเคราะห์เฟิร์มแวร์เร็วขึ้นอย่างมหาศาล—ตั้งแต่การถอดรหัสเฟิร์มแวร์จาก S3 bucket ที่เปิดสาธารณะ ไปจนถึงการทำความเข้าใจโค้ด MIPS ที่ซับซ้อนภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง การวิเคราะห์นำไปสู่การค้นพบช่องโหว่ 4 รายการที่ร้ายแรง ทั้ง buffer overflow ใน ONVIF XML parser, integer overflow ใน HTTPS server, API ที่อนุญาตให้เปลี่ยน WiFi ของกล้องได้โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน และ API ที่เปิดเผยรายชื่อ WiFi รอบข้าง ซึ่งสามารถนำไปสู่การ ระบุตำแหน่งบ้านของเหยื่อได้อย่างแม่นยำ ผ่านฐานข้อมูล BSSID ของ Apple นี่ไม่ใช่แค่ปัญหาด้านความปลอดภัย แต่เป็นปัญหาด้านความเป็นส่วนตัวระดับโครงสร้างที่ทำให้กล้องวงจรปิดกลายเป็นอุปกรณ์ติดตามตำแหน่งโดยไม่ตั้งใจ ท้ายที่สุด Margaritelli เปิดเผยไทม์ไลน์การแจ้งเตือน TP‑Link ซึ่งล่าช้าเกินกว่า 150 วันก่อนจะมีการออกแพตช์ ทั้งที่บริษัทเป็น CVE Numbering Authority (CNA) ของตัวเอง และใช้จำนวน CVE ต่ำเป็นเครื่องมือทางการตลาด นี่คือความขัดแย้งเชิงโครงสร้างที่สะท้อนปัญหาของอุตสาหกรรม IoT: ผู้ผลิตควบคุมทั้งผลิตภัณฑ์ ช่องโหว่ และการรายงาน ทำให้ผู้ใช้ต้องพึ่งพาความรับผิดชอบของบริษัทมากกว่ามาตรฐานความปลอดภัยที่แท้จริง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สิ่งที่ค้นพบจากการรีเวิร์สเฟิร์มแวร์ ➡️ พบ private SSL keys แบบ hardcoded ในเฟิร์มแวร์ ➡️ เฟิร์มแวร์ทั้งหมดของ TP‑Link อยู่ใน S3 bucket แบบเปิด ➡️ AI ช่วยเร่งการวิเคราะห์โค้ด MIPS และ mapping API handlers ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ ช่องโหว่สำคัญ (CVE) ➡️ CVE‑2025‑8065 — ONVIF XML parser overflow ทำให้กล้อง crash ➡️ CVE‑2025‑14299 — HTTPS Content‑Length integer overflow ➡️ CVE‑2025‑14300 — API connectAp ไม่มี auth ทำให้เปลี่ยน WiFi ได้ ➡️ scanApList API เปิดเผยข้อมูล WiFi รอบข้างแบบไม่ต้องยืนยันตัวตน ✅ ผลกระทบต่อผู้ใช้ ➡️ ผู้โจมตีสามารถดักฟังวิดีโอได้ผ่าน private key ที่ฝังมาในเฟิร์มแวร์ ➡️ สามารถบังคับให้กล้องเชื่อมต่อ WiFi ของผู้โจมตี ➡️ สามารถระบุตำแหน่งบ้านของเหยื่อผ่าน BSSID → Apple location API ➡️ อุปกรณ์กว่า 25,000 ตัว เปิดเผยบนอินเทอร์เน็ตโดยตรง ✅ ปัญหาเชิงโครงสร้างของผู้ผลิต ➡️ TP‑Link เป็น CNA ของตัวเอง ทำให้มีอำนาจควบคุมการรายงานช่องโหว่ ➡️ ใช้จำนวน CVE ต่ำเป็นเครื่องมือทางการตลาด ➡️ การตอบสนองล่าช้าเกินกว่า 150 วัน แม้ช่องโหว่จะร้ายแรง ‼️ สิ่งที่ต้องระวัง ⛔ กล้อง IoT ราคาถูกมักมีสถาปัตยกรรมความปลอดภัยที่อ่อนแอ ⛔ การพึ่งพา API ที่ไม่มีการยืนยันตัวตนเป็นความเสี่ยงร้ายแรง ⛔ การเปิดเผย BSSID อาจนำไปสู่การระบุตำแหน่งบ้านได้ ⛔ ผู้ผลิตที่เป็น CNA ของตัวเองอาจมีแรงจูงใจลดการเปิดเผยช่องโหว่ https://www.evilsocket.net/2025/12/18/TP-Link-Tapo-C200-Hardcoded-Keys-Buffer-Overflows-and-Privacy-in-the-Era-of-AI-Assisted-Reverse-Engineering/

🏗️ Garage: วัตถุดิบใหม่ของ Distributed Object Storage ที่ออกแบบมาให้ “รอด” แม้ไม่มีดาต้าเซ็นเตอร์ Garage คือ object storage แบบ S3‑compatible ที่ถูกออกแบบด้วยแนวคิดตรงข้ามกับคลาวด์ยักษ์ใหญ่—แทนที่จะต้องการดาต้าเซ็นเตอร์ระดับ hyperscale มันถูกสร้างมาเพื่อ ทำงานได้แม้บนเครื่องมือเก่า เครือข่ายไม่เสถียร และโครงสร้างพื้นฐานที่กระจัดกระจาย จุดเด่นคือความสามารถในการ replicate ข้อมูลแบบ 3‑zone redundancy โดยไม่ต้องมี backbone เฉพาะทาง ทำให้เหมาะกับองค์กรขนาดเล็ก, ชุมชน, edge cluster, หรือแม้แต่ผู้ใช้ที่ต้องการ self‑host storage ที่ทนทานจริงๆ หัวใจของ Garage คือการออกแบบให้ lightweight, self‑contained และ operator‑friendly ทีมพัฒนาเป็น sysadmin มาก่อน จึงให้ความสำคัญกับการ deploy ง่าย, debug ง่าย และไม่ต้องพึ่ง dependency ภายนอก ตัวซอฟต์แวร์เป็น binary เดียวที่รันได้บน Linux ทุกดิสโทร และรองรับทั้ง x86_64, ARMv7 และ ARMv8 ทำให้สามารถสร้างคลัสเตอร์จากเครื่องมือมือสองหรือฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่แล้วได้ทันที ในเชิงสถาปัตยกรรม Garage ยืนอยู่บนไหล่ของงานวิจัยระดับโลก เช่น Dynamo, CRDT และ Maglev load balancing ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถทนต่อ network partition, latency สูง, และ disk failure ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือการนำแนวคิดของ distributed system ระดับ hyperscale มาปรับให้ใช้งานได้ในระดับ “ทุกคนเข้าถึงได้” โดยไม่ต้องมีงบประมาณระดับองค์กรใหญ่ Garage ยังได้รับทุนสนับสนุนจากโครงการยุโรปหลายรอบ เช่น NGI POINTER, NLnet และ NGI0 ซึ่งสะท้อนว่า ecosystem ด้าน open infrastructure กำลังเติบโต และมีความต้องการระบบเก็บข้อมูลที่โปร่งใส ตรวจสอบได้ และไม่ผูกขาดกับผู้ให้บริการรายใหญ่ หาก Garage เติบโตต่อเนื่อง มันอาจกลายเป็นหนึ่งในเสาหลักของ decentralized cloud ในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ จุดเด่นของ Garage ➡️ ออกแบบให้ทำงานได้แม้ไม่มีดาต้าเซ็นเตอร์หรือ backbone เฉพาะทาง ➡️ binary เดียว ไม่มี dependency ติดตั้งง่ายบน Linux ทุกดิสโทร ➡️ รองรับฮาร์ดแวร์หลากหลาย รวมถึงเครื่องมือมือสอง ✅ ความสามารถด้านความทนทาน ➡️ replicate ข้อมูล 3 โซนเพื่อความทนทานสูง ➡️ ทนต่อ network failure, latency, disk failure และ human error ➡️ ใช้แนวคิดจาก Dynamo, CRDT และ Maglev load balancing ✅ ความต้องการระบบที่ต่ำ ➡️ CPU x86_64 หรือ ARM รุ่นเก่าได้ ➡️ RAM เพียง 1 GB ➡️ network latency ≤ 200 ms และ bandwidth ≥ 50 Mbps ✅ ความเข้ากันได้และการใช้งาน ➡️ รองรับ Amazon S3 API ใช้กับแอปที่รองรับ S3 ได้ทันที ➡️ เหมาะกับ hosting, media storage, backup และ edge cluster ✅ การสนับสนุนจากโครงการยุโรป ➡️ ได้ทุนจาก NGI POINTER, NLnet, NGI0 Entrust และ NGI0 Commons หลายรอบ ➡️ สะท้อนความสำคัญของ open infrastructure ต่อ ecosystem ยุโรป ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ ต้องออกแบบ topology ให้ดีเพื่อให้ redundancy ทำงานเต็มประสิทธิภาพ ⛔ ไม่เหมาะกับ workload ที่ต้องการ throughput ระดับ hyperscale ⛔ ผู้ใช้ต้องมีความเข้าใจพื้นฐานด้าน distributed storage https://garagehq.deuxfleurs.fr/

🔍 Mistral OCR 3: ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของการอ่านเอกสารด้วย AI Mistral OCR 3 คือเวอร์ชันใหม่ล่าสุดของระบบ OCR จาก Mistral AI ที่ถูกออกแบบมาเพื่อยกระดับความแม่นยำและความทนทานในการประมวลผลเอกสารทุกประเภท ตั้งแต่ฟอร์มราชการ สแกนคุณภาพต่ำ ไปจนถึงลายมือที่อ่านยาก จุดเด่นสำคัญคือประสิทธิภาพที่เหนือกว่า Mistral OCR 2 อย่างชัดเจน โดยมีอัตราชนะรวมกว่า 74% ในการทดสอบภายในกับเอกสารจริงจากลูกค้าองค์กร สิ่งที่ทำให้รุ่นนี้โดดเด่นคือความสามารถในการ “เข้าใจโครงสร้างเอกสาร” ไม่ใช่แค่ดึงข้อความออกมาเท่านั้น Mistral OCR 3 สามารถสร้าง Markdown ที่มี HTML table reconstruction เพื่อรักษาโครงสร้างตารางที่ซับซ้อน เช่น merged cells, multi-row headers และ column hierarchy ซึ่งเป็นสิ่งที่ OCR ทั่วไปทำได้ยากมาก นอกจากนี้ยังรองรับการดึงภาพที่ฝังอยู่ในเอกสารออกมาพร้อมกัน ทำให้เหมาะสำหรับ workflow ที่ต้องการข้อมูลครบถ้วนเพื่อป้อนให้ agent หรือระบบ downstream อื่นๆ อีกหนึ่งจุดแข็งคือความสามารถในการจัดการเอกสารที่มีคุณภาพต่ำ เช่น สแกนเอียง ภาพเบลอ DPI ต่ำ หรือมี noise ซึ่งเป็นปัญหาที่องค์กรจำนวนมากต้องเจอในงานจริง ไม่ว่าจะเป็นเอกสารเก่า เอกสารราชการ หรือไฟล์ที่ถูกถ่ายจากมือถือ Mistral OCR 3 ถูกฝึกมาให้ robust ต่อสถานการณ์เหล่านี้โดยเฉพาะ ทำให้ผลลัพธ์มีความเสถียรและพร้อมใช้งานมากขึ้นในระดับ production สุดท้าย Mistral OCR 3 ยังมาพร้อมราคาที่แข่งขันได้มาก—เพียง $2 ต่อ 1,000 หน้า และลดเหลือ $1 ต่อ 1,000 หน้า เมื่อใช้ Batch API ซึ่งถูกกว่าระบบ OCR เชิงพาณิชย์หลายเจ้าอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับองค์กรที่ต้องการประมวลผลเอกสารจำนวนมากโดยไม่ต้องลงทุนสูง ✅ ไฮไลต์ของ Mistral OCR 3 ➡️ ประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างมาก: ชนะ Mistral OCR 2 ถึง 74% ในการทดสอบภายใน ➡️ รองรับเอกสารหลากหลายประเภท รวมถึงลายมือ ฟอร์ม และสแกนคุณภาพต่ำ ➡️ สร้าง Markdown พร้อม HTML table reconstruction เพื่อรักษาโครงสร้างเอกสาร ✅ ความสามารถเชิงเทคนิค ➡️ Robust ต่อ noise, skew, compression artifacts และ low DPI ➡️ ดึงข้อความ + ภาพฝังในเอกสารได้พร้อมกัน ➡️ รองรับ complex tables พร้อม colspan/rowspan ✅ การใช้งานจริงในองค์กร ➡️ เหมาะสำหรับ pipeline ปริมาณสูง เช่น ใบแจ้งหนี้ เอกสารปฏิบัติการ รายงานวิชาการ ➡️ ใช้ใน Document AI Playground เพื่อแปลง PDF/ภาพเป็น text หรือ JSON ได้ทันที ➡️ ลูกค้าใช้เพื่อ digitize archives, extract structured fields และปรับปรุง enterprise search ✅ ด้านราคาและการเข้าถึง ➡️ ราคาเพียง $2 ต่อ 1,000 หน้า (ลดเหลือ $1 เมื่อใช้ Batch API) ➡️ backward compatible กับ Mistral OCR 2 ➡️ ใช้งานผ่าน API หรือ Document AI Playground ได้ทันที ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ แม้จะ robust แต่เอกสารที่เสียหายหนักอาจยังต้อง preprocessing ⛔ การ reconstruct ตารางซับซ้อนอาจต้องตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนใช้งาน downstream ⛔ การใช้งานใน pipeline ปริมาณมากต้องวางแผนด้าน latency และ throughput https://mistral.ai/news/mistral-ocr-3

https://youtu.be/Rr9ZhvjJ1GM?si=x2xtDcERJ1RrdUX7

ตราบใดที่อัตราส่วนแผนที่ ยังไม่เกิดการเรียนรู้สากล เรื่องอินโดจีน ได้มาด้วยดินแดนที่ไม่ถูกต้อง ตอนเขมรสามฝ่ายรบฆ่าคนกัมพูชาด้วยกัน แล้วหนีมาไทย อยู่อาศัยจนคิดว่าเป็นของตัว เครื่องมือให้นักการเมือง ก็ผูกปมแผลความขัดแย้งตลอดไป https://youtu.be/gOShNPyIiRs?si=tRh_zpq7BiXdyzKs

ปืนใหญ่เฉือนท็อฟฟี่ ยึดหัวตาราง ช่วงคริสต์มาส (21/12/68) #news1 #ข่าววันนี้ #ข่าวดัง #Tiktokกีฬา #ฟุตบอล

โค้งสุดท้ายมาเลเซีย ไกล่เกลี่ยไทย-กัมพูชา ในวันที่ 22 ธ.ค. มาเลเซียในฐานะประธานอาเซียน จะจัดการประชุมรัฐมนตรีต่างประเทศอาเซียน สมัยพิเศษ เพื่อหารือเกี่ยวกับสถานการณ์ปัจจุบัน ระหว่างกัมพูชาและไทย ที่กรุงกัวลาลัมเปอร์ ซึ่งนายสีหศักดิ์ พวงเกตุแก้ว รมว.ต่างประเทศ จะเป็นตัวแทนประเทศไทย เข้าร่วมการประชุมดังกล่าว หลังจากนายอันวาร์ อิบราฮิม นายกรัฐมนตรีมาเลเซีย เห็นชอบร่วมกับ นายอนุทิน ชาญวีรกูล นายกรัฐมนตรีของไทย และนายฮุน มาเนต นายกรัฐมนตรีกัมพูชา เมื่อวันที่ 11 ธ.ค. ที่ผ่านมา นับเป็นการเคลื่อนไหวครั้งสุดท้ายของมาเลเซีย ก่อนหมดวาระและส่งต่อหน้าที่ประธานอาเซียน ให้กับประเทศฟิลิปปินส์ในปี 2569 ก่อนหน้านี้ นายอันวาร์โทรศัพท์ไปยังนายอนุทิน และนายฮุน มาเนต ก่อนที่จะกล่าวว่า ขอย้ำถึงความสําคัญสําหรับกัมพูชาและประเทศไทย เพื่อยึดมั่นในจิตวิญญาณของการสนทนา ภูมิปัญญาและความเคารพซึ่งกันและกัน เพื่อที่จะยุติความตึงเครียดและรักษาสันติภาพและความมั่นคงในภูมิภาค การประชุมดังกล่าวเป็นรูปแบบที่เหมาะสมและสร้างสรรค์ เพื่อให้ทั้งสองประเทศสามารถเจรจาต่อรองได้อย่างเปิดเผย แก้ไขความต่างได้อย่างสันติ และบรรลุทางออกที่เป็นธรรมและยั่งยืน อย่างไรก็ตาม เหตุการณ์ปะทะตามแนวชายแดนไทย-กัมพูชา นับตั้งแต่กัมพูชาเปิดฉากยิงจรวด BM-21 ไปยังเป้าหมายพลเรือนในประเทศไทย เมื่อวันที่ 24 ก.ค. เสียชีวิต 12 ราย ถึงบัดนี้ยังไม่มีทีท่าว่าจะจบลง ก่อนหน้านี้นายอันวาร์ทำหน้าที่เป็นคนกลางไกล่เกลี่ยข้อตกลงหยุดยิง และลงนามปฎิญญาสันติภาพ โดยมีนายโดนัลด์ ทรัมป์ ประธานาธิบดีสหรัฐอเมริกาเป็นสักขีพยาน แต่กัมพูชายังคงลักลอบวางทุ่นระเบิด ทำให้ทหารไทยบาดเจ็บและพิการ กลายเป็นการปะทะรอบสองตั้งแต่วันที่ 7 ธ.ค. แม้นายอันวาร์จะประกาศให้หยุดยิง โดยมีนายฮุน มาเนตตอบรับ แต่เมื่อถึงเวลากลับยังมีการปะทะอยู่ นายอันวาร์หน้าแตกมาแล้วถึงสองครั้ง พร้อมกับถูกตั้งคำถามว่าการเข้าแทรกแซงเหมาะสมหรือไม่ หลังพ้นจากตำแหน่งประธานอาเซียนในปี 2568 ทิศทางการเมืองของรัฐบาลนายอันวาร์ จะกลับไปสู่ความสนใจการเมืองในประเทศ โดยเฉพาะการปฎิรูปการเมือง และการแก้ไขปัญหาค่าครองชีพที่สูงขึ้น ก่อนการเลือกตั้งทั่วไปครั้งที่ 16 (General Election หรือ GE16) ที่คาดว่าจะเกิดขึ้นภายในต้นปี 2571 ซึ่งนายอันวาร์ กล่าวว่า การเลือกตั้งทั่วไปยังเหลืออีกนาน ยังไม่ได้คิดถึงเรื่องนั้นเลย ก่อนหน้านี้กลุ่มการเมืองปากาตันฮาราปัน (Pakatan Harapan) ของนายอันวาร์ พ่ายแพ้การเลือกตั้งระดับรัฐแบบยับเยินที่รัฐซาบาห์ และในปี 2569 กำลังจะมีการเลือกตั้งระดับรัฐในรัฐมะละกาและรัฐยะโฮร์ #Newskit

https://youtu.be/cf7KX0gM2wM?si=B3SZ-sF4qfsvCxcd

🧠 Samsung ดึงอดีต VP จาก AMD มานำทัพ Exynos: สัญญาณรีบูตยุทธศาสตร์ชิปครั้งใหญ่ Samsung เดินหมากสำคัญในศึกชิปมือถือด้วยการดึง John Rayfield อดีตรองประธานฝ่ายสถาปัตยกรรมของ AMD เข้ามานำทีม Exynos เพื่อยกระดับด้าน GPU, System IP และสถาปัตยกรรม SoC โดยตรง การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนชัดว่า Samsung ต้องการ “รีเซ็ต” ภาพลักษณ์ Exynos หลังจากหลายปีที่ตามหลังคู่แข่งอย่าง Apple และ Qualcomm ทั้งด้านประสิทธิภาพและประสิทธิภาพต่อวัตต์ Rayfield เคยมีบทบาทสำคัญในงานด้านสถาปัตยกรรมประมวลผลระดับสูง และการเข้ามาของเขาถูกมองว่าเป็นการเสริมกำลังเชิงกลยุทธ์ให้กับทีม Exynos ที่กำลังพัฒนา Exynos 2600 ซึ่งเป็นชิป 2nm GAA รุ่นแรกของ Samsung ที่มีรายงานว่า yield “น่าพอใจ” และอาจถูกใช้ใน Galaxy Z Flip 8 รุ่นถัดไป การดึงผู้บริหารระดับนี้เข้ามาไม่ใช่แค่การเพิ่มคนเก่ง แต่เป็นสัญญาณว่าบริษัทกำลัง “เปลี่ยนทิศทาง” ของ Exynos ใหม่ทั้งหมด—จากการเป็นชิปที่ถูกมองว่าเป็นตัวรอง กลับมาสู่การเป็นแกนหลักของ ecosystem Samsung อีกครั้ง โดยเฉพาะในยุคที่บริษัทต้องการลดการพึ่งพา Qualcomm และสร้างความแตกต่างเชิงสถาปัตยกรรมให้กับผลิตภัณฑ์ของตัวเอง แม้บทความไม่ได้ลงรายละเอียดเชิงเทคนิคมากนัก แต่การประกาศนี้สะท้อนว่า Samsung กำลังเร่งสร้างทีมสถาปัตยกรรมระดับโลกเพื่อแข่งขันในตลาดที่กำลังเปลี่ยนเร็ว ทั้งด้าน AI on‑device, GPU efficiency และการออกแบบ SoC แบบ custom ที่กำลังกลับมาเป็นเทรนด์สำคัญของอุตสาหกรรม 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สิ่งที่เกิดขึ้น ➡️ Samsung จ้าง John Rayfield อดีต VP ของ AMD มานำทีม Exynos ➡️ เน้นยกระดับ GPU, System IP และสถาปัตยกรรม SoC ✅ บริบทเชิงกลยุทธ์ ➡️ Samsung ต้องการรีบูตภาพลักษณ์ Exynos หลังตามคู่แข่งมาหลายปี ➡️ ลดการพึ่งพา Qualcomm และสร้างความแตกต่างเชิงสถาปัตยกรรม ➡️ สอดคล้องกับการผลักดันชิป 2nm GAA รุ่นใหม่ ✅ ผลกระทบต่อ ecosystem ➡️ Exynos 2600 มีรายงานว่า yield ดีและอาจใช้ใน Galaxy Z Flip 8 ➡️ การเสริมทีมระดับนี้อาจทำให้ Exynos กลับมาแข่งขันในตลาด high‑end ได้ ➡️ เป็นสัญญาณว่าศึกชิปมือถือกำลังเข้าสู่ยุค “custom architecture war” https://wccftech.com/samsung-hires-former-amd-vp-to-lead-exynos-innovation/

🎮 8GB VRAM ยังพอไหมในปี 2026? บททดสอบ Sapphire Pulse 9060 XT 8GB ชี้คำตอบชัดเจน บทความของ Wccftech ทดสอบ Sapphire Pulse 9060 XT 8GB ในเกมยุคใหม่ และคำตอบที่ได้ค่อนข้างชัดเจน: 8GB VRAM เริ่มไม่พอสำหรับเกม AAA ปี 2025–2026 โดยเฉพาะเมื่อเปิด Ray Tracing หรือใช้ texture คุณภาพสูง แม้การใช้ FSR4 จะช่วยเพิ่มเฟรมเรต แต่ก็ไม่สามารถแก้ปัญหาการ “คอขวด VRAM” ได้ทั้งหมด ผลทดสอบในหลายเกมแสดง pattern เดียวกัน: 🕛 ช่วงแรกของเกมเฟรมเรตดีมาก (เช่น ~50 FPS แบบไม่มี stutter) 🕛 แต่เมื่อเข้าสู่ฉากหนัก ๆ VRAM เต็ม → เฟรมเรตตกฮวบ เหลือ 40 FPS หรือต่ำกว่านั้น และบางครั้งลงไปถึงหลักสิบ 🕛 เกมต้อง “cull textures” อย่างรุนแรงเพื่อให้พออยู่ใน 8GB ทำให้โมเดลตัวละครและพื้นผิวดูเบลอหรือโหลดไม่ทัน ในเกมอย่าง Cyberpunk 2077 และ RDR2 ปัญหายิ่งชัดเจน: 📊 ฉากเมืองหนาแน่นทำให้ VRAM เต็มเร็ว 📊 เฟรมเรตแกว่งหนัก 📊 DX12 ยังมี stuttering ที่ Vulkan ไม่มี แม้จะปรับลงมาเป็น Medium textures + RT เปิด + FSR4 Quality ก็ยังพบว่าเฟรมเรต “ตกจากหน้าผา” ทันทีที่ VRAM ถูกใช้จนหมด นี่คือสัญญาณชัดเจนว่าเกมยุคใหม่ไม่ได้กินแค่ GPU compute แต่กิน VRAM แบบโหดขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะเกมที่ใช้ asset ขนาดใหญ่, open‑world, หรือมีระบบ streaming texture แบบใหม่ 📌 สรุปประเด็นสำคัญจากบทความ ✅ 8GB VRAM ยัง “พอเล่นได้” แต่มีข้อจำกัดชัดเจน ➡️ เล่นได้ดีในฉากเบา ๆ ➡️ แต่ VRAM เต็มเมื่อเจอฉากหนัก → เฟรมเรตตกทันที ➡️ เกมต้องลดคุณภาพ texture อัตโนมัติจนเห็นได้ชัด ✅ Ray Tracing + High/Epic textures = ไม่ไหว ➡️ เกมต้อง cull textures เพื่อให้พอใน 8GB ➡️ โมเดลตัวละครและพื้นผิวดู low‑res ➡️ เฟรมเรตแกว่งหนักในฉากเมืองหรือฉากแอ็กชัน ✅ FSR4 ช่วยได้ แต่ไม่แก้ปัญหา VRAM ➡️ เฟรมเรตดีขึ้นในฉากเปิด ➡️ แต่เมื่อ VRAM เต็ม → FSR ก็ช่วยไม่ได้ ✅ API มีผล ➡️ DX12 มี stuttering ในบางเกม ➡️ Vulkan ทำงานลื่นกว่าใน RDR2 ✅ เกมใหม่ ๆ ปี 2026 จะกิน VRAM มากขึ้น ➡️ เกม AAA เริ่มใช้ texture 4K/8K ➡️ ระบบ streaming asset ซับซ้อนขึ้น ➡️ RT pipeline ใช้ VRAM เพิ่มขึ้นหลายร้อย MB ต่อเฟรม 🎯 ข้อสรุปเชิงกลยุทธ์ (จากข้อมูลในบทความ + บริบทอุตสาหกรรม) ➡️ 8GB VRAM = mid‑range minimum ในปี 2026 ➡️ 12GB กำลังกลายเป็น baseline ใหม่ สำหรับ AAA ➡️ 16GB จะเป็น sweet spot สำหรับเกมที่เปิด RT ➡️ การ์ด 8GB ยัง “เล่นได้” แต่ต้องลด texture และปิด RT https://wccftech.com/is-8-gb-of-vram-enough-heading-into-2026-sapphire-pulse-9060-xt-8gb-benchmarked/

🧩 Tencent ใช้ “ช่องโหว่การเช่าเซิร์ฟเวอร์” เพื่อเข้าถึงชิป NVIDIA Blackwell B200 แม้ถูกสหรัฐแบน รายงานจาก Wccftech ระบุว่า Tencent สามารถเข้าถึงชิป NVIDIA Blackwell B200 ซึ่งเป็นหนึ่งในชิป AI ที่ทรงพลังที่สุดของ NVIDIA แม้จะอยู่ภายใต้ข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐ โดยอาศัย “ช่องโหว่การเช่า (rental loophole)” ผ่านผู้ให้บริการคลาวด์นอกจีนที่ยังสามารถซื้อและให้เช่าเซิร์ฟเวอร์ที่มีชิปต้องห้ามได้ แม้สหรัฐจะห้ามไม่ให้ NVIDIA ส่งออกชิประดับสูง เช่น H100, H200, B100 และ B200 ไปยังจีนโดยตรง แต่กฎไม่ได้ห้ามบริษัทจีนจากการ เช่า เซิร์ฟเวอร์ที่มีชิปเหล่านี้จากผู้ให้บริการในต่างประเทศ นี่คือช่องว่างที่ Tencent ใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่ รายงานชี้ว่า Tencent ได้เข้าถึง B200 ผ่านผู้ให้บริการคลาวด์ในสิงคโปร์และยุโรป ซึ่งยังสามารถซื้อชิป Blackwell ได้ตามปกติ และให้บริการเช่า GPU cluster แบบ remote access ทำให้ Tencent สามารถฝึกโมเดลขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องนำฮาร์ดแวร์เข้าประเทศจีนโดยตรง นี่เป็นตัวอย่างล่าสุดของ “AI export control cat‑and‑mouse game” ที่กำลังเกิดขึ้นทั่วโลก เมื่อบริษัทจีนใช้วิธีเช่า GPU cluster ในต่างประเทศเพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์ ขณะที่สหรัฐพยายามปิดช่องโหว่เหล่านี้อย่างต่อเนื่อง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สิ่งที่เกิดขึ้น ➡️ Tencent เข้าถึงชิป NVIDIA Blackwell B200 ผ่านการเช่าเซิร์ฟเวอร์ในต่างประเทศ ➡️ แม้สหรัฐแบนการส่งออก แต่กฎไม่ได้ห้ามการ “เช่า” GPU cluster ➡️ ผู้ให้บริการคลาวด์ในสิงคโปร์และยุโรปยังสามารถซื้อและให้เช่า B200 ได้ ✅ ทำไมช่องโหว่นี้ถึงเกิดขึ้น ➡️ Export control ของสหรัฐเน้น “การส่งออกฮาร์ดแวร์” ไม่ใช่ “การเข้าถึงระยะไกล” ➡️ บริษัทจีนสามารถใช้บริการคลาวด์นอกประเทศได้โดยไม่ผิดกฎหมาย ➡️ NVIDIA ไม่สามารถควบคุมการใช้งานชิปหลังจากขายให้ผู้ให้บริการคลาวด์แล้ว ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ บริษัทจีนยังสามารถฝึกโมเดลขนาดใหญ่ได้แม้ถูกแบน ➡️ ผู้ให้บริการคลาวด์นอกจีนได้ประโยชน์จากดีมานด์ GPU ที่สูงขึ้น ➡️ สหรัฐอาจต้องออกกฎใหม่เพื่อปิดช่องโหว่นี้ ✅ บริบทเชิงภูมิรัฐศาสตร์ ➡️ การแข่งขัน AI ระหว่างสหรัฐ–จีนกำลังย้ายจาก “ฮาร์ดแวร์” ไปสู่ “การควบคุมการเข้าถึง” ➡️ ช่องโหว่การเช่าอาจกลายเป็นประเด็นถกเถียงระดับนโยบายในปี 2026 ➡️ NVIDIA อยู่ในตำแหน่งลำบาก เพราะต้องขายชิปให้ได้ แต่ก็ต้องปฏิบัติตามกฎสหรัฐ https://wccftech.com/china-tencent-gains-access-to-nvidia-blackwell-ai-chips-by-leveraging-the-rental-loophole/

⚡ Moore Threads เปิดตัวสถาปัตยกรรม GPU รุ่นใหม่ “Huagang” พร้อมอ้างพลังแรงก้าวกระโดดครั้งใหญ่ วงการจีพียูในจีนกำลังร้อนแรงขึ้นอีกครั้ง เมื่อ Moore Threads เปิดตัวสถาปัตยกรรม “Huagang” ที่ตั้งเป้าท้าชนค่ายใหญ่ระดับโลก ทั้งในตลาดเกมและ AI โดยเฉพาะรุ่นเกมมิ่ง “Lushan” ที่บริษัทอ้างว่าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเกม AAA ได้สูงถึง 15 เท่า และเพิ่มพลัง Ray Tracing มากถึง 50 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า ซึ่งถือเป็นการก้าวกระโดดที่สร้างความสนใจอย่างมากในอุตสาหกรรม นอกจากด้านเกมแล้ว Moore Threads ยังเผยโฉม “Huashan” ชิป AI แบบชิปเล็ตคู่ พร้อมโมดูล HBM ถึง 8 ก้อน ที่บริษัทระบุว่ามีประสิทธิภาพระดับใกล้เคียงกับ Nvidia Hopper และ Blackwell โดยเฉพาะแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่สูงกว่า B200 อีกด้วย ทำให้จีนมีความหวังใหม่ในการพัฒนา GPU ภายในประเทศเพื่อลดการพึ่งพาต่างชาติในยุคที่การแข่งขันด้าน AI ทวีความเข้มข้น ในเชิงเทคนิค Lushan ยังมาพร้อมการเพิ่มพลัง AI compute ถึง 64 เท่า การประมวลผล geometry 16 เท่า และเพิ่มความจุ VRAM สูงสุดถึง 64GB ซึ่งถือว่าเกินมาตรฐานการ์ดเกมทั่วไปในตลาดปัจจุบันอย่างมาก ขณะเดียวกัน Huashan ยังรองรับรูปแบบตัวเลขความแม่นยำต่ำแบบใหม่ เช่น MTFP4/6/8 ที่ออกแบบมาเพื่อเร่งงาน AI โดยเฉพาะ ทำให้ Moore Threads พยายามยกระดับสถาปัตยกรรมให้เทียบชั้นผู้เล่นระดับโลกทั้ง Nvidia, AMD และ Intel แม้ยังไม่มีผลทดสอบจริง แต่บริษัทได้โชว์ประสิทธิภาพ DeepSeek V3 บน MTT S5000 ที่ทำได้ถึง 1000 tokens/s ในโหมด Decode และ 4000 tokens/s ใน Prefill ซึ่งสูงกว่าชิป Hopper ที่เคยเป็นเพดานสูงสุดในตลาดจีน นับเป็นสัญญาณว่าจีนกำลังเร่งสปีดเพื่อสร้างระบบนิเวศ GPU ของตัวเองอย่างจริงจัง และอาจกลายเป็นผู้เล่นสำคัญในตลาดโลกในอนาคตอันใกล้ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Moore Threads เปิดตัวสถาปัตยกรรม “Huagang” ➡️ เน้นทั้งงานเกมและ AI ในเจเนอเรชันเดียว ➡️ เปิดตัว GPU สองสายหลัก: Lushan (เกม) และ Huashan (AI) ✅ ประสิทธิภาพ Lushan เพิ่มขึ้นแบบก้าวกระโดด ➡️ อ้างเพิ่มพลังเกม AAA ได้ 15 เท่า ➡️ เพิ่ม Ray Tracing ได้ 50 เท่า ➡️ VRAM สูงสุด 64GB ✅ Huashan AI GPU ท้าชน Hopper–Blackwell ➡️ ใช้ชิปเล็ตคู่ + HBM 8 ก้อน ➡️ แบนด์วิดท์สูงกว่า Nvidia B200 ➡️ รองรับรูปแบบตัวเลข MTFP4/6/8 ✅ เดโม DeepSeek V3 บน MTT S5000 ➡️ ทำได้ 1000 tokens/s (Decode) และ 4000 tokens/s (Prefill) ➡️ สูงกว่าชิป Hopper ที่เคยเป็นเพดานในจีน ⚠️ ประเด็นที่ควรระวัง / ข้อจำกัด ‼️ ยังไม่มีผลทดสอบจริง (Benchmark) ⛔ ตัวเลขทั้งหมดเป็น “คำอ้างจากบริษัท” ยังไม่ผ่านการพิสูจน์ภายนอก ‼️ ความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์ยังเป็นคำถาม ⛔ แม้รองรับ DirectX 12 Ultimate แต่ ecosystem ของ Moore Threads ยังไม่แข็งแรงเท่าค่ายใหญ่ ‼️ การแข่งขันกับ Nvidia/AMD ยังต้องใช้เวลา ⛔ แม้ตัวเลขดูดี แต่ตลาดระดับโลกต้องการเสถียรภาพและไดรเวอร์ที่พิสูจน์แล้ว https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/moore-threads-unveils-next-gen-gaming-gpu-with-15x-performance-and-50x-ray-tracing-improvement-ai-gpu-with-claimed-performance-between-hopper-and-blackwell-also-in-the-works

🚁 รัสเซียเพิ่มพิสัยโดรนใยแก้วนำแสงแตะ 65 กม. — เผยความร่วมมือจีน–รัสเซียเร่งพัฒนาเทคโนโลยีต้านสงครามอิเล็กทรอนิกส์ รายงานล่าสุดเผยว่ารัสเซียได้ทดสอบโดรน FPV แบบใช้สายใยแก้วนำแสง (optical fiber tethered drone) ที่มีพิสัยไกลถึง 65 กิโลเมตร ซึ่งมากกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่างมีนัยสำคัญ โดยภาพและวิดีโอที่หลุดออกมาจากช่อง Telegram ของรัสเซียแสดงให้เห็นม้วนสายใยแก้วขนาดใหญ่ที่ถูกผลิตโดย PGI Technology บริษัทลูกผสมจีน–รัสเซียที่เชี่ยวชาญด้านเส้นใยเสริมแรงสำหรับงานทหาร การเพิ่มพิสัยนี้ทำให้โดรนสามารถเจาะลึกเข้าไปในพื้นที่ศัตรูได้มากขึ้นโดยไม่ถูกรบกวนจากสงครามอิเล็กทรอนิกส์ (EW) โดรนแบบใช้สายกำลังกลายเป็นอาวุธสำคัญในสงครามยุคใหม่ เพราะสัญญาณควบคุมผ่านใยแก้วนำแสงไม่สามารถถูก Jam หรือดักฟังได้ง่าย ต่างจากโดรนไร้สายทั่วไปที่มักถูกปิดสัญญาณหรือแฮ็กได้ในสนามรบที่มี EW หนาแน่น การเพิ่มพิสัยจาก 30–50 กม. ไปสู่ระดับ 65 กม. จึงถือเป็น “ก้าวกระโดดเชิงยุทธศาสตร์” ที่อาจเปลี่ยนรูปแบบการโจมตีระยะลึกของรัสเซียในปี 2026 เป็นต้นไป ข้อมูลเพิ่มเติมจากวงการความมั่นคงระบุว่า จีนเองก็มีความสนใจในเทคโนโลยีนี้เช่นกัน เนื่องจากโดรนแบบ tethered สามารถใช้เป็นแพลตฟอร์มสอดแนมระยะไกลที่ทนทานต่อการรบกวนสัญญาณ ซึ่งเหมาะกับการปฏิบัติการในพื้นที่ที่มีการป้องกันทางอิเล็กทรอนิกส์สูง เช่น ไต้หวันหรือทะเลจีนใต้ การที่ PGI Technology ผลิตสายใยแก้วหลายระดับความยาวตั้งแต่ 1–60 กม. แสดงให้เห็นถึงการเตรียมกำลังผลิตเพื่อรองรับความต้องการในอนาคตทั้งสองประเทศ แม้เทคโนโลยีนี้จะมีข้อได้เปรียบด้านความเสถียร แต่ก็ยังมีข้อจำกัด เช่น น้ำหนักของสายที่อาจลด payload ของโดรน และความเสี่ยงของการพันกันเมื่อใช้งานในพื้นที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม การพัฒนาเส้นใยเสริม Kevlar และการพันสายแบบใหม่ที่ PGI โชว์ในภาพหลุด ทำให้เห็นว่าจีน–รัสเซียกำลังพยายามแก้ปัญหาเหล่านี้อย่างจริงจังเพื่อให้โดรน tethered กลายเป็นอาวุธหลักในสนามรบยุคใหม่ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ รัสเซียทดสอบโดรนใยแก้วนำแสงพิสัย 65 กม. ➡️ เพิ่มจากรุ่นก่อนหน้าที่ทำได้ประมาณ 30–50 กม. ➡️ ใช้ควบคุมผ่านใยแก้วนำแสง ทำให้ต้านการรบกวน EW ได้ดี ✅ PGI Technology มีบทบาทสำคัญในสายการผลิต ➡️ บริษัทจีน–รัสเซียที่ผลิตสายใยแก้วเสริมแรงสำหรับงานทหาร ➡️ มีสายหลายระดับความยาว 1–60 กม. รองรับการใช้งานหลากหลาย ✅ โดรนแบบ tethered กลายเป็นอาวุธยุทธศาสตร์ ➡️ ใช้ควบคุมแบบ FPV ได้แม่นยำและปลอดภัยจากการ Jam ➡️ เหมาะกับการโจมตีระยะลึกและสอดแนมในพื้นที่ที่มี EW หนาแน่น https://www.tomshardware.com/peripherals/cables-connectors/russia-has-reportedly-improved-the-range-of-its-jam-proof-optical-drones-to-over-40-miles-purported-chinese-russian-collaborative-production-imagery-reveals-dramatically-increased-tethered-drone-range

🔍 AltaVista: ตำนานเสิร์ชเอนจินผู้บุกเบิก UI สะอาด–เร็วแรง แต่พ่ายแพ้ต่อยุคเว็บพอร์ทัลและการเปลี่ยนมือหลายครั้ง สามทศวรรษก่อน AltaVista ถือเป็นหนึ่งในเสิร์ชเอนจินที่ล้ำสมัยที่สุดในยุคแรกของอินเทอร์เน็ต ด้วยอินเทอร์เฟซที่สะอาด รวดเร็ว และระบบจัดทำดัชนีเว็บที่เหนือกว่าคู่แข่งในเวลานั้น เปิดตัวในปี 1995 พร้อมฐานข้อมูลเว็บกว่า 16 ล้านหน้า ซึ่งถือว่าใหญ่โตมากในยุคนั้น AltaVista กลายเป็นประตูสู่โลกออนไลน์ของผู้ใช้จำนวนมหาศาล และเป็นแรงผลักดันสำคัญให้การค้นหาข้อมูลบนเว็บกลายเป็นกิจกรรมหลักของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตทั่วโลก ความสำเร็จของ AltaVista ส่วนหนึ่งมาจากพลังประมวลผลของ DEC Alpha 8400 Turbolaser ซึ่งเป็นเซิร์ฟเวอร์ระดับสูงสุดในยุคนั้น ทำให้สามารถรองรับคำค้นจากหลักแสนสู่หลักสิบล้านครั้งต่อวันได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้สถาปัตยกรรมที่ผสานระหว่างเว็บครอว์เลอร์ “Scooter” และระบบจัดทำดัชนี “TurboVista” ทำให้ผลลัพธ์การค้นหามีความแม่นยำและรวดเร็วกว่าเสิร์ชเอนจินแบบไดเรกทอรีที่ครองตลาดในเวลานั้น เช่น Yahoo Directory หรือ Lycos อย่างไรก็ตาม จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นเมื่อ Google เปิดตัว PageRank ในปี 1998 ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่ให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือของลิงก์ ทำให้ผลลัพธ์การค้นหามีคุณภาพสูงกว่า AltaVista อย่างชัดเจน ประกอบกับการที่ AltaVista ถูกขายต่อหลายครั้ง ตั้งแต่ DEC → Compaq → CMGI → Overture → Yahoo! ทำให้ทิศทางผลิตภัณฑ์ขาดความเสถียร และถูกบังคับให้เปลี่ยนจากเสิร์ชเอนจินเรียบง่ายไปเป็น “เว็บพอร์ทัล” ที่เต็มไปด้วยโฆษณาและฟีเจอร์เกินจำเป็น จนสูญเสียเอกลักษณ์ดั้งเดิมไปในที่สุด แม้ AltaVista จะถูกปิดตัวในปี 2013 แต่ร่องรอยของมันยังคงอยู่ในประวัติศาสตร์อินเทอร์เน็ต ทั้งในฐานะผู้บุกเบิก UI แบบมินิมอลที่ Google นำไปต่อยอด และในฐานะบทเรียนสำคัญของการบริหารผลิตภัณฑ์เทคโนโลยีที่ต้องรักษาแก่นหลักของตัวเองให้มั่นคงท่ามกลางการแข่งขันที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ AltaVista คือเสิร์ชเอนจินผู้บุกเบิกยุคแรกของอินเทอร์เน็ต ➡️ เปิดตัวปี 1995 พร้อมฐานข้อมูล 16 ล้านหน้า ➡️ UI สะอาด รวดเร็ว และเหนือกว่าเสิร์ชแบบไดเรกทอรีในยุคนั้น ✅ พลังของ DEC Alpha ทำให้ AltaVista เร็วกว่าใคร ➡️ ใช้เซิร์ฟเวอร์ DEC Alpha 8400 Turbolaser ➡️ รองรับคำค้นจากหลักแสนสู่หลักสิบล้านครั้งต่อวัน ✅ Google เปลี่ยนเกมด้วย PageRank ➡️ อัลกอริทึมให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือของลิงก์ ➡️ ผลลัพธ์แม่นยำกว่า ทำให้ผู้ใช้ย้ายไป Google อย่างรวดเร็ว ✅ การเปลี่ยนมือหลายครั้งทำให้ทิศทางผลิตภัณฑ์สั่นคลอน ➡️ ถูกบังคับให้กลายเป็นเว็บพอร์ทัลที่สูญเสียเอกลักษณ์ ➡️ ปิดตัวในปี 2013 หลังถูก Yahoo! ซื้อกิจการ ⚠️ ประเด็นที่ควรระวัง / ข้อจำกัด ‼️ การเปลี่ยนทิศทางผลิตภัณฑ์บ่อยครั้งคือความเสี่ยงใหญ่ ⛔ ทำให้แบรนด์สูญเสียเอกลักษณ์และฐานผู้ใช้ ‼️ การไล่ตามคู่แข่งโดยไม่ยึดจุดแข็งของตัวเอง ⛔ AltaVista พยายามเป็นเว็บพอร์ทัลเหมือน Yahoo จนลืมจุดเด่นด้านการค้นหา ‼️ เทคโนโลยีใหม่สามารถล้มยักษ์ได้เสมอ ⛔ PageRank ของ Google คือบทเรียนว่าความแม่นยำสำคัญกว่า “ความเร็วเพียงอย่างเดียว” https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/search-pioneer-altavistas-star-shone-bright-with-a-clean-and-minimal-ui-30-years-ago-engine-lost-momentum-after-multiple-ownership-changes-and-the-embrace-of-the-web-portal-trend

🎮 โครงการกู้คืนเกม Sega Channel ครั้งใหญ่: 144 ROM ที่เคยหายสาบสูญกลับมาอีกครั้ง โครงการอนุรักษ์เกมครั้งสำคัญของ Video Game History Foundation (VGHF) ประสบความสำเร็จอย่างยิ่งใหญ่ หลังจากใช้เวลานานกว่า 2 ปีในการกู้คืน 144 เกม Sega Genesis ที่ไม่เคยถูกดัมพ์มาก่อน จากยุคกลางทศวรรษ 1990 โดยข้อมูลทั้งหมดถูกค้นพบจากเทปแบ็กอัปที่เก็บไว้โดยอดีตทีมงาน Sega Channel ซึ่งเป็นบริการเกมผ่านเคเบิลทีวีที่ล้ำสมัยเกินยุคของมันเอง Sega Channel เปิดให้บริการในปี 1994 ใช้เครือข่ายเคเบิลทีวีส่งข้อมูลเกมไปยังผู้เล่นในยุคที่อินเทอร์เน็ตยังมีเพียง 2–3% ของครัวเรือนในสหรัฐฯ ถือเป็นบริการ “Game Pass ยุคดึกดำบรรพ์” ที่มีเกมหมุนเวียนกว่า 50 เกมต่อเดือน และมีเกมพิเศษที่ไม่เคยวางขายเป็นตลับจริงหลายรายการ ซึ่งหลายเกมเคยถูกมองว่า “สูญหายไปตลอดกาล” จนกระทั่งโครงการนี้ค้นพบสำเนาในเทปแบ็กอัปเก่า หนึ่งในไฮไลต์คือ Garfield: The Lost Levels และ The Flintstones (Movie Game) ซึ่งเป็นคอนเทนต์พิเศษเฉพาะ Sega Channel รวมถึงเกมทดลองของ Web Blaster เว็บบราวเซอร์ที่ไม่เคยออกวางจำหน่ายสำหรับ Genesis นอกจากนี้ยังมีเกมที่ถูกตัดเนื้อหาเพื่อลดขนาดไฟล์ เช่น Super Street Fighter II เวอร์ชันที่ลดจำนวนตัวละครลงครึ่งหนึ่งเพื่อให้เหมาะกับข้อจำกัดของระบบส่งข้อมูลผ่านเคเบิลทีวีในยุคนั้น การค้นพบครั้งนี้ถือเป็นชัยชนะครั้งใหญ่ของวงการอนุรักษ์เกม เพราะ Sega Channel เป็นบริการที่อยู่ในช่วงรอยต่อระหว่างยุคตลับเกมและยุคอินเทอร์เน็ต ทำให้ข้อมูลจำนวนมากตกหล่นและเสี่ยงสูญหาย การกู้คืน ROM ทั้งหมด 144 รายการจึงช่วยเติมเต็มประวัติศาสตร์ของเกม 16 บิต และเปิดโอกาสให้นักวิจัยและแฟนเกมได้สัมผัสประสบการณ์ที่เคยคิดว่าไม่มีวันได้เห็นอีกครั้ง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ โครงการกู้คืน Sega Channel สำเร็จ ➡️ พบ ROM ที่ไม่เคยถูกดัมพ์มาก่อนจำนวน 144 รายการ ➡️ ข้อมูลทั้งหมดมาจากเทปแบ็กอัปของทีมงาน Sega Channel ✅ Sega Channel คือบริการเกมผ่านเคเบิลทีวีสุดล้ำยุค ➡️ เปิดปี 1994 ก่อนยุคอินเทอร์เน็ตแพร่หลาย ➡️ มีเกมหมุนเวียนกว่า 50 เกมต่อเดือน และคอนเทนต์พิเศษเฉพาะแพลตฟอร์ม ✅ เกมพิเศษที่เคยคิดว่าสูญหายถูกค้นพบอีกครั้ง ➡️ Garfield: The Lost Levels ➡️ The Flintstones (Movie Game) ➡️ Web Blaster เว็บบราวเซอร์ที่ไม่เคยออกจริง ✅ ข้อมูลที่กู้คืนช่วยเติมเต็มประวัติศาสตร์เกม 16 บิต ➡️ ทำให้เห็นวิวัฒนาการของการกระจายเกมก่อนยุคดิจิทัลเต็มรูปแบบ ⚠️ ประเด็นที่ควรระวัง / ข้อจำกัด ‼️ ROM เหล่านี้ยังมีประเด็นด้านลิขสิทธิ์ ⛔ ไม่สามารถเผยแพร่สู่สาธารณะได้อย่างเสรี แม้จะเป็นงานอนุรักษ์ ‼️ บางเกมเป็นเวอร์ชันตัดเนื้อหา ⛔ ไม่ใช่ตัวเกมเต็ม อาจไม่สะท้อนประสบการณ์ดั้งเดิม ‼️ ข้อมูลจากเทปแบ็กอัปอาจไม่สมบูรณ์ ⛔ บางไฟล์อาจเสียหายหรือขาดหายไปตามกาลเวลา https://www.tomshardware.com/video-games/retro-gaming/massive-two-year-project-recovers-144-previously-undumped-sega-genesis-game-roms-from-the-mid-1990s-lost-garfield-and-flintstones-games-among-the-notable-finds

🎮 Nintendo เตรียมออก Game Card ความจุเล็กลงสำหรับ Switch 2 — ทางเลือกใหม่แทน 64GB ที่แพงและผลิตยาก รายงานล่าสุดเผยว่า Nintendo อาจเตรียมเปิดตัว Game Card ความจุ 16GB และ 32GB สำหรับ Switch 2 เพื่อแก้ปัญหาต้นทุนสูงของการ์ด 64GB ที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน ซึ่งมีราคาผลิตสูงและมีข้อจำกัดด้านแบนด์วิดท์เพียง 400 MB/s ทำให้ผู้พัฒนาเกมจำนวนมากเลือกออกเป็น “กล่องเปล่า + โค้ดดาวน์โหลด” แทนการ์ดจริง สร้างความไม่พอใจให้ผู้เล่นที่ต้องการสื่อแบบจับต้องได้ ข้อมูลนี้ถูกเปิดเผยครั้งแรกโดย Inin Games ผู้จัดจำหน่าย R-Type Dimensions III ที่ระบุว่าเกมใหม่ของพวกเขาจะสามารถออกแบบตลับจริงได้เพราะ Nintendo เริ่มเสนอการ์ดความจุเล็กลง แม้ข้อความดังกล่าวถูกแก้ไขในภายหลัง แต่ก็ยิ่งเพิ่มน้ำหนักให้ข่าวลือว่าการ์ดรุ่นใหม่กำลังจะมา อย่างไรก็ตาม วิกฤตชิปและ NAND ที่เกิดจากความต้องการด้าน AI ทำให้การผลิตอาจล่าช้า และที่สำคัญคือ ไม่ได้ช่วยลดต้นทุนลงอย่างที่หลายคนหวัง แหล่งข่าวอย่าง Nintendeal บน Bluesky ระบุว่าการ์ดรุ่นใหม่ “กำลังผลิตจริง” แต่จะเผชิญความล่าช้าเพราะอุตสาหกรรมกำลังแย่งชิงชิ้นส่วนเดียวกันกับตลาด AI ที่เติบโตแบบระเบิด ทำให้แม้จะมีตัวเลือกความจุเล็กลง แต่ราคาก็อาจไม่ต่างจากเดิมมากนัก ส่งผลให้ผู้พัฒนาอินดี้อาจยังต้องชั่งใจระหว่างการออกตลับจริงหรือใช้วิธีดาวน์โหลดเหมือนเดิม แม้สถานการณ์จะดูไม่สดใสนัก แต่ก็ยังมีแง่บวกสำหรับผู้เล่นที่รักสื่อแบบ Physical เพราะอย่างน้อย Nintendo ยังไม่ทิ้ง Game Card ไปทั้งหมด ในยุคที่ทุกอย่างกำลังเปลี่ยนไปสู่ดิจิทัล การมี “ตัวเกมที่จับต้องได้” ยังคงเป็นคุณค่าทางวัฒนธรรมของเกมคอนโซลที่หลายคนไม่อยากให้หายไป 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Nintendo อาจเปิดตัว Game Card ความจุ 16GB และ 32GB ➡️ เป็นตัวเลือกใหม่แทน 64GB ที่แพงและมีข้อจำกัดด้านแบนด์วิดท์ ➡️ ช่วยให้เกมอินดี้มีโอกาสออกตลับจริงมากขึ้น ✅ ข้อมูลเริ่มต้นมาจาก Inin Games ➡️ ระบุว่าเกมใหม่สามารถออกตลับได้เพราะมีการ์ดความจุเล็กลง ➡️ แม้ภายหลังจะลบข้อความ แต่ยิ่งเพิ่มน้ำหนักให้ข่าวลือ ✅ วิกฤตชิปและ NAND ทำให้การผลิตล่าช้า ➡️ ความต้องการจากตลาด AI ทำให้ต้นทุนไม่ลดลง ➡️ การ์ดใหม่อาจไม่ถูกลงอย่างที่คาด ✅ ตลาด Physical ยังไม่ตาย ➡️ Nintendo ยังไม่ทิ้ง Game Card ➡️ ผู้เล่นที่รักสื่อแบบจับต้องได้ยังมีความหวัง ⚠️ ประเด็นที่ควรระวัง / ข้อจำกัด ‼️ ยังไม่มีการยืนยันอย่างเป็นทางการจาก Nintendo ⛔ ข้อมูลทั้งหมดมาจากผู้จัดจำหน่ายและนักปล่อยข่าว ‼️ ต้นทุนการผลิตอาจยังสูง ⛔ แม้ความจุเล็กลง แต่ปัญหาชิ้นส่วนขาดตลาดทำให้ราคาไม่ลด ‼️ ผู้พัฒนาอินดี้อาจยังลังเล ⛔ การออกตลับจริงยังมีความเสี่ยงด้านต้นทุนและกำไร https://www.tomshardware.com/video-games/nintendo/nintendo-switch-2-to-reportedly-get-smaller-capacity-game-cartridges-soon-offering-an-alternative-to-costly-64gb-cards-storage-crisis-might-delay-production-however

💥 วิกฤตหน่วยความจำโลกดันราคา PC ปี 2026 พุ่งสูงสุด 8% — ผู้ผลิตบางรายถึงขั้นขายเครื่อง “ไม่มี RAM” รายงานล่าสุดจาก IDC ชี้ว่าอุตสาหกรรมพีซีกำลังเข้าสู่ช่วง “พายุราคา” ครั้งใหญ่ในปี 2026 เนื่องจากวิกฤตหน่วยความจำ NAND และ DRAM ที่รุนแรงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ผู้ผลิตหลายรายเริ่มปรับราคาพีซีเพิ่มขึ้นตั้งแต่ปลายปี 2025 และมีแนวโน้มว่าราคาจะพุ่งสูงสุดถึง 8% ในปีหน้า ซึ่งเป็นผลจากการขาดแคลนชิปหน่วยความจำที่ถูกดูดไปใช้ในศูนย์ข้อมูล AI อย่างมหาศาล บริษัทใหญ่ทั้ง Dell และ Lenovo ต่างประกาศขึ้นราคาพีซีสูงสุดถึง 15% ขณะที่ผู้ผลิตบางรายเริ่มใช้วิธีสุดขั้ว เช่น การขายพีซีแบบ “ไม่มี RAM” เพื่อให้ลูกค้าหาซื้อแรมเอง เนื่องจากต้นทุนสูงจนไม่สามารถใส่มาในเครื่องได้โดยไม่ขาดทุน นอกจากนี้ Framework ยังหยุดขาย RAM แบบแยกชิ้นเพื่อป้องกันการกว้านซื้อไปปั่นราคา ซึ่งสะท้อนถึงความตึงตัวของตลาดหน่วยความจำในระดับที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน สาเหตุหลักของวิกฤตนี้มาจากการที่ผู้ผลิตชิปเลือกทุ่มกำลังผลิตไปที่ HBM (High Bandwidth Memory) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของชิป AI รุ่นใหม่ ทำให้ DRAM และ NAND สำหรับผู้บริโภคถูกลดลำดับความสำคัญลงอย่างหนัก แม้ผู้ผลิตจะสามารถสร้างโรงงานใหม่เพื่อเพิ่มกำลังผลิตได้ แต่ต้องใช้เงินลงทุนระดับหลายพันล้านดอลลาร์และใช้เวลาหลายปี ซึ่งไม่สอดคล้องกับความไม่แน่นอนของตลาด AI ที่อาจเกิดฟองสบู่ได้ทุกเมื่อ IDC เตือนว่าผู้บริโภคควรเตรียมรับมือกับราคาที่สูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะ RAM และ SSD ที่อาจขึ้นราคาอีกตลอดปี 2026 ผู้เชี่ยวชาญบางรายแนะนำว่าหากจำเป็นต้องอัปเกรด ควรทำเร็วกว่าเดิม แต่ถ้าระบบยังใช้งานได้ดี อาจรอให้ตลาดกลับมาสมดุล ซึ่งอาจใช้เวลาตั้งแต่ 6 เดือนจนถึง 10 ปี ขึ้นอยู่กับว่าความต้องการด้าน AI จะชะลอตัวลงเมื่อใด 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ IDC คาดราคา PC ปี 2026 เพิ่มขึ้น 4–8% ➡️ เกิดจากวิกฤต DRAM และ NAND ทั่วโลก ➡️ ตลาดพีซีอาจหดตัวสูงสุดถึง 8.9% ✅ ผู้ผลิตเริ่มขึ้นราคาหนัก ➡️ Dell และ Lenovo ปรับขึ้นสูงสุด 15% ➡️ บางรายขายพีซี “ไม่มี RAM” ให้ลูกค้าหามาใส่เอง ✅ HBM แย่งกำลังผลิตจาก DRAM/NAND ➡️ ผู้ผลิตทุ่มกำลังผลิตให้ชิป AI เพราะกำไรสูงกว่า ➡️ โรงงานใหม่ใช้เงินมหาศาลและใช้เวลาหลายปี ✅ ผู้เชี่ยวชาญเตือนผู้บริโภค ➡️ ถ้าจำเป็นต้องอัปเกรด ควรทำเร็ว ➡️ ถ้าระบบยังดี อาจรอจนตลาดนิ่ง https://www.tomshardware.com/tech-industry/idc-expects-average-pc-prices-to-jump-by-up-to-8-percent-in-2026-due-to-crushing-memory-shortages-some-vendors-already-selling-pre-builts-without-ram

🧩 AI ทดสอบสร้าง Minesweeper: Codex ชนะขาด — Gemini พังยับแบบไม่มีเกมให้เล่น การทดสอบล่าสุดจาก Ars Technica เผยให้เห็นภาพที่ชัดเจนของ “ความสามารถจริง” ของ AI coding agents ยุคใหม่ เมื่อถูกสั่งให้สร้างเกม Minesweeper เวอร์ชันเว็บแบบครบฟีเจอร์ ทั้งเสียงประกอบ รองรับมือถือ และมี “เกมเพลย์ทวิสต์” เพิ่มเติม ผลลัพธ์ที่ออกมาทำให้เห็นความแตกต่างของแต่ละโมเดลอย่างชัดเจน ตั้งแต่ระดับที่ “พร้อมใช้งานจริง” ไปจนถึง “เปิดเกมไม่ได้เลย” OpenAI Codex (GPT‑5) ทำผลงานโดดเด่นที่สุด ได้คะแนน 9/10 ด้วยฟีเจอร์ครบถ้วน ทั้งระบบ chording ที่ผู้เล่นระดับโปรต้องการ เสียงเอฟเฟกต์แบบยุคคลาสสิก และ UI ที่ใช้งานได้ทั้งบนเดสก์ท็อปและมือถือ ในขณะที่ Claude Code ทำงานเร็วกว่าและสวยกว่า แต่ขาด chording ทำให้คะแนนลดลง ส่วน Mistral Vibe แม้จะทำงานได้ แต่ขาดฟีเจอร์สำคัญหลายอย่าง เช่นเสียงและเกมเพลย์พิเศษ ด้านที่น่าตกใจที่สุดคือ Google Gemini CLI ซึ่งล้มเหลวแบบสิ้นเชิง — ไม่มีตาราง ไม่มีเกม ไม่มีการเล่นใด ๆ ทั้งสิ้น แม้จะใช้เวลารันโค้ดนานเป็นชั่วโมง และยังคงขอ dependency เพิ่มเรื่อย ๆ แม้จะได้รับโอกาสแก้ตัวด้วยกติกาใหม่ก็ตาม ผลลัพธ์นี้สะท้อนให้เห็นช่องว่างระหว่าง “คะแนน benchmark” กับ “ความสามารถใช้งานจริง” ที่กำลังเป็นประเด็นใหญ่ในวงการ AI การทดสอบนี้จึงเป็นเหมือนภาพ snapshot ของยุค AI coding agents ที่กำลังแข่งขันกันอย่างดุเดือด และเป็นสัญญาณว่าความสามารถในการ “สร้างซอฟต์แวร์ที่ใช้งานได้จริง” อาจกลายเป็นตัวชี้วัดสำคัญในยุคหลัง benchmark ซึ่งกำลังจะมาถึงเร็ว ๆ นี้ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ OpenAI Codex ชนะการทดสอบแบบขาดลอย ➡️ ฟีเจอร์ครบ: chording, เสียง, UI มือถือ–เดสก์ท็อป ➡️ มี “Lucky Sweep” เป็นเกมเพลย์ทวิสต์ ➡️ พร้อมใช้งานจริงที่สุดในบรรดา 4 โมเดล ✅ Claude Code ทำงานเร็วและสวยที่สุด ➡️ ใช้เวลาเขียนโค้ดครึ่งหนึ่งของ Codex ➡️ UI เรียบร้อย เสียงดี ➡️ ขาด chording ทำให้คะแนนลดลง ✅ Mistral Vibe ทำงานได้ แต่ยังไม่สมบูรณ์ ➡️ ไม่มีเสียง ไม่มี chording ➡️ ปุ่ม Custom ใช้งานไม่ได้ ➡️ คะแนน 4/10 แม้ภาพรวมดีกว่าที่คิด ✅ Gemini CLI ล้มเหลวแบบใช้งานไม่ได้ ➡️ ไม่มีตาราง ไม่มีเกม ➡️ ใช้เวลารันโค้ดนานมาก ➡️ ขอ dependency เพิ่มไม่หยุด ➡️ ได้คะแนน 0/10 ‼️ Benchmark ไม่ได้สะท้อนความสามารถใช้งานจริง ⛔ Gemini มักชนะ benchmark แต่ล้มเหลวในงานจริง ‼️ AI coding agents ยังต้องการการตรวจสอบจากมนุษย์ ⛔ แม้ Codex จะดีที่สุด แต่ยังมีจุดที่ต้องแก้ไขก่อนใช้งานจริง ‼️ การทดสอบนี้เป็นเพียง snapshot ของสถานการณ์ปัจจุบัน ⛔ โมเดลอาจถูกอัปเดตและเปลี่ยนผลลัพธ์ได้ในเวลาอันสั้น https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/turns-out-ai-can-actually-build-competent-minesweeper-clones-four-ai-coding-agents-put-to-the-test-reveal-openais-codex-as-the-best-while-googles-gemini-cli-as-the-worst