• “Qualcomm เข้าซื้อ Arduino พร้อมเปิดตัวบอร์ด UNO Q — ยกระดับ AI สำหรับนักพัฒนา 33 ล้านคนทั่วโลก”

    Qualcomm สร้างความประหลาดใจให้กับวงการเทคโนโลยีด้วยการประกาศเข้าซื้อกิจการของ Arduino บริษัทฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่มีผู้ใช้งานกว่า 33 ล้านคนทั่วโลก โดยดีลนี้มีเป้าหมายเพื่อขยายขอบเขตของ Qualcomm ในด้าน edge computing และ AI ให้เข้าถึงนักพัฒนาในระดับรากหญ้า ตั้งแต่นักเรียน ผู้ประกอบการ ไปจนถึงนักวิจัย

    แม้จะเปลี่ยนเจ้าของ แต่ Arduino จะยังคงรักษาแบรนด์ ความเป็นอิสระ และแนวทางโอเพ่นซอร์สไว้เช่นเดิม พร้อมเปิดตัวผลิตภัณฑ์แรกภายใต้ความร่วมมือคือ “Arduino UNO Q” — บอร์ดรุ่นใหม่ที่ใช้สถาปัตยกรรม “dual brain” โดยผสานพลังของ Qualcomm Dragonwing QRB2210 ซึ่งเป็นชิปประมวลผล Linux เข้ากับ STM32U585 MCU สำหรับงานควบคุมแบบเรียลไทม์

    UNO Q ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงานด้าน AI เช่น การประมวลผลภาพ เสียง และการควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะ โดยมีขนาดเท่ากับบอร์ด Arduino UNO รุ่นเดิม ทำให้สามารถใช้งานร่วมกับอุปกรณ์เสริม (shields) ที่มีอยู่แล้วได้ทันที

    นอกจากนี้ Arduino ยังเปิดตัว “App Lab” ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มพัฒนาแบบใหม่ที่รวมการเขียนโปรแกรมด้วย Linux, Python, RTOS และ AI ไว้ในที่เดียว เพื่อให้การสร้างต้นแบบและการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI เป็นเรื่องง่ายและเข้าถึงได้สำหรับทุกคน

    Qualcomm ระบุว่าการเข้าซื้อ Arduino เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ในการสร้างแพลตฟอร์ม edge computing แบบครบวงจร โดยก่อนหน้านี้ก็ได้เข้าซื้อ Foundries.io และ Edge Impulse มาแล้ว เพื่อเสริมความแข็งแกร่งในด้านซอฟต์แวร์และการเรียนรู้ของเครื่อง

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Qualcomm เข้าซื้อ Arduino เพื่อขยายขอบเขตด้าน AI และ edge computing
    Arduino มีผู้ใช้งานกว่า 33 ล้านคนทั่วโลก
    Arduino จะยังคงรักษาแบรนด์และแนวทางโอเพ่นซอร์สไว้
    ผลิตภัณฑ์แรกคือ Arduino UNO Q ที่ใช้สถาปัตยกรรม “dual brain”
    ใช้ชิป Qualcomm Dragonwing QRB2210 สำหรับ Linux และ STM32U585 MCU สำหรับงานเรียลไทม์
    รองรับการประมวลผลภาพ เสียง และงานควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะ
    ขนาดบอร์ดเท่ากับ Arduino UNO รุ่นเดิม ใช้งานร่วมกับ shields ได้
    เปิดตัว App Lab สำหรับการพัฒนาแบบรวม Linux, Python, RTOS และ AI
    Qualcomm เคยเข้าซื้อ Foundries.io และ Edge Impulse เพื่อเสริมกลยุทธ์ edge computing

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    STM32U585 MCU ใช้สถาปัตยกรรม Arm Cortex-M33 ความเร็วสูงสุด 160 MHz
    Dragonwing QRB2210 มี CPU Kryo 4 คอร์, GPU Adreno 702 และ DSP แบบ dual-core
    UNO Q รองรับการเชื่อมต่อผ่าน USB-C, Wi-Fi, Bluetooth และ eMMC storage
    สามารถใช้งานเป็นคอมพิวเตอร์เดี่ยวได้ เช่นเดียวกับ Raspberry Pi
    App Lab มีเป้าหมายเพื่อเร่งการพัฒนาและทดสอบโมเดล AI ด้วยข้อมูลจริง

    https://www.techradar.com/pro/qualcomm-acquires-arduino-in-surprising-move-that-puts-it-right-on-the-edge-and-at-the-helm-of-a-33-million-strong-maker-community
    🔧 “Qualcomm เข้าซื้อ Arduino พร้อมเปิดตัวบอร์ด UNO Q — ยกระดับ AI สำหรับนักพัฒนา 33 ล้านคนทั่วโลก” Qualcomm สร้างความประหลาดใจให้กับวงการเทคโนโลยีด้วยการประกาศเข้าซื้อกิจการของ Arduino บริษัทฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่มีผู้ใช้งานกว่า 33 ล้านคนทั่วโลก โดยดีลนี้มีเป้าหมายเพื่อขยายขอบเขตของ Qualcomm ในด้าน edge computing และ AI ให้เข้าถึงนักพัฒนาในระดับรากหญ้า ตั้งแต่นักเรียน ผู้ประกอบการ ไปจนถึงนักวิจัย แม้จะเปลี่ยนเจ้าของ แต่ Arduino จะยังคงรักษาแบรนด์ ความเป็นอิสระ และแนวทางโอเพ่นซอร์สไว้เช่นเดิม พร้อมเปิดตัวผลิตภัณฑ์แรกภายใต้ความร่วมมือคือ “Arduino UNO Q” — บอร์ดรุ่นใหม่ที่ใช้สถาปัตยกรรม “dual brain” โดยผสานพลังของ Qualcomm Dragonwing QRB2210 ซึ่งเป็นชิปประมวลผล Linux เข้ากับ STM32U585 MCU สำหรับงานควบคุมแบบเรียลไทม์ UNO Q ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงานด้าน AI เช่น การประมวลผลภาพ เสียง และการควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะ โดยมีขนาดเท่ากับบอร์ด Arduino UNO รุ่นเดิม ทำให้สามารถใช้งานร่วมกับอุปกรณ์เสริม (shields) ที่มีอยู่แล้วได้ทันที นอกจากนี้ Arduino ยังเปิดตัว “App Lab” ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มพัฒนาแบบใหม่ที่รวมการเขียนโปรแกรมด้วย Linux, Python, RTOS และ AI ไว้ในที่เดียว เพื่อให้การสร้างต้นแบบและการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI เป็นเรื่องง่ายและเข้าถึงได้สำหรับทุกคน Qualcomm ระบุว่าการเข้าซื้อ Arduino เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ในการสร้างแพลตฟอร์ม edge computing แบบครบวงจร โดยก่อนหน้านี้ก็ได้เข้าซื้อ Foundries.io และ Edge Impulse มาแล้ว เพื่อเสริมความแข็งแกร่งในด้านซอฟต์แวร์และการเรียนรู้ของเครื่อง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Qualcomm เข้าซื้อ Arduino เพื่อขยายขอบเขตด้าน AI และ edge computing ➡️ Arduino มีผู้ใช้งานกว่า 33 ล้านคนทั่วโลก ➡️ Arduino จะยังคงรักษาแบรนด์และแนวทางโอเพ่นซอร์สไว้ ➡️ ผลิตภัณฑ์แรกคือ Arduino UNO Q ที่ใช้สถาปัตยกรรม “dual brain” ➡️ ใช้ชิป Qualcomm Dragonwing QRB2210 สำหรับ Linux และ STM32U585 MCU สำหรับงานเรียลไทม์ ➡️ รองรับการประมวลผลภาพ เสียง และงานควบคุมอุปกรณ์อัจฉริยะ ➡️ ขนาดบอร์ดเท่ากับ Arduino UNO รุ่นเดิม ใช้งานร่วมกับ shields ได้ ➡️ เปิดตัว App Lab สำหรับการพัฒนาแบบรวม Linux, Python, RTOS และ AI ➡️ Qualcomm เคยเข้าซื้อ Foundries.io และ Edge Impulse เพื่อเสริมกลยุทธ์ edge computing ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ STM32U585 MCU ใช้สถาปัตยกรรม Arm Cortex-M33 ความเร็วสูงสุด 160 MHz ➡️ Dragonwing QRB2210 มี CPU Kryo 4 คอร์, GPU Adreno 702 และ DSP แบบ dual-core ➡️ UNO Q รองรับการเชื่อมต่อผ่าน USB-C, Wi-Fi, Bluetooth และ eMMC storage ➡️ สามารถใช้งานเป็นคอมพิวเตอร์เดี่ยวได้ เช่นเดียวกับ Raspberry Pi ➡️ App Lab มีเป้าหมายเพื่อเร่งการพัฒนาและทดสอบโมเดล AI ด้วยข้อมูลจริง https://www.techradar.com/pro/qualcomm-acquires-arduino-in-surprising-move-that-puts-it-right-on-the-edge-and-at-the-helm-of-a-33-million-strong-maker-community
    WWW.TECHRADAR.COM
    Qualcomm acquires Arduino and unveils new UNO Q AI board
    Arduino UNO Q will be the first product from the collaboration
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 45 มุมมอง 0 รีวิว
  • “CISO ยุคใหม่ต้องคิดใหม่ — เมื่อ AI เปลี่ยนเกมความปลอดภัยจากพื้นฐานสู่กลยุทธ์”

    ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของการดำเนินธุรกิจทั่วโลก ผู้บริหารด้านความปลอดภัยข้อมูล (CISO) กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ไม่ใช่แค่ในด้านเทคโนโลยี แต่รวมถึงบทบาทในองค์กรและวิธีคิดเชิงกลยุทธ์ โดยรายงานจาก CSO Online ระบุว่า AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่ระบบความปลอดภัยเดิม แต่กลับขยายช่องว่างระหว่างองค์กรที่เตรียมพร้อมกับองค์กรที่ยังล้าหลัง

    Joe Oleksak จาก Plante Moran ชี้ว่า AI เร่งทั้งการโจมตีและการป้องกัน ทำให้ “ความเร็ว” กลายเป็นตัวแปรสำคัญที่สุด และย้ำว่า “AI ไม่ใช่กระสุนวิเศษ” เพราะมันขยายผลของทุกข้อผิดพลาด เช่น การตั้งสิทธิ์ผิด การแบ่งเครือข่ายไม่ดี หรือการเก็บข้อมูลในโฟลเดอร์ที่ไม่ปลอดภัย

    ในองค์กรที่มีการลงทุนด้านความปลอดภัยมาอย่างต่อเนื่อง AI กลายเป็นเครื่องมือเสริมประสิทธิภาพ แต่ในองค์กรที่ละเลยเรื่องนี้ AI กลับทำให้ช่องโหว่เดิมรุนแรงขึ้น โดยเฉพาะเมื่อแฮกเกอร์ใช้ AI สร้าง phishing, deepfake และการสแกนระบบได้เร็วและถูกลง

    Deneen DeFiore จาก United Airlines ระบุว่า AI ทำให้ CISO มีบทบาทในระดับกลยุทธ์มากขึ้น โดยต้องร่วมมือกับผู้บริหารทุกฝ่ายตั้งแต่ต้น เพื่อให้การใช้ AI เป็นไปอย่างโปร่งใส ยุติธรรม และปลอดภัย

    Jason Lander จาก Aya Healthcare เสริมว่า AI เปลี่ยนวิธีทำงานของทีม IT และทีมความปลอดภัยให้ใกล้ชิดกันมากขึ้น โดยเน้นการทำงานเชิงรุกและการวางระบบที่ยืดหยุ่น พร้อมทั้งใช้ AI เพื่อจัดการงานซ้ำซ้อนและเพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ

    Jill Knesek จาก BlackLine มองว่า AI ช่วยลดภาระของทีม SOC (Security Operations Center) โดยสามารถใช้ AI แทนการจ้างคนเพิ่มในบางช่วงเวลา เช่น กลางคืนหรือวันหยุด พร้อมเน้นว่าการฝึกอบรมและวัฒนธรรมองค์กรยังคงเป็นหัวใจของความปลอดภัย

    สุดท้าย Oleksak เตือนว่า AI ไม่ใช่กลยุทธ์ แต่เป็นเครื่องมือที่ต้องใช้ด้วยความเข้าใจ โดยแนะนำให้เริ่มจากการประเมินความเสี่ยง แล้วค่อยเลือกใช้ AI ในจุดที่เหมาะสม เช่น การวิเคราะห์ log หรือการตรวจจับ phishing พร้อมเน้นว่า “การตัดสินใจของมนุษย์” ยังเป็นสิ่งที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    AI เร่งทั้งการโจมตีและการป้องกัน ทำให้ความเร็วกลายเป็นปัจจัยสำคัญ
    AI ขยายผลของข้อผิดพลาด เช่น การตั้งสิทธิ์ผิดหรือการจัดการข้อมูลไม่ดี
    องค์กรที่ลงทุนด้านความปลอดภัยมาแล้วจะได้ประโยชน์จาก AI มากกว่า
    แฮกเกอร์ใช้ AI สร้าง phishing และ deepfake ได้เร็วและถูกลง
    CISO มีบทบาทเชิงกลยุทธ์มากขึ้นในองค์กรยุค AI
    United Airlines ใช้ AI อย่างโปร่งใสและเน้นความรับผิดชอบร่วมกัน
    Aya Healthcare ใช้ AI เพื่อจัดการงานซ้ำซ้อนและเพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ
    BlackLine ใช้ AI ลดภาระทีม SOC และวางแผนจ้างงานแบบกระจาย
    การฝึกอบรมและวัฒนธรรมองค์กรยังคงเป็นหัวใจของความปลอดภัย
    Oleksak แนะนำให้ใช้ AI แบบมีเป้าหมาย เช่น การวิเคราะห์ log หรือ phishing

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Deloitte พบว่า 43% ขององค์กรในสหรัฐฯ ใช้ AI ในโปรแกรมความปลอดภัย
    โมเดล federated learning ถูกใช้เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในการพัฒนา AI
    การใช้ AI ใน SOC ช่วยลด false positives และเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับภัยคุกคาม
    หลายองค์กรเริ่มจัดทีมแบบ agile ที่รวม threat analyst, engineer และ data scientist
    การใช้ AI อย่างมีจริยธรรมกลายเป็นหัวข้อสำคัญในระดับผู้บริหารทั่วโลก

    https://www.csoonline.com/article/4066733/cisos-rethink-the-security-organization-for-the-ai-era.html
    🛡️ “CISO ยุคใหม่ต้องคิดใหม่ — เมื่อ AI เปลี่ยนเกมความปลอดภัยจากพื้นฐานสู่กลยุทธ์” ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของการดำเนินธุรกิจทั่วโลก ผู้บริหารด้านความปลอดภัยข้อมูล (CISO) กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ไม่ใช่แค่ในด้านเทคโนโลยี แต่รวมถึงบทบาทในองค์กรและวิธีคิดเชิงกลยุทธ์ โดยรายงานจาก CSO Online ระบุว่า AI ไม่ได้เข้ามาแทนที่ระบบความปลอดภัยเดิม แต่กลับขยายช่องว่างระหว่างองค์กรที่เตรียมพร้อมกับองค์กรที่ยังล้าหลัง Joe Oleksak จาก Plante Moran ชี้ว่า AI เร่งทั้งการโจมตีและการป้องกัน ทำให้ “ความเร็ว” กลายเป็นตัวแปรสำคัญที่สุด และย้ำว่า “AI ไม่ใช่กระสุนวิเศษ” เพราะมันขยายผลของทุกข้อผิดพลาด เช่น การตั้งสิทธิ์ผิด การแบ่งเครือข่ายไม่ดี หรือการเก็บข้อมูลในโฟลเดอร์ที่ไม่ปลอดภัย ในองค์กรที่มีการลงทุนด้านความปลอดภัยมาอย่างต่อเนื่อง AI กลายเป็นเครื่องมือเสริมประสิทธิภาพ แต่ในองค์กรที่ละเลยเรื่องนี้ AI กลับทำให้ช่องโหว่เดิมรุนแรงขึ้น โดยเฉพาะเมื่อแฮกเกอร์ใช้ AI สร้าง phishing, deepfake และการสแกนระบบได้เร็วและถูกลง Deneen DeFiore จาก United Airlines ระบุว่า AI ทำให้ CISO มีบทบาทในระดับกลยุทธ์มากขึ้น โดยต้องร่วมมือกับผู้บริหารทุกฝ่ายตั้งแต่ต้น เพื่อให้การใช้ AI เป็นไปอย่างโปร่งใส ยุติธรรม และปลอดภัย Jason Lander จาก Aya Healthcare เสริมว่า AI เปลี่ยนวิธีทำงานของทีม IT และทีมความปลอดภัยให้ใกล้ชิดกันมากขึ้น โดยเน้นการทำงานเชิงรุกและการวางระบบที่ยืดหยุ่น พร้อมทั้งใช้ AI เพื่อจัดการงานซ้ำซ้อนและเพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ Jill Knesek จาก BlackLine มองว่า AI ช่วยลดภาระของทีม SOC (Security Operations Center) โดยสามารถใช้ AI แทนการจ้างคนเพิ่มในบางช่วงเวลา เช่น กลางคืนหรือวันหยุด พร้อมเน้นว่าการฝึกอบรมและวัฒนธรรมองค์กรยังคงเป็นหัวใจของความปลอดภัย สุดท้าย Oleksak เตือนว่า AI ไม่ใช่กลยุทธ์ แต่เป็นเครื่องมือที่ต้องใช้ด้วยความเข้าใจ โดยแนะนำให้เริ่มจากการประเมินความเสี่ยง แล้วค่อยเลือกใช้ AI ในจุดที่เหมาะสม เช่น การวิเคราะห์ log หรือการตรวจจับ phishing พร้อมเน้นว่า “การตัดสินใจของมนุษย์” ยังเป็นสิ่งที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AI เร่งทั้งการโจมตีและการป้องกัน ทำให้ความเร็วกลายเป็นปัจจัยสำคัญ ➡️ AI ขยายผลของข้อผิดพลาด เช่น การตั้งสิทธิ์ผิดหรือการจัดการข้อมูลไม่ดี ➡️ องค์กรที่ลงทุนด้านความปลอดภัยมาแล้วจะได้ประโยชน์จาก AI มากกว่า ➡️ แฮกเกอร์ใช้ AI สร้าง phishing และ deepfake ได้เร็วและถูกลง ➡️ CISO มีบทบาทเชิงกลยุทธ์มากขึ้นในองค์กรยุค AI ➡️ United Airlines ใช้ AI อย่างโปร่งใสและเน้นความรับผิดชอบร่วมกัน ➡️ Aya Healthcare ใช้ AI เพื่อจัดการงานซ้ำซ้อนและเพิ่มความเร็วในการตัดสินใจ ➡️ BlackLine ใช้ AI ลดภาระทีม SOC และวางแผนจ้างงานแบบกระจาย ➡️ การฝึกอบรมและวัฒนธรรมองค์กรยังคงเป็นหัวใจของความปลอดภัย ➡️ Oleksak แนะนำให้ใช้ AI แบบมีเป้าหมาย เช่น การวิเคราะห์ log หรือ phishing ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Deloitte พบว่า 43% ขององค์กรในสหรัฐฯ ใช้ AI ในโปรแกรมความปลอดภัย ➡️ โมเดล federated learning ถูกใช้เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในการพัฒนา AI ➡️ การใช้ AI ใน SOC ช่วยลด false positives และเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับภัยคุกคาม ➡️ หลายองค์กรเริ่มจัดทีมแบบ agile ที่รวม threat analyst, engineer และ data scientist ➡️ การใช้ AI อย่างมีจริยธรรมกลายเป็นหัวข้อสำคัญในระดับผู้บริหารทั่วโลก https://www.csoonline.com/article/4066733/cisos-rethink-the-security-organization-for-the-ai-era.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    CISOs rethink the security organization for the AI era
    As AI becomes more ingrained in business strategies, CISOs are re-examining their security organizations to keep up with the pace and potential of the technology.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 91 มุมมอง 0 รีวิว
  • “AstraZeneca ทุ่ม 555 ล้านดอลลาร์ จับมือ Algen พัฒนาเทคโนโลยีตัดต่อยีนด้วย AI — เป้าหมายใหม่ของการรักษาโรคภูมิคุ้มกัน”

    AstraZeneca บริษัทเวชภัณฑ์ยักษ์ใหญ่จากอังกฤษ-สวีเดน ได้ลงนามข้อตกลงมูลค่า 555 ล้านดอลลาร์กับ Algen Biotechnologies บริษัทไบโอเทคจากซานฟรานซิสโก เพื่อร่วมพัฒนาเทคโนโลยีการรักษาโรคด้วยการตัดต่อยีนแบบ CRISPR โดยใช้แพลตฟอร์ม AI ที่ชื่อว่า “AlgenBrain” ซึ่งสามารถวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างยีนกับโรคได้อย่างแม่นยำ

    ข้อตกลงนี้ให้ AstraZeneca สิทธิ์แต่เพียงผู้เดียวในการพัฒนาและจำหน่ายยาที่ได้จากเทคโนโลยีนี้ โดยเน้นไปที่โรคที่เกี่ยวข้องกับระบบภูมิคุ้มกัน เช่น โรคอักเสบเรื้อรัง หรือโรคแพ้ภูมิตัวเอง โดย Algen จะได้รับเงินล่วงหน้าและเงินตามเป้าหมายการพัฒนาและการอนุมัติ ซึ่งรวมกันแล้วอาจสูงถึง 555 ล้านดอลลาร์

    Algen เป็นบริษัทที่แยกตัวออกมาจากห้องวิจัยของมหาวิทยาลัย UC Berkeley ซึ่งเป็นที่ที่ Jennifer Doudna ผู้ได้รับรางวัลโนเบลได้พัฒนาเทคโนโลยี CRISPR ขึ้นมา โดยแพลตฟอร์ม AlgenBrain ใช้การวิเคราะห์ RNA แบบไดนามิกในเซลล์มนุษย์ที่เกี่ยวข้องกับโรค เพื่อหาจุดแทรกแซงที่สามารถย้อนกลับกระบวนการของโรคได้

    แม้ AstraZeneca จะไม่ซื้อหุ้นของ Algen ในข้อตกลงนี้ แต่ก็ถือเป็นการลงทุนเชิงกลยุทธ์ที่เสริมความแข็งแกร่งให้กับเป้าหมายของบริษัทในการเพิ่มยอดขายเป็น 80 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 โดยเฉพาะในกลุ่มโรคระบบภูมิคุ้มกันที่สร้างรายได้กว่า 4.2 พันล้านดอลลาร์ในครึ่งแรกของปี 2025

    ข้อตกลงนี้ยังสะท้อนแนวโน้มของอุตสาหกรรมยา ที่หันมาใช้ AI และการตัดต่อยีนเพื่อเร่งการค้นพบยาใหม่ ๆ โดยมีบริษัทใหญ่อื่น ๆ เช่น Roche, BMS และ J&J ที่ร่วมมือกันพัฒนาโมเดล AI แบบ federated เพื่อค้นหายาโดยไม่ต้องแชร์ข้อมูลดิบ

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    AstraZeneca ลงนามข้อตกลงมูลค่า 555 ล้านดอลลาร์กับ Algen Biotechnologies
    ข้อตกลงให้สิทธิ์พัฒนาและจำหน่ายยาจากเทคโนโลยี CRISPR โดยใช้ AI
    เน้นการรักษาโรคที่เกี่ยวข้องกับระบบภูมิคุ้มกัน
    Algen ใช้แพลตฟอร์ม AlgenBrain วิเคราะห์ RNA ในเซลล์มนุษย์
    ข้อมูล RNA ถูกเชื่อมโยงกับผลลัพธ์ทางชีวภาพเพื่อหาจุดแทรกแซงของโรค
    AstraZeneca ไม่ซื้อหุ้นของ Algen แต่ให้เงินล่วงหน้าและตาม milestone
    เป้าหมายของ AstraZeneca คือยอดขาย 80 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030
    กลุ่มโรคภูมิคุ้มกันสร้างรายได้กว่า 4.2 พันล้านดอลลาร์ในครึ่งปีแรกของ 2025

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Algen แยกตัวจากห้องวิจัยของ Jennifer Doudna ผู้พัฒนา CRISPR
    แพลตฟอร์ม AlgenBrain ใช้การตัดต่อยีนแบบ single-cell และการเรียนรู้เชิงลึก
    AstraZeneca เคยร่วมมือกับ BenevolentAI และ Tempus AI ในการพัฒนายา
    อุตสาหกรรมยาเริ่มใช้โมเดล federated learning เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
    การใช้ AI ช่วยลดเวลาและต้นทุนในการค้นคว้ายาใหม่ แต่ยังต้องพิสูจน์ผลลัพธ์ในระยะยาว

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/06/astrazeneca-inks-555-million-gene-editing-technology-deal-with-algen-ft-reports
    🧬 “AstraZeneca ทุ่ม 555 ล้านดอลลาร์ จับมือ Algen พัฒนาเทคโนโลยีตัดต่อยีนด้วย AI — เป้าหมายใหม่ของการรักษาโรคภูมิคุ้มกัน” AstraZeneca บริษัทเวชภัณฑ์ยักษ์ใหญ่จากอังกฤษ-สวีเดน ได้ลงนามข้อตกลงมูลค่า 555 ล้านดอลลาร์กับ Algen Biotechnologies บริษัทไบโอเทคจากซานฟรานซิสโก เพื่อร่วมพัฒนาเทคโนโลยีการรักษาโรคด้วยการตัดต่อยีนแบบ CRISPR โดยใช้แพลตฟอร์ม AI ที่ชื่อว่า “AlgenBrain” ซึ่งสามารถวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างยีนกับโรคได้อย่างแม่นยำ ข้อตกลงนี้ให้ AstraZeneca สิทธิ์แต่เพียงผู้เดียวในการพัฒนาและจำหน่ายยาที่ได้จากเทคโนโลยีนี้ โดยเน้นไปที่โรคที่เกี่ยวข้องกับระบบภูมิคุ้มกัน เช่น โรคอักเสบเรื้อรัง หรือโรคแพ้ภูมิตัวเอง โดย Algen จะได้รับเงินล่วงหน้าและเงินตามเป้าหมายการพัฒนาและการอนุมัติ ซึ่งรวมกันแล้วอาจสูงถึง 555 ล้านดอลลาร์ Algen เป็นบริษัทที่แยกตัวออกมาจากห้องวิจัยของมหาวิทยาลัย UC Berkeley ซึ่งเป็นที่ที่ Jennifer Doudna ผู้ได้รับรางวัลโนเบลได้พัฒนาเทคโนโลยี CRISPR ขึ้นมา โดยแพลตฟอร์ม AlgenBrain ใช้การวิเคราะห์ RNA แบบไดนามิกในเซลล์มนุษย์ที่เกี่ยวข้องกับโรค เพื่อหาจุดแทรกแซงที่สามารถย้อนกลับกระบวนการของโรคได้ แม้ AstraZeneca จะไม่ซื้อหุ้นของ Algen ในข้อตกลงนี้ แต่ก็ถือเป็นการลงทุนเชิงกลยุทธ์ที่เสริมความแข็งแกร่งให้กับเป้าหมายของบริษัทในการเพิ่มยอดขายเป็น 80 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 โดยเฉพาะในกลุ่มโรคระบบภูมิคุ้มกันที่สร้างรายได้กว่า 4.2 พันล้านดอลลาร์ในครึ่งแรกของปี 2025 ข้อตกลงนี้ยังสะท้อนแนวโน้มของอุตสาหกรรมยา ที่หันมาใช้ AI และการตัดต่อยีนเพื่อเร่งการค้นพบยาใหม่ ๆ โดยมีบริษัทใหญ่อื่น ๆ เช่น Roche, BMS และ J&J ที่ร่วมมือกันพัฒนาโมเดล AI แบบ federated เพื่อค้นหายาโดยไม่ต้องแชร์ข้อมูลดิบ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AstraZeneca ลงนามข้อตกลงมูลค่า 555 ล้านดอลลาร์กับ Algen Biotechnologies ➡️ ข้อตกลงให้สิทธิ์พัฒนาและจำหน่ายยาจากเทคโนโลยี CRISPR โดยใช้ AI ➡️ เน้นการรักษาโรคที่เกี่ยวข้องกับระบบภูมิคุ้มกัน ➡️ Algen ใช้แพลตฟอร์ม AlgenBrain วิเคราะห์ RNA ในเซลล์มนุษย์ ➡️ ข้อมูล RNA ถูกเชื่อมโยงกับผลลัพธ์ทางชีวภาพเพื่อหาจุดแทรกแซงของโรค ➡️ AstraZeneca ไม่ซื้อหุ้นของ Algen แต่ให้เงินล่วงหน้าและตาม milestone ➡️ เป้าหมายของ AstraZeneca คือยอดขาย 80 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ➡️ กลุ่มโรคภูมิคุ้มกันสร้างรายได้กว่า 4.2 พันล้านดอลลาร์ในครึ่งปีแรกของ 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Algen แยกตัวจากห้องวิจัยของ Jennifer Doudna ผู้พัฒนา CRISPR ➡️ แพลตฟอร์ม AlgenBrain ใช้การตัดต่อยีนแบบ single-cell และการเรียนรู้เชิงลึก ➡️ AstraZeneca เคยร่วมมือกับ BenevolentAI และ Tempus AI ในการพัฒนายา ➡️ อุตสาหกรรมยาเริ่มใช้โมเดล federated learning เพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ➡️ การใช้ AI ช่วยลดเวลาและต้นทุนในการค้นคว้ายาใหม่ แต่ยังต้องพิสูจน์ผลลัพธ์ในระยะยาว https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/06/astrazeneca-inks-555-million-gene-editing-technology-deal-with-algen-ft-reports
    WWW.THESTAR.COM.MY
    AstraZeneca inks $555 million gene-editing technology deal with Algen, FT reports
    (Reuters) -AstraZeneca has signed a $555 million deal with a San Francisco-based biotech business Algen Biotechnologies, The Financial Times reported on Monday.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 68 มุมมอง 0 รีวิว
  • “OpenAI ผนึกกำลัง AMD สร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 6 กิกะวัตต์ แลกหุ้นสูงสุด 10% — ดีลประวัติศาสตร์ที่เขย่าอุตสาหกรรมชิป”

    OpenAI และ AMD ประกาศความร่วมมือครั้งใหญ่ในเดือนตุลาคม 2025 เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ขนาดมหึมา โดย OpenAI จะซื้อชิปจาก AMD รวมกำลังประมวลผลสูงถึง 6 กิกะวัตต์ เริ่มต้นด้วยชิป MI450 รุ่นใหม่ในปี 2026 ซึ่งจะใช้ทั้งการซื้อโดยตรงและผ่านผู้ให้บริการคลาวด์

    ดีลนี้ไม่ใช่แค่การซื้อขายชิป แต่เป็นการแลกเปลี่ยนเชิงกลยุทธ์ โดย AMD จะมอบสิทธิ์ซื้อหุ้น (warrant) ให้ OpenAI สูงสุดถึง 160 ล้านหุ้น หรือประมาณ 10% ของบริษัท ในราคาหุ้นละ $0.01 โดยจะทยอยมอบตาม milestone ที่ OpenAI ทำสำเร็จ เช่น การติดตั้งระบบ 1 กิกะวัตต์แรก และการขยายไปถึง 6 กิกะวัตต์

    Lisa Su ซีอีโอของ AMD ระบุว่าดีลนี้จะสร้างรายได้หลายหมื่นล้านดอลลาร์ในช่วง 5 ปีข้างหน้า และถือเป็นชัยชนะครั้งใหญ่ของ AMD ในการแข่งขันกับ Nvidia ซึ่งเพิ่งประกาศดีลมูลค่า $100 พันล้านกับ OpenAI เช่นกัน

    Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI กล่าวว่าการสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่เช่นนี้ต้องอาศัยความร่วมมือจากทุกฝ่ายในอุตสาหกรรม ตั้งแต่ผู้ผลิตชิปไปจนถึงซัพพลายเชน และ AMD คือพันธมิตรที่เหมาะสมที่สุดในเวลานี้

    การติดตั้งชุดแรกของ MI450 จะเริ่มในครึ่งหลังของปี 2026 โดย OpenAI จะใช้ชิปเหล่านี้สำหรับงาน inference เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจากผู้ใช้ทั่วโลก

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    OpenAI และ AMD ร่วมมือสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 6 กิกะวัตต์
    เริ่มต้นด้วยการติดตั้ง MI450 จำนวน 1 กิกะวัตต์ในปี 2026
    AMD จะมอบสิทธิ์ซื้อหุ้นให้ OpenAI สูงสุด 160 ล้านหุ้น หรือ 10% ของบริษัท
    หุ้นจะทยอยมอบตาม milestone เช่น การติดตั้งระบบและเป้าหมายราคาหุ้น
    ดีลนี้คาดว่าจะสร้างรายได้หลายหมื่นล้านดอลลาร์ให้ AMD ภายใน 5 ปี
    OpenAI จะใช้ชิป AMD สำหรับงาน inference เพื่อรองรับความต้องการ AI
    ดีลนี้ถือเป็น “definitive agreement” ต่างจากดีลกับ Nvidia ที่ยังไม่ยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล
    AMD และ OpenAI จะร่วมกันพัฒนาเทคโนโลยีในหลายรุ่นต่อเนื่อง เช่น MI300X, MI350X

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    MI450 เป็นชิปสถาปัตยกรรมใหม่ของ AMD ที่แข่งกับ Blackwell ของ Nvidia
    การสร้างศูนย์ข้อมูลขนาด 1 กิกะวัตต์มีต้นทุนราว $50 พันล้าน โดยสองในสามเป็นค่าชิปและโครงสร้างพื้นฐาน
    OpenAI ยังมีดีลกับ Oracle มูลค่า $300 พันล้าน และ CoreWeave มูลค่า $22.4 พันล้าน
    การถือหุ้นของ OpenAI ใน AMD จะเกิดขึ้นเมื่อบรรลุเป้าหมายทั้งด้านเทคนิคและการตลาด
    หุ้น AMD ขึ้น 25% หลังประกาศดีลนี้ในตลาดก่อนเปิด

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/openai-and-amd-announce-multibillion-dollar-partnership-amd-to-supply-6-gigawatts-in-chips-openai-could-get-up-to-10-percent-of-amd-shares-in-return
    🚀 “OpenAI ผนึกกำลัง AMD สร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 6 กิกะวัตต์ แลกหุ้นสูงสุด 10% — ดีลประวัติศาสตร์ที่เขย่าอุตสาหกรรมชิป” OpenAI และ AMD ประกาศความร่วมมือครั้งใหญ่ในเดือนตุลาคม 2025 เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ขนาดมหึมา โดย OpenAI จะซื้อชิปจาก AMD รวมกำลังประมวลผลสูงถึง 6 กิกะวัตต์ เริ่มต้นด้วยชิป MI450 รุ่นใหม่ในปี 2026 ซึ่งจะใช้ทั้งการซื้อโดยตรงและผ่านผู้ให้บริการคลาวด์ ดีลนี้ไม่ใช่แค่การซื้อขายชิป แต่เป็นการแลกเปลี่ยนเชิงกลยุทธ์ โดย AMD จะมอบสิทธิ์ซื้อหุ้น (warrant) ให้ OpenAI สูงสุดถึง 160 ล้านหุ้น หรือประมาณ 10% ของบริษัท ในราคาหุ้นละ $0.01 โดยจะทยอยมอบตาม milestone ที่ OpenAI ทำสำเร็จ เช่น การติดตั้งระบบ 1 กิกะวัตต์แรก และการขยายไปถึง 6 กิกะวัตต์ Lisa Su ซีอีโอของ AMD ระบุว่าดีลนี้จะสร้างรายได้หลายหมื่นล้านดอลลาร์ในช่วง 5 ปีข้างหน้า และถือเป็นชัยชนะครั้งใหญ่ของ AMD ในการแข่งขันกับ Nvidia ซึ่งเพิ่งประกาศดีลมูลค่า $100 พันล้านกับ OpenAI เช่นกัน Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI กล่าวว่าการสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาดใหญ่เช่นนี้ต้องอาศัยความร่วมมือจากทุกฝ่ายในอุตสาหกรรม ตั้งแต่ผู้ผลิตชิปไปจนถึงซัพพลายเชน และ AMD คือพันธมิตรที่เหมาะสมที่สุดในเวลานี้ การติดตั้งชุดแรกของ MI450 จะเริ่มในครึ่งหลังของปี 2026 โดย OpenAI จะใช้ชิปเหล่านี้สำหรับงาน inference เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจากผู้ใช้ทั่วโลก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ OpenAI และ AMD ร่วมมือสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 6 กิกะวัตต์ ➡️ เริ่มต้นด้วยการติดตั้ง MI450 จำนวน 1 กิกะวัตต์ในปี 2026 ➡️ AMD จะมอบสิทธิ์ซื้อหุ้นให้ OpenAI สูงสุด 160 ล้านหุ้น หรือ 10% ของบริษัท ➡️ หุ้นจะทยอยมอบตาม milestone เช่น การติดตั้งระบบและเป้าหมายราคาหุ้น ➡️ ดีลนี้คาดว่าจะสร้างรายได้หลายหมื่นล้านดอลลาร์ให้ AMD ภายใน 5 ปี ➡️ OpenAI จะใช้ชิป AMD สำหรับงาน inference เพื่อรองรับความต้องการ AI ➡️ ดีลนี้ถือเป็น “definitive agreement” ต่างจากดีลกับ Nvidia ที่ยังไม่ยื่นต่อหน่วยงานกำกับดูแล ➡️ AMD และ OpenAI จะร่วมกันพัฒนาเทคโนโลยีในหลายรุ่นต่อเนื่อง เช่น MI300X, MI350X ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MI450 เป็นชิปสถาปัตยกรรมใหม่ของ AMD ที่แข่งกับ Blackwell ของ Nvidia ➡️ การสร้างศูนย์ข้อมูลขนาด 1 กิกะวัตต์มีต้นทุนราว $50 พันล้าน โดยสองในสามเป็นค่าชิปและโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ OpenAI ยังมีดีลกับ Oracle มูลค่า $300 พันล้าน และ CoreWeave มูลค่า $22.4 พันล้าน ➡️ การถือหุ้นของ OpenAI ใน AMD จะเกิดขึ้นเมื่อบรรลุเป้าหมายทั้งด้านเทคนิคและการตลาด ➡️ หุ้น AMD ขึ้น 25% หลังประกาศดีลนี้ในตลาดก่อนเปิด https://www.tomshardware.com/tech-industry/openai-and-amd-announce-multibillion-dollar-partnership-amd-to-supply-6-gigawatts-in-chips-openai-could-get-up-to-10-percent-of-amd-shares-in-return
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 94 มุมมอง 0 รีวิว
  • ดอกไม้ป่า—ร่องรอยแห่งชนบทในสำเนียงเมือง

    คณะดอกไม้ป่า ก้าวเข้ามาสู่ฉากดนตรีไทยในช่วงต้นทศวรรษ 2520 (ค.ศ. 1980s) ซึ่งถือเป็น ช่วงเวลาแห่งการเปลี่ยนผ่านครั้งสำคัญของรสนิยมและการผลิตดนตรีในประเทศไทย พวกเขาไม่ได้เป็นเพียงกลุ่มนักร้องที่รวมตัวกันตามธรรมชาติ แต่เป็นโครงการทางดนตรีที่ถูกกำหนดและออกแบบอย่างพิถีพิถันจากผู้บุกเบิกในอุตสาหกรรมเพลงมืออาชีพ เพื่อสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ที่สามารถตอบสนองต่อตลาดชนชั้นกลางในเมืองที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว

    สิ่งที่ทำให้วงนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งคือความสามารถในการนำ "แก่นเรื่องแบบลูกทุ่ง" มาผสมผสานกับการเรียบเรียงและคุณภาพการผลิตแบบ "ดนตรีสตริงหรือป๊อป" อันนำไปสู่การก่อกำเนิดของแนวทางใหม่ที่เรียกว่า "ลูกทุ่งประยุกต์" ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการวางรากฐานให้กับรูปแบบดนตรีป๊อปที่ครองตลาดในทศวรรษต่อมา

    ดอกไม้ป่าประสบความสำเร็จอย่างโดดเด่นในช่วงปี พ.ศ. 2525–2526 ซึ่งเป็นช่วงที่ประเทศไทยได้ก้าวเข้าสู่ยุคแห่งความมั่นคงทางเศรษฐกิจและสังคมหลังเหตุการณ์ทางการเมืองในทศวรรษก่อนหน้า วงนี้ถูกวางตำแหน่งทางการตลาดให้เป็นนักร้องคู่ดูโอหญิงที่เน้นทักษะการประสานเสียง (Harmonizing Duo) พวกเขาสามารถดึงดูดผู้ฟังได้อย่างกว้างขวางด้วยการรักษาความรู้สึกและแก่นเรื่องของความเป็นไทยไว้ ในขณะที่นำเสนอผ่านสำเนียงป๊อปสมัยใหม่

    ในเชิงสังคมวิทยา ความสำเร็จของวงมีความสัมพันธ์กับการถอยห่างจากเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับการเมืองที่รุนแรงของยุค 1970s ดนตรีป๊อปที่ได้รับความนิยมในช่วงนี้มักหลีกเลี่ยงสารทางการเมือง และหันไปให้ความสำคัญกับเรื่องราวส่วนตัว ความรัก และการมอบความบันเทิง ดอกไม้ป่าได้ปรับใช้แก่นเรื่องลูกทุ่งให้มีความอ่อนโยนและโรแมนติกในรูปแบบป๊อป ซึ่งทำให้บทเพลงของพวกเขากลายเป็นผลิตภัณฑ์ทางวัฒนธรรมที่ผู้บริโภคในเมืองสามารถยอมรับและเพลิดเพลินได้

    คณะดอกไม้ป่าถือกำเนิดขึ้นจากแนวคิดทางธุรกิจที่ชัดเจน โดยไม่ได้เกิดจากการรวมตัวกันของนักดนตรีตามธรรมชาติ การก่อตั้งมีรากฐานมาจากความต้องการขยายตลาดและรูปแบบความสำเร็จที่เคยมีมาก่อน โดยผู้ริเริ่มแนวคิดต้องการที่จะสรรหานักร้องหญิงคู่ประสานเสียงเป็นคู่ที่สอง เพื่อต่อยอดความสำเร็จที่เกิดขึ้นกับวง The Hot Pepper Singers การตัดสินใจนี้สะท้อนให้เห็นว่า รูปแบบของ "นักร้องคู่ประสานเสียง" ที่มีภาพลักษณ์สุภาพและเน้นทักษะการร้องถือเป็นกลยุทธ์เชิงพาณิชย์ที่มีศักยภาพสูง

    การเน้นที่ "นักร้องคู่ประสานเสียง" แสดงให้เห็นว่าคุณภาพเสียงและการจัดวางเสียงประสานถูกกำหนดให้เป็นหัวใจหลักของแบรนด์ตั้งแต่เริ่มต้น แนวคิดนี้เป็นความพยายามที่จะยกระดับรูปแบบการร้องเพลงให้แตกต่างจากดนตรีลูกทุ่งทั่วไป การประสานเสียงที่ซับซ้อนนี้ถูกมองว่าเป็นคุณสมบัติของดนตรีแนวลูกกรุงและป๊อปที่มีความประณีตและมีรสนิยมสูง ซึ่งสามารถดึงดูดกลุ่มผู้บริโภคในเมืองได้

    วงดอกไม้ป่าประกอบด้วยนักร้องดูโอหญิงสองคน: โชติมา ช่วงวิทย์ (ตุ้ม) และ ปัทมา มนต์รังสี (อ้อม) คุณโชติมาถือเป็นสมาชิกหลักที่มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากเธอเป็นบุตรสาวของ ชวลีย์ ช่วงวิทย์ นักร้องชื่อดังของวงสุนทราภรณ์ สายเลือดจากสุนทราภรณ์นี้มอบความน่าเชื่อถือทางวัฒนธรรมและ "ความเป็นลูกกรุง" ให้กับวงโดยอัตโนมัติ ทำให้ดอกไม้ป่าสามารถวางตำแหน่งตัวเองอยู่กึ่งกลางระหว่างความเป็นลูกทุ่งและความเป็นลูกกรุง/คลาสสิก

    ในช่วงเวลาที่ดนตรีลูกทุ่งกำลังถูกกลุ่มรสนิยมใหม่ของคนเมืองมองว่าเป็น "ดนตรีบ้านนอก" การมีโชติมาได้ทำหน้าที่เป็น "การสร้างแบรนด์ทางวัฒนธรรม" ที่สำคัญยิ่ง การเชื่อมโยงนี้รับประกันว่าเพลงของดอกไม้ป่า แม้จะมีกลิ่นอายของลูกทุ่ง แต่ก็มีความสุภาพและมีคุณค่าในเชิงศิลปะแบบลูกกรุงสูง

    "ดอกไม้ป่าซาวด์" คือการผสมผสานทางดนตรี ที่เกิดขึ้นจากความตั้งใจในการนำองค์ประกอบทางทำนองเพลงพื้นบ้านหรือลูกทุ่ง มารวมเข้ากับการเรียบเรียงดนตรีและเครื่องดนตรีสมัยใหม่ตามแบบฉบับดนตรีสตริง/ป๊อปในยุค 80s

    แก่นเรื่องแบบลูกทุ่งยังคงเป็นหัวใจหลักในการเล่าเรื่อง ตัวอย่างเช่น เพลง "ทุยใจดำ" ที่สื่อถึงคนรักที่ไม่ซื่อสัตย์ และเพลง "สาวชนบท" ที่หยิบยกเรื่องราวความรักและชีวิตในท้องถิ่นมานำเสนอ แต่สิ่งที่ทำให้ดนตรีมีความแตกต่างคือการเรียบเรียงแบบป๊อปสมัยใหม่ การใช้เครื่องดนตรีที่ซับซ้อน เช่น เปียโน กีตาร์ไฟฟ้า และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้เครื่องเป่า (Brass Section) ที่สร้างความหนาแน่นและพลังเสียงที่ทันสมัย นอกจากนี้ยังมีการนำจังหวะที่ได้รับอิทธิพลจากดนตรีตะวันตกมาใช้ เช่น จังหวะช่าช่าช่า หรือฟังก์กี้ดิสโก้ในเพลงสนุกสนานอย่าง "ระบำยอดหญ้า" ทั้งหมดนี้ถูกขับร้องด้วยการประสานเสียงที่ไพเราะและสะอาดตา ซึ่งเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของดนตรีป๊อปในช่วงนั้น

    การวิเคราะห์เนื้อหาและแก่นหลักของบทเพลง
    1️⃣ ความรักที่ถูกทรยศในบริบทกึ่งชนบท: เพลงอย่าง "ทุยใจดำ" และ "ช้ำ" นำเสนอความผิดหวังในความรักจากมุมมองของผู้หญิง เมื่อเนื้อหาเหล่านี้ถูกขับร้องด้วยคุณภาพเสียงที่สะอาดและการเรียบเรียงแบบป๊อปสมัยใหม่ ความดิบหรือความรู้สึกที่เชื่อมโยงกับความยากจนในเพลงลูกทุ่งแบบดั้งเดิมก็ถูกลดทอนลง เนื้อหาจึงถูก "ทำให้สะอาด" ให้เหลือเพียงความเศร้าแบบโรแมนติกที่เข้ากับมาตรฐานของเพลงป๊อปในเมือง

    2️⃣ ความปรารถนาในชีวิตชนบทและความหวนคิดถึง: เพลง "สาวชนบท" และ "ระบำยอดหญ้า" นำเสนอภาพความสดใสและรื่นเริงของชีวิตในท้องถิ่น ผู้ฟังในเขตเมืองหลายคนซึ่งส่วนใหญ่อพยพมาจากชนบท ต่างให้การตอบรับต่อเพลงเหล่านี้อย่างดีเยี่ยม ดอกไม้ป่าจึงทำหน้าที่เป็นตัวแทนของ "การหวนคิดถึงอย่างมีรสนิยม" (Aesthetic Nostalgia)

    ความสำเร็จอย่างสูงในตลาดเพลงสตริง/ป๊อป แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จในการ "เชื่อมรอยแยกทางวัฒนธรรม" ระหว่างรสนิยมของคนเมือง (ที่แสวงหาความทันสมัย) กับความผูกพันของกลุ่มผู้ฟังต่อชนบท

    ปี พ.ศ. 2525 เป็นปีแห่งความรุ่งโรจน์ของคณะดอกไม้ป่าจากการเปิดตัวอัลบั้ม ทุยใจดำ ซึ่งได้กำหนดทิศทางและลักษณะเฉพาะของวงอย่างชัดเจน เพลงเอก "ทุยใจดำ" เป็นตัวอย่างชั้นยอดของการผสมผสานระหว่าง Luk Thung และ Pop ผนวกกับการเรียบเรียงที่ใช้เครื่องดนตรีครบวงและจังหวะที่เร้าใจ ทำให้เพลงนี้กลายเป็นเพลงเต้นรำที่ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวาง

    วงยังคงทำงานอย่างต่อเนื่องและรวดเร็วในปี พ.ศ. 2526 โดยมีผลงานเพลงจากชุดต่อมา เช่น "สาวชนบท," "หนาวลมขมรัก," และ "รักทรมาน" การออกผลงานหลายชุดภายในเวลาอันสั้น เป็นเครื่องยืนยันถึงความเชื่อมั่นของค่ายเพลงในศักยภาพเชิงพาณิชย์และกระแสความนิยมที่แข็งแกร่งในช่วงเวลานั้น การที่เพลงของพวกเขาถูกรวมอยู่ในอัลบั้มรวมเพลงฮิตเงินล้าน ร่วมกับศิลปินใหญ่แห่งยุค แสดงให้เห็นว่าพวกเขาเป็นวงชั้นนำในตลาดเพลงเทปคาสเซ็ตต์อย่างแท้จริง

    นอกจากคุณภาพทางดนตรีแล้ว ภาพลักษณ์ของคณะดอกไม้ป่ามีความสำคัญต่อการตลาดไม่น้อยไปกว่ากัน ภาพลักษณ์ที่ถูกนำเสนอมีความเป็นมืออาชีพสูงและสอดคล้องกับแฟชั่นยุค 80s การปรากฏตัวทั้งในสตูดิโอและภาพคอนเสิร์ต แสดงให้เห็นถึงการลงทุนในการผลิต และการแต่งกายที่ดูทันสมัยและสะอาดตา ซึ่งแตกต่างอย่างชัดเจนจากภาพลักษณ์ลูกทุ่งแบบดั้งเดิม

    คณะดอกไม้ป่าทำหน้าที่เป็นปรากฏการณ์ทางวัฒนธรรมที่สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงทางสังคมที่สำคัญสองประการในต้นทศวรรษ 1980s นั่นคือพลวัตของการอพยพย้ายถิ่นฐาน และการเปลี่ยนแปลงของบทบาททางเพศ

    ในช่วงหลังปี 2520 สังคมไทยเข้าสู่ยุคของการเติบโตทางเศรษฐกิจ ทำให้เกิดการขยายตัวของชนชั้นกลางในเขตเมืองอย่างชัดเจน ผู้คนจำนวนมากอพยพจากชนบทเข้าสู่กรุงเทพฯ ทำให้เกิดความตึงเครียดทางวัฒนธรรมระหว่างวิถีชีวิตแบบเมืองกับรากเหง้าที่ยังคงผูกพันกับชนบท

    กลุ่มผู้ฟังที่ย้ายถิ่นฐานเหล่านี้ยังคงมีความผูกพันทางอารมณ์กับเนื้อหาและทำนองแบบลูกทุ่ง แต่รสนิยมทางเสียงของพวกเขาได้ถูกหล่อหลอมด้วยดนตรีป๊อปและสตริงที่ทันสมัย ดอกไม้ป่าจึงเข้ามาตอบโจทย์นี้ด้วยการนำเสนอ "ลูกทุ่งในแพ็คเกจป๊อป" เพลงที่มีธีมเกี่ยวกับ "สาวชนบท" ซึ่งถูกถ่ายทอดโดยนักร้องที่ดูทันสมัยในบริบทเมือง จึงสามารถสร้างความเชื่อมโยงทางอารมณ์กับผู้ฟังกลุ่มย้ายถิ่นฐานได้อย่างลึกซึ้ง บทเพลงของดอกไม้ป่าเปรียบเสมือน "ซาวด์แทร็กของการปรับตัว" ของคนชนบทเข้าสู่สังคมเมือง

    การที่คณะดอกไม้ป่าเป็นนักร้องดูโอหญิงในแนว Pop/Fusion แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงบทบาททางเพศในสื่อและสังคมในช่วงเวลานั้น ภาพลักษณ์ของ โชติมา และ ปัทมา เป็นตัวแทนของ ผู้หญิงในยุคสมัยใหม่ ที่สามารถเป็นทั้งผู้รักษามรดกทางวัฒนธรรมและเป็นผู้หญิงที่มีความทันสมัย (ผ่านสไตล์การแต่งกายและการนำเสนอแบบป๊อป)

    นอกจากนี้ เพลงที่กล้าแสดงออกถึงความผิดหวังในความรักและความช้ำ เป็นการเปิดพื้นที่ให้ผู้หญิงสามารถแสดงออกถึงความรู้สึกส่วนตัวในที่สาธารณะได้มากขึ้น โดยที่ยังคงรักษาภาพลักษณ์ที่ดูดีและไม่ฉีกกรอบทางสังคมมากนัก ซึ่งสอดคล้องกับยุคสมัยที่บทบาทของผู้หญิงเริ่มมีความหลากหลายมากขึ้น

    ในช่วงปี พ.ศ. 2525 ซึ่งเป็นช่วงที่สังคมกำลังฟื้นตัวหลังความขัดแย้งทางการเมืองครั้งใหญ่ ดนตรีที่ได้รับความนิยมสูงมักจะไม่มีวาระทางการเมืองที่ชัดเจน คณะดอกไม้ป่าเองก็เน้นที่ความบันเทิงและเรื่องราวส่วนตัว การหลีกเลี่ยงข้อความที่อาจสร้างความขัดแย้งทางการเมืองในบทเพลง ส่งผลให้ดอกไม้ป่าสามารถเข้าถึงผู้ชมหลักได้อย่างง่ายดาย

    ดอกไม้ป่าประสบความสำเร็จในเชิงพาณิชย์อย่างสูงในช่วงยุครุ่งเรือง ดังที่ปรากฏหลักฐานจากการออกอัลบั้ม Longplay เต็มรูปแบบหลายชุด และการมีอัลบั้มรวมเพลงฮิต การที่เพลงของวงถูกนำไปรวมอยู่ในอัลบั้มที่ทำยอดขายสูงร่วมกับศิลปินสำคัญแห่งยุค ตอกย้ำสถานะของพวกเขาในฐานะวงชั้นนำของตลาดเทปคาสเซ็ตต์ ซึ่งเป็นรูปแบบการบริโภคหลักในยุคนั้น

    ดอกไม้ป่าไม่ได้เป็นเพียงวงดนตรีที่ขายดี แต่ยังได้สร้างต้นแบบ ให้กับแนวเพลงผสมผสานที่ทรงอิทธิพล พวกเขาเป็นตัวอย่างสำคัญที่พิสูจน์ให้เห็นว่าดนตรีที่มีรากฐานลูกทุ่งสามารถนำเสนอในรูปแบบป๊อปสตริงที่มีคุณภาพสูงและประสบความสำเร็จในเชิงพาณิชย์ การเปิดทางนี้มีอิทธิพลต่อศิลปินรุ่นหลังจำนวนมากที่พยายามนำเสนอ "ลูกทุ่งสมัยใหม่" ซึ่งช่วยยืดอายุและปรับโฉมให้ดนตรีลูกทุ่งยังคงอยู่รอดในยุคที่ดนตรี String ครองตลาด

    การที่ดอกไม้ป่าสามารถนำเอาองค์ประกอบของลูกทุ่งและป๊อปมาผสมผสานกันได้อย่างลงตัวและได้รับความนิยมอย่างสูง ทำให้ผู้ผลิตเพลงเห็นว่า "สูตรผสม" นี้เป็นช่องทางที่มั่นคงในการขยายตลาดไปยังผู้ฟังที่มีรสนิยมหลากหลาย ถือเป็นการเร่งกระบวนการที่ทำให้ดนตรีสตริงได้ครอบครองความโดดเด่นในที่สุด

    มรดกทางดนตรีของดอกไม้ป่ายังคงยืนยง เพลงของพวกเขายังคงถูกค้นหาและรับฟังในปัจจุบันผ่านช่องทางดิจิทัล ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความทนทานของทำนองและเนื้อหาที่เข้าถึงง่าย การปรับตัวสู่ยุคดิจิทัลยังเห็นได้จากการที่สมาชิกหลักของวงยังคงมีความเคลื่อนไหวในการกลับมาทำเพลงใหม่ในนามดอกไม้ป่า ("พลังรัก") และมีการสร้างช่องทาง YouTube เฉพาะ การเคลื่อนไหวนี้เป็นตัวอย่างสำคัญที่แสดงให้เห็นว่าศิลปินยุคบุกเบิกสามารถใช้แพลตฟอร์มสมัยใหม่เพื่อรักษาและขยายฐานแฟนคลับให้เข้าถึงผู้ฟังรุ่นใหม่ได้

    สรุป: มรดกของดอกไม้ป่า
    คณะดอกไม้ป่าจัดเป็นปรากฏการณ์ทางดนตรีและวัฒนธรรมที่มีความซับซ้อนในช่วงรอยต่อของสังคมไทย พวกเขาประสบความสำเร็จในการสร้างความสมดุลระหว่างมรดกทางดนตรีคลาสสิก (ผ่านสายเลือดสุนทราภรณ์) กับความต้องการของตลาดป๊อปที่เน้นความทันสมัยและคุณภาพการผลิตสูง

    บทเพลงของดอกไม้ป่าทำหน้าที่เป็นกลไกทางวัฒนธรรมที่ช่วยบรรเทาความตึงเครียดทางสังคมภายหลังวิกฤตการณ์ทางการเมือง ด้วยการนำเสนอความบันเทิงที่ปลอดภัยและเป็นทางออกทางวัฒนธรรมสำหรับกลุ่มผู้ย้ายถิ่นฐานที่ต้องการรักษาความเชื่อมโยงทางอารมณ์กับชนบท ในขณะที่ปรับตัวเข้าสู่ความเป็นเมืองอย่างเต็มตัว

    มรดกที่สำคัญที่สุดของคณะดอกไม้ป่าคือการเป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกที่แข็งแกร่งที่สุดของ "ดนตรีลูกทุ่งประยุกต์" พวกเขาพิสูจน์ให้เห็นว่าความทันสมัยทางดนตรีไม่จำเป็นต้องตัดขาดจากรากฐานทางวัฒนธรรมดั้งเดิม และเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยกำหนดทิศทางของอุตสาหกรรมเพลงป๊อปไทยในทศวรรษต่อมาให้ยอมรับและผสมผสานแนวเพลงที่มีรากฐานมาจาก Luk Thung เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของเพลงกระแสหลักได้อย่างลงตัว

    #ลุงเล่าหลานฟัง

    https://youtu.be/NnrS7BYpRRc
    🌼 ดอกไม้ป่า—ร่องรอยแห่งชนบทในสำเนียงเมือง คณะดอกไม้ป่า 🌸 ก้าวเข้ามาสู่ฉากดนตรีไทยในช่วงต้นทศวรรษ 2520 (ค.ศ. 1980s) ซึ่งถือเป็น 🔄 ช่วงเวลาแห่งการเปลี่ยนผ่านครั้งสำคัญของรสนิยมและการผลิตดนตรีในประเทศไทย พวกเขาไม่ได้เป็นเพียงกลุ่มนักร้องที่รวมตัวกันตามธรรมชาติ แต่เป็นโครงการทางดนตรีที่ถูกกำหนดและออกแบบอย่างพิถีพิถันจากผู้บุกเบิกในอุตสาหกรรมเพลงมืออาชีพ เพื่อสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ที่สามารถตอบสนองต่อตลาดชนชั้นกลางในเมืองที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว สิ่งที่ทำให้วงนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งคือความสามารถในการนำ "แก่นเรื่องแบบลูกทุ่ง" 🧬🌾 มาผสมผสานกับการเรียบเรียงและคุณภาพการผลิตแบบ "ดนตรีสตริงหรือป๊อป" 🎧 อันนำไปสู่การก่อกำเนิดของแนวทางใหม่ที่เรียกว่า "ลูกทุ่งประยุกต์" ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการวางรากฐานให้กับรูปแบบดนตรีป๊อปที่ครองตลาดในทศวรรษต่อมา ดอกไม้ป่าประสบความสำเร็จอย่างโดดเด่นในช่วงปี พ.ศ. 2525–2526 🌟 ซึ่งเป็นช่วงที่ประเทศไทยได้ก้าวเข้าสู่ยุคแห่งความมั่นคงทางเศรษฐกิจและสังคมหลังเหตุการณ์ทางการเมืองในทศวรรษก่อนหน้า วงนี้ถูกวางตำแหน่งทางการตลาดให้เป็นนักร้องคู่ดูโอหญิงที่เน้นทักษะการประสานเสียง (Harmonizing Duo) พวกเขาสามารถดึงดูดผู้ฟังได้อย่างกว้างขวางด้วยการรักษาความรู้สึกและแก่นเรื่องของความเป็นไทยไว้ ในขณะที่นำเสนอผ่านสำเนียงป๊อปสมัยใหม่ ในเชิงสังคมวิทยา ความสำเร็จของวงมีความสัมพันธ์กับการถอยห่างจากเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับการเมืองที่รุนแรงของยุค 1970s ดนตรีป๊อปที่ได้รับความนิยมในช่วงนี้มักหลีกเลี่ยงสารทางการเมือง และหันไปให้ความสำคัญกับเรื่องราวส่วนตัว ความรัก ❤️ และการมอบความบันเทิง ดอกไม้ป่าได้ปรับใช้แก่นเรื่องลูกทุ่งให้มีความอ่อนโยนและโรแมนติกในรูปแบบป๊อป ซึ่งทำให้บทเพลงของพวกเขากลายเป็นผลิตภัณฑ์ทางวัฒนธรรมที่ผู้บริโภคในเมืองสามารถยอมรับและเพลิดเพลินได้ คณะดอกไม้ป่าถือกำเนิดขึ้นจากแนวคิดทางธุรกิจที่ชัดเจน 💡 โดยไม่ได้เกิดจากการรวมตัวกันของนักดนตรีตามธรรมชาติ การก่อตั้งมีรากฐานมาจากความต้องการขยายตลาดและรูปแบบความสำเร็จที่เคยมีมาก่อน โดยผู้ริเริ่มแนวคิดต้องการที่จะสรรหานักร้องหญิงคู่ประสานเสียงเป็นคู่ที่สอง เพื่อต่อยอดความสำเร็จที่เกิดขึ้นกับวง The Hot Pepper Singers การตัดสินใจนี้สะท้อนให้เห็นว่า รูปแบบของ "นักร้องคู่ประสานเสียง" 🎤🤝 ที่มีภาพลักษณ์สุภาพและเน้นทักษะการร้องถือเป็นกลยุทธ์เชิงพาณิชย์ที่มีศักยภาพสูง การเน้นที่ "นักร้องคู่ประสานเสียง" แสดงให้เห็นว่าคุณภาพเสียงและการจัดวางเสียงประสานถูกกำหนดให้เป็นหัวใจหลักของแบรนด์ตั้งแต่เริ่มต้น แนวคิดนี้เป็นความพยายามที่จะยกระดับรูปแบบการร้องเพลงให้แตกต่างจากดนตรีลูกทุ่งทั่วไป การประสานเสียงที่ซับซ้อนนี้ถูกมองว่าเป็นคุณสมบัติของดนตรีแนวลูกกรุงและป๊อปที่มีความประณีตและมีรสนิยมสูง ซึ่งสามารถดึงดูดกลุ่มผู้บริโภคในเมืองได้ วงดอกไม้ป่าประกอบด้วยนักร้องดูโอหญิงสองคน: โชติมา ช่วงวิทย์ (ตุ้ม) และ ปัทมา มนต์รังสี (อ้อม) คุณโชติมาถือเป็นสมาชิกหลักที่มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากเธอเป็นบุตรสาวของ ชวลีย์ ช่วงวิทย์ นักร้องชื่อดังของวงสุนทราภรณ์ 👑 สายเลือดจากสุนทราภรณ์นี้มอบความน่าเชื่อถือทางวัฒนธรรมและ "ความเป็นลูกกรุง" ให้กับวงโดยอัตโนมัติ ทำให้ดอกไม้ป่าสามารถวางตำแหน่งตัวเองอยู่กึ่งกลางระหว่างความเป็นลูกทุ่งและความเป็นลูกกรุง/คลาสสิก ในช่วงเวลาที่ดนตรีลูกทุ่งกำลังถูกกลุ่มรสนิยมใหม่ของคนเมืองมองว่าเป็น "ดนตรีบ้านนอก" การมีโชติมาได้ทำหน้าที่เป็น "การสร้างแบรนด์ทางวัฒนธรรม" ที่สำคัญยิ่ง การเชื่อมโยงนี้รับประกันว่าเพลงของดอกไม้ป่า แม้จะมีกลิ่นอายของลูกทุ่ง แต่ก็มีความสุภาพและมีคุณค่าในเชิงศิลปะแบบลูกกรุงสูง "ดอกไม้ป่าซาวด์" คือการผสมผสานทางดนตรี 🔥 ที่เกิดขึ้นจากความตั้งใจในการนำองค์ประกอบทางทำนองเพลงพื้นบ้านหรือลูกทุ่ง มารวมเข้ากับการเรียบเรียงดนตรีและเครื่องดนตรีสมัยใหม่ตามแบบฉบับดนตรีสตริง/ป๊อปในยุค 80s แก่นเรื่องแบบลูกทุ่งยังคงเป็นหัวใจหลักในการเล่าเรื่อง ตัวอย่างเช่น เพลง "ทุยใจดำ" 💔 ที่สื่อถึงคนรักที่ไม่ซื่อสัตย์ และเพลง "สาวชนบท" 🏡 ที่หยิบยกเรื่องราวความรักและชีวิตในท้องถิ่นมานำเสนอ แต่สิ่งที่ทำให้ดนตรีมีความแตกต่างคือการเรียบเรียงแบบป๊อปสมัยใหม่ การใช้เครื่องดนตรีที่ซับซ้อน เช่น เปียโน กีตาร์ไฟฟ้า และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้เครื่องเป่า (Brass Section) 🎺🎷 ที่สร้างความหนาแน่นและพลังเสียงที่ทันสมัย นอกจากนี้ยังมีการนำจังหวะที่ได้รับอิทธิพลจากดนตรีตะวันตกมาใช้ เช่น จังหวะช่าช่าช่า หรือฟังก์กี้ดิสโก้ในเพลงสนุกสนานอย่าง "ระบำยอดหญ้า" 💃 ทั้งหมดนี้ถูกขับร้องด้วยการประสานเสียงที่ไพเราะและสะอาดตา ซึ่งเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของดนตรีป๊อปในช่วงนั้น การวิเคราะห์เนื้อหาและแก่นหลักของบทเพลง 1️⃣ ความรักที่ถูกทรยศในบริบทกึ่งชนบท: เพลงอย่าง "ทุยใจดำ" และ "ช้ำ" นำเสนอความผิดหวังในความรักจากมุมมองของผู้หญิง เมื่อเนื้อหาเหล่านี้ถูกขับร้องด้วยคุณภาพเสียงที่สะอาดและการเรียบเรียงแบบป๊อปสมัยใหม่ ความดิบหรือความรู้สึกที่เชื่อมโยงกับความยากจนในเพลงลูกทุ่งแบบดั้งเดิมก็ถูกลดทอนลง เนื้อหาจึงถูก "ทำให้สะอาด" ให้เหลือเพียงความเศร้าแบบโรแมนติกที่เข้ากับมาตรฐานของเพลงป๊อปในเมือง 2️⃣ ความปรารถนาในชีวิตชนบทและความหวนคิดถึง: เพลง "สาวชนบท" และ "ระบำยอดหญ้า" นำเสนอภาพความสดใสและรื่นเริงของชีวิตในท้องถิ่น ผู้ฟังในเขตเมืองหลายคนซึ่งส่วนใหญ่อพยพมาจากชนบท ต่างให้การตอบรับต่อเพลงเหล่านี้อย่างดีเยี่ยม ดอกไม้ป่าจึงทำหน้าที่เป็นตัวแทนของ "การหวนคิดถึงอย่างมีรสนิยม" (Aesthetic Nostalgia) 💖 ความสำเร็จอย่างสูงในตลาดเพลงสตริง/ป๊อป แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จในการ "เชื่อมรอยแยกทางวัฒนธรรม" 🔗 ระหว่างรสนิยมของคนเมือง (ที่แสวงหาความทันสมัย) กับความผูกพันของกลุ่มผู้ฟังต่อชนบท ปี พ.ศ. 2525 เป็นปีแห่งความรุ่งโรจน์ของคณะดอกไม้ป่าจากการเปิดตัวอัลบั้ม ทุยใจดำ 💿 ซึ่งได้กำหนดทิศทางและลักษณะเฉพาะของวงอย่างชัดเจน เพลงเอก "ทุยใจดำ" เป็นตัวอย่างชั้นยอดของการผสมผสานระหว่าง Luk Thung และ Pop ผนวกกับการเรียบเรียงที่ใช้เครื่องดนตรีครบวงและจังหวะที่เร้าใจ ทำให้เพลงนี้กลายเป็นเพลงเต้นรำที่ได้รับความนิยมอย่างกว้างขวาง วงยังคงทำงานอย่างต่อเนื่องและรวดเร็วในปี พ.ศ. 2526 โดยมีผลงานเพลงจากชุดต่อมา เช่น "สาวชนบท," "หนาวลมขมรัก," และ "รักทรมาน" การออกผลงานหลายชุดภายในเวลาอันสั้น เป็นเครื่องยืนยันถึงความเชื่อมั่นของค่ายเพลงในศักยภาพเชิงพาณิชย์และกระแสความนิยมที่แข็งแกร่งในช่วงเวลานั้น การที่เพลงของพวกเขาถูกรวมอยู่ในอัลบั้มรวมเพลงฮิตเงินล้าน 💰 ร่วมกับศิลปินใหญ่แห่งยุค แสดงให้เห็นว่าพวกเขาเป็นวงชั้นนำในตลาดเพลงเทปคาสเซ็ตต์อย่างแท้จริง นอกจากคุณภาพทางดนตรีแล้ว ภาพลักษณ์ของคณะดอกไม้ป่ามีความสำคัญต่อการตลาดไม่น้อยไปกว่ากัน ภาพลักษณ์ที่ถูกนำเสนอมีความเป็นมืออาชีพสูงและสอดคล้องกับแฟชั่นยุค 80s การปรากฏตัวทั้งในสตูดิโอและภาพคอนเสิร์ต 🎙️ แสดงให้เห็นถึงการลงทุนในการผลิต และการแต่งกายที่ดูทันสมัยและสะอาดตา ซึ่งแตกต่างอย่างชัดเจนจากภาพลักษณ์ลูกทุ่งแบบดั้งเดิม คณะดอกไม้ป่าทำหน้าที่เป็นปรากฏการณ์ทางวัฒนธรรมที่สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงทางสังคมที่สำคัญสองประการในต้นทศวรรษ 1980s นั่นคือพลวัตของการอพยพย้ายถิ่นฐาน 🚚 และการเปลี่ยนแปลงของบทบาททางเพศ ในช่วงหลังปี 2520 สังคมไทยเข้าสู่ยุคของการเติบโตทางเศรษฐกิจ ทำให้เกิดการขยายตัวของชนชั้นกลางในเขตเมืองอย่างชัดเจน ผู้คนจำนวนมากอพยพจากชนบทเข้าสู่กรุงเทพฯ 🏙️ ทำให้เกิดความตึงเครียดทางวัฒนธรรมระหว่างวิถีชีวิตแบบเมืองกับรากเหง้าที่ยังคงผูกพันกับชนบท กลุ่มผู้ฟังที่ย้ายถิ่นฐานเหล่านี้ยังคงมีความผูกพันทางอารมณ์กับเนื้อหาและทำนองแบบลูกทุ่ง แต่รสนิยมทางเสียงของพวกเขาได้ถูกหล่อหลอมด้วยดนตรีป๊อปและสตริงที่ทันสมัย ดอกไม้ป่าจึงเข้ามาตอบโจทย์นี้ด้วยการนำเสนอ "ลูกทุ่งในแพ็คเกจป๊อป" เพลงที่มีธีมเกี่ยวกับ "สาวชนบท" ซึ่งถูกถ่ายทอดโดยนักร้องที่ดูทันสมัยในบริบทเมือง จึงสามารถสร้างความเชื่อมโยงทางอารมณ์กับผู้ฟังกลุ่มย้ายถิ่นฐานได้อย่างลึกซึ้ง บทเพลงของดอกไม้ป่าเปรียบเสมือน "ซาวด์แทร็กของการปรับตัว" ของคนชนบทเข้าสู่สังคมเมือง การที่คณะดอกไม้ป่าเป็นนักร้องดูโอหญิงในแนว Pop/Fusion แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงบทบาททางเพศในสื่อและสังคมในช่วงเวลานั้น ภาพลักษณ์ของ โชติมา และ ปัทมา เป็นตัวแทนของ ผู้หญิงในยุคสมัยใหม่ 👩‍🎤 ที่สามารถเป็นทั้งผู้รักษามรดกทางวัฒนธรรมและเป็นผู้หญิงที่มีความทันสมัย (ผ่านสไตล์การแต่งกายและการนำเสนอแบบป๊อป) นอกจากนี้ เพลงที่กล้าแสดงออกถึงความผิดหวังในความรักและความช้ำ 💔 เป็นการเปิดพื้นที่ให้ผู้หญิงสามารถแสดงออกถึงความรู้สึกส่วนตัวในที่สาธารณะได้มากขึ้น โดยที่ยังคงรักษาภาพลักษณ์ที่ดูดีและไม่ฉีกกรอบทางสังคมมากนัก ซึ่งสอดคล้องกับยุคสมัยที่บทบาทของผู้หญิงเริ่มมีความหลากหลายมากขึ้น ในช่วงปี พ.ศ. 2525 ซึ่งเป็นช่วงที่สังคมกำลังฟื้นตัวหลังความขัดแย้งทางการเมืองครั้งใหญ่ ดนตรีที่ได้รับความนิยมสูงมักจะไม่มีวาระทางการเมืองที่ชัดเจน คณะดอกไม้ป่าเองก็เน้นที่ความบันเทิงและเรื่องราวส่วนตัว การหลีกเลี่ยงข้อความที่อาจสร้างความขัดแย้งทางการเมืองในบทเพลง ส่งผลให้ดอกไม้ป่าสามารถเข้าถึงผู้ชมหลักได้อย่างง่ายดาย ดอกไม้ป่าประสบความสำเร็จในเชิงพาณิชย์อย่างสูงในช่วงยุครุ่งเรือง 💵💶💷 ดังที่ปรากฏหลักฐานจากการออกอัลบั้ม Longplay เต็มรูปแบบหลายชุด และการมีอัลบั้มรวมเพลงฮิต การที่เพลงของวงถูกนำไปรวมอยู่ในอัลบั้มที่ทำยอดขายสูงร่วมกับศิลปินสำคัญแห่งยุค ตอกย้ำสถานะของพวกเขาในฐานะวงชั้นนำของตลาดเทปคาสเซ็ตต์ 📼 ซึ่งเป็นรูปแบบการบริโภคหลักในยุคนั้น ดอกไม้ป่าไม่ได้เป็นเพียงวงดนตรีที่ขายดี แต่ยังได้สร้างต้นแบบ 🏗️ ให้กับแนวเพลงผสมผสานที่ทรงอิทธิพล พวกเขาเป็นตัวอย่างสำคัญที่พิสูจน์ให้เห็นว่าดนตรีที่มีรากฐานลูกทุ่งสามารถนำเสนอในรูปแบบป๊อปสตริงที่มีคุณภาพสูงและประสบความสำเร็จในเชิงพาณิชย์ การเปิดทางนี้มีอิทธิพลต่อศิลปินรุ่นหลังจำนวนมากที่พยายามนำเสนอ "ลูกทุ่งสมัยใหม่" ซึ่งช่วยยืดอายุและปรับโฉมให้ดนตรีลูกทุ่งยังคงอยู่รอดในยุคที่ดนตรี String ครองตลาด การที่ดอกไม้ป่าสามารถนำเอาองค์ประกอบของลูกทุ่งและป๊อปมาผสมผสานกันได้อย่างลงตัวและได้รับความนิยมอย่างสูง ทำให้ผู้ผลิตเพลงเห็นว่า "สูตรผสม" นี้เป็นช่องทางที่มั่นคงในการขยายตลาดไปยังผู้ฟังที่มีรสนิยมหลากหลาย ถือเป็นการเร่งกระบวนการที่ทำให้ดนตรีสตริงได้ครอบครองความโดดเด่นในที่สุด มรดกทางดนตรีของดอกไม้ป่ายังคงยืนยง ⏳ เพลงของพวกเขายังคงถูกค้นหาและรับฟังในปัจจุบันผ่านช่องทางดิจิทัล ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความทนทานของทำนองและเนื้อหาที่เข้าถึงง่าย การปรับตัวสู่ยุคดิจิทัลยังเห็นได้จากการที่สมาชิกหลักของวงยังคงมีความเคลื่อนไหวในการกลับมาทำเพลงใหม่ในนามดอกไม้ป่า ("พลังรัก") และมีการสร้างช่องทาง YouTube เฉพาะ 🎥 การเคลื่อนไหวนี้เป็นตัวอย่างสำคัญที่แสดงให้เห็นว่าศิลปินยุคบุกเบิกสามารถใช้แพลตฟอร์มสมัยใหม่เพื่อรักษาและขยายฐานแฟนคลับให้เข้าถึงผู้ฟังรุ่นใหม่ได้ ✨ ✅✅ สรุป: มรดกของดอกไม้ป่า ✅✅ คณะดอกไม้ป่าจัดเป็นปรากฏการณ์ทางดนตรีและวัฒนธรรมที่มีความซับซ้อนในช่วงรอยต่อของสังคมไทย พวกเขาประสบความสำเร็จในการสร้างความสมดุลระหว่างมรดกทางดนตรีคลาสสิก (ผ่านสายเลือดสุนทราภรณ์) กับความต้องการของตลาดป๊อปที่เน้นความทันสมัยและคุณภาพการผลิตสูง บทเพลงของดอกไม้ป่าทำหน้าที่เป็นกลไกทางวัฒนธรรมที่ช่วยบรรเทาความตึงเครียดทางสังคมภายหลังวิกฤตการณ์ทางการเมือง ด้วยการนำเสนอความบันเทิงที่ปลอดภัยและเป็นทางออกทางวัฒนธรรมสำหรับกลุ่มผู้ย้ายถิ่นฐานที่ต้องการรักษาความเชื่อมโยงทางอารมณ์กับชนบท ในขณะที่ปรับตัวเข้าสู่ความเป็นเมืองอย่างเต็มตัว มรดกที่สำคัญที่สุดของคณะดอกไม้ป่าคือการเป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกที่แข็งแกร่งที่สุดของ "ดนตรีลูกทุ่งประยุกต์" 🎶 พวกเขาพิสูจน์ให้เห็นว่าความทันสมัยทางดนตรีไม่จำเป็นต้องตัดขาดจากรากฐานทางวัฒนธรรมดั้งเดิม และเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยกำหนดทิศทางของอุตสาหกรรมเพลงป๊อปไทยในทศวรรษต่อมาให้ยอมรับและผสมผสานแนวเพลงที่มีรากฐานมาจาก Luk Thung เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของเพลงกระแสหลักได้อย่างลงตัว 💯 #ลุงเล่าหลานฟัง https://youtu.be/NnrS7BYpRRc
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 239 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Com Laude ซื้อกิจการ Markmonitor มูลค่า $450 ล้าน — Newfold Digital หันไปโฟกัส Bluehost และ Network Solutions เต็มตัว”

    ในโลกของการจัดการโดเมนองค์กรที่มักถูกมองข้าม แต่มีบทบาทสำคัญต่อความมั่นคงของแบรนด์ออนไลน์ ล่าสุดเกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เมื่อ Com Laude บริษัทจากลอนดอนที่เชี่ยวชาญด้านบริการโดเมนสำหรับองค์กร ได้เข้าซื้อกิจการ Markmonitor จาก Newfold Digital ด้วยมูลค่าประมาณ 450 ล้านดอลลาร์

    Markmonitor ซึ่งมีฐานอยู่ที่เมือง Boise ให้บริการจัดการโดเมนแก่ลูกค้ากว่า 2,000 รายใน 80 ประเทศ โดยเน้นการปกป้องแบรนด์และความปลอดภัยของทรัพย์สินดิจิทัล การควบรวมครั้งนี้จะทำให้ Com Laude ขยายขอบเขตการให้บริการทั่วโลก พร้อมพัฒนาเครื่องมือใหม่ที่ใช้ AI เพื่อเสริมความสามารถในการปกป้องแบรนด์ออนไลน์

    ด้าน Newfold Digital ซึ่งเป็นเจ้าของแบรนด์เว็บโฮสติ้งชื่อดังอย่าง Bluehost และ Network Solutions ได้ตัดสินใจขาย Markmonitor เพื่อมุ่งเน้นทรัพยากรไปยังธุรกิจหลัก โดยเฉพาะการให้บริการแก่ลูกค้ารายย่อยและธุรกิจขนาดเล็กที่ต้องการสร้างตัวตนออนไลน์ผ่านเว็บไซต์และโดเมน โดยใช้เครื่องมือสร้างเว็บไซต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

    การตัดสินใจนี้สะท้อนถึงแนวโน้มของตลาดที่กำลังเปลี่ยนจากการให้บริการแบบเฉพาะกลุ่ม ไปสู่การขยายฐานลูกค้าในระดับ mass-market ซึ่งแม้จะมีการแข่งขันสูงจากผู้ให้บริการฟรีและราคาถูก แต่ Newfold เชื่อว่าการโฟกัสที่ Bluehost และ Network Solutions จะช่วยเร่งการเติบโตและสร้างคุณค่าให้กับลูกค้าได้มากขึ้นในระยะยาว

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Com Laude เข้าซื้อกิจการ Markmonitor จาก Newfold Digital มูลค่า $450 ล้าน
    Markmonitor มีลูกค้ากว่า 2,000 รายใน 80 ประเทศ เน้นการปกป้องแบรนด์และความปลอดภัย
    การควบรวมจะช่วยให้ Com Laude ขยายบริการทั่วโลก พร้อมพัฒนาเครื่องมือ AI ใหม่
    Newfold Digital ตัดสินใจขาย Markmonitor เพื่อโฟกัสที่ Bluehost และ Network Solutions
    Bluehost ให้บริการแก่ผู้ใช้ WordPress กว่า 5 ล้านราย
    Network Solutions เป็นผู้นำด้านโดเมนและการสร้างตัวตนออนไลน์สำหรับ SMB
    Newfold เน้นการใช้เครื่องมือสร้างเว็บไซต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อรองรับลูกค้ารายย่อย
    การขายครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ปรับโครงสร้างธุรกิจของ Newfold

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Com Laude เป็นผู้ให้บริการโดเมนองค์กรที่มีชื่อเสียงด้านบริการแบบ “white glove”
    Markmonitor เคยเป็นผู้นำในตลาด corporate registrar และมีบทบาทสำคัญในการปกป้องแบรนด์ระดับโลก
    ตลาด domain registrar สำหรับองค์กรมีมูลค่าสูงแต่ไม่เป็นที่รู้จักในวงกว้าง
    การใช้ AI ในการจัดการโดเมนช่วยตรวจจับการละเมิดแบรนด์และการโจมตีแบบฟิชชิ่งได้ดีขึ้น
    การควบรวมกิจการในตลาดนี้อาจนำไปสู่การพัฒนาเครื่องมือแบบครบวงจรสำหรับองค์กร

    https://www.techradar.com/pro/bluehost-owner-offloads-business-domain-registrar-markmonitor-to-focus-on-its-web-hosting-segment-and-its-seven-million-customers
    🌐 “Com Laude ซื้อกิจการ Markmonitor มูลค่า $450 ล้าน — Newfold Digital หันไปโฟกัส Bluehost และ Network Solutions เต็มตัว” ในโลกของการจัดการโดเมนองค์กรที่มักถูกมองข้าม แต่มีบทบาทสำคัญต่อความมั่นคงของแบรนด์ออนไลน์ ล่าสุดเกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เมื่อ Com Laude บริษัทจากลอนดอนที่เชี่ยวชาญด้านบริการโดเมนสำหรับองค์กร ได้เข้าซื้อกิจการ Markmonitor จาก Newfold Digital ด้วยมูลค่าประมาณ 450 ล้านดอลลาร์ Markmonitor ซึ่งมีฐานอยู่ที่เมือง Boise ให้บริการจัดการโดเมนแก่ลูกค้ากว่า 2,000 รายใน 80 ประเทศ โดยเน้นการปกป้องแบรนด์และความปลอดภัยของทรัพย์สินดิจิทัล การควบรวมครั้งนี้จะทำให้ Com Laude ขยายขอบเขตการให้บริการทั่วโลก พร้อมพัฒนาเครื่องมือใหม่ที่ใช้ AI เพื่อเสริมความสามารถในการปกป้องแบรนด์ออนไลน์ ด้าน Newfold Digital ซึ่งเป็นเจ้าของแบรนด์เว็บโฮสติ้งชื่อดังอย่าง Bluehost และ Network Solutions ได้ตัดสินใจขาย Markmonitor เพื่อมุ่งเน้นทรัพยากรไปยังธุรกิจหลัก โดยเฉพาะการให้บริการแก่ลูกค้ารายย่อยและธุรกิจขนาดเล็กที่ต้องการสร้างตัวตนออนไลน์ผ่านเว็บไซต์และโดเมน โดยใช้เครื่องมือสร้างเว็บไซต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI การตัดสินใจนี้สะท้อนถึงแนวโน้มของตลาดที่กำลังเปลี่ยนจากการให้บริการแบบเฉพาะกลุ่ม ไปสู่การขยายฐานลูกค้าในระดับ mass-market ซึ่งแม้จะมีการแข่งขันสูงจากผู้ให้บริการฟรีและราคาถูก แต่ Newfold เชื่อว่าการโฟกัสที่ Bluehost และ Network Solutions จะช่วยเร่งการเติบโตและสร้างคุณค่าให้กับลูกค้าได้มากขึ้นในระยะยาว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Com Laude เข้าซื้อกิจการ Markmonitor จาก Newfold Digital มูลค่า $450 ล้าน ➡️ Markmonitor มีลูกค้ากว่า 2,000 รายใน 80 ประเทศ เน้นการปกป้องแบรนด์และความปลอดภัย ➡️ การควบรวมจะช่วยให้ Com Laude ขยายบริการทั่วโลก พร้อมพัฒนาเครื่องมือ AI ใหม่ ➡️ Newfold Digital ตัดสินใจขาย Markmonitor เพื่อโฟกัสที่ Bluehost และ Network Solutions ➡️ Bluehost ให้บริการแก่ผู้ใช้ WordPress กว่า 5 ล้านราย ➡️ Network Solutions เป็นผู้นำด้านโดเมนและการสร้างตัวตนออนไลน์สำหรับ SMB ➡️ Newfold เน้นการใช้เครื่องมือสร้างเว็บไซต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อรองรับลูกค้ารายย่อย ➡️ การขายครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ปรับโครงสร้างธุรกิจของ Newfold ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Com Laude เป็นผู้ให้บริการโดเมนองค์กรที่มีชื่อเสียงด้านบริการแบบ “white glove” ➡️ Markmonitor เคยเป็นผู้นำในตลาด corporate registrar และมีบทบาทสำคัญในการปกป้องแบรนด์ระดับโลก ➡️ ตลาด domain registrar สำหรับองค์กรมีมูลค่าสูงแต่ไม่เป็นที่รู้จักในวงกว้าง ➡️ การใช้ AI ในการจัดการโดเมนช่วยตรวจจับการละเมิดแบรนด์และการโจมตีแบบฟิชชิ่งได้ดีขึ้น ➡️ การควบรวมกิจการในตลาดนี้อาจนำไปสู่การพัฒนาเครื่องมือแบบครบวงจรสำหรับองค์กร https://www.techradar.com/pro/bluehost-owner-offloads-business-domain-registrar-markmonitor-to-focus-on-its-web-hosting-segment-and-its-seven-million-customers
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 218 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Microsoft ทุ่ม 33 พันล้านดอลลาร์ให้ ‘Neoclouds’ — ดึง GPU จาก Nebius 100,000 ตัว เพื่อเร่งสร้าง AI Copilot รุ่นถัดไป”

    ในยุคที่ความต้องการพลังประมวลผล AI พุ่งทะยานจนศูนย์ข้อมูลทั่วโลกแทบไม่พอใช้งาน Microsoft ตัดสินใจเดินเกมใหม่ด้วยการลงทุนกว่า 33 พันล้านดอลลาร์ กับผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานหน้าใหม่ที่เรียกว่า “neoclouds” เช่น Nebius, CoreWeave, Nscale และ Lambda เพื่อเร่งขยายกำลังการผลิตโมเดล AI และบริการ Copilot ให้ทันกับความต้องการทั่วโลก

    ดีลที่ใหญ่ที่สุดคือการจับมือกับ Nebius มูลค่า 19.4 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งทำให้ Microsoft ได้สิทธิ์เข้าถึง Nvidia GB300 GPU มากกว่า 100,000 ตัว โดยใช้สำหรับงานภายใน เช่น การฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และผู้ช่วย AI สำหรับผู้บริโภค ซึ่งรวมถึงทีม CoreAI ที่อยู่เบื้องหลัง GitHub Copilot และ Copilot+ บน Windows

    Nebius ซึ่งมีรากจาก Yandex และปัจจุบันตั้งอยู่ในเนเธอร์แลนด์ ได้รับการสนับสนุนจาก Nvidia โดยตรง และมีศูนย์ข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI โดยเฉพาะ ต่างจาก hyperscaler รายใหญ่ที่ต้องรองรับงานทั่วไปด้วย

    กลยุทธ์นี้ช่วยให้ Microsoft สามารถ “ปลดล็อก” ศูนย์ข้อมูลของตัวเองเพื่อให้บริการลูกค้าได้มากขึ้น โดยย้ายงานฝึกโมเดลไปยัง neoclouds เช่น CoreWeave ที่เคยใช้ฝึกโมเดลของ OpenAI ใกล้เมืองพอร์ตแลนด์ และ Nscale ที่จะใช้สำหรับงาน inference ในยุโรป

    ขณะเดียวกัน Microsoft ก็ยังลงทุนในศูนย์ข้อมูลของตัวเอง เช่นโครงการใน Wisconsin ที่จะใช้พื้นที่กว่า 315 เอเคอร์ พร้อมไฟเบอร์ที่ยาวพอจะพันรอบโลก 4.5 รอบ และระบบพลังงานแบบ self-sustaining เพื่อรองรับการเติบโตของ AI ในระยะยาว

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Microsoft ลงทุนกว่า $33B กับ neoclouds เพื่อขยายกำลังประมวลผล AI
    ดีลกับ Nebius มูลค่า $19.4B ให้สิทธิ์ใช้ Nvidia GB300 GPU มากกว่า 100,000 ตัว
    ใช้สำหรับงานภายใน เช่น การฝึก LLM และผู้ช่วย AI สำหรับผู้บริโภค
    ทีม CoreAI อยู่เบื้องหลัง GitHub Copilot และ Copilot+
    Nebius เป็น neocloud ที่ออกแบบศูนย์ข้อมูลเพื่อ AI โดยเฉพาะ
    CoreWeave ใช้ฝึกโมเดลของ OpenAI ใกล้เมืองพอร์ตแลนด์
    Nscale จะใช้สำหรับ inference ในยุโรป
    Microsoft สร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ใน Wisconsin พร้อมระบบพลังงานอิสระ
    การใช้ neoclouds ช่วยให้ Microsoft ปลดล็อกศูนย์ข้อมูลของตัวเองเพื่อให้บริการลูกค้า

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    GB300 คือ GPU ระดับเซิร์ฟเวอร์รุ่นล่าสุดจาก Nvidia สำหรับงาน AI ขนาดใหญ่
    Neoclouds คือผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ไม่ใช่ hyperscaler แบบดั้งเดิม
    การใช้ neoclouds ช่วยลดเวลาในการจัดหาไฟและชิป ซึ่งเป็นอุปสรรคหลักของ hyperscaler
    Microsoft ใช้กลยุทธ์ “land-grab” เพื่อไม่ให้ถูกจำกัดด้วยกำลังประมวลผล
    Meta และ Google ยังไม่ลงทุนกับ neoclouds ในระดับเดียวกับ Microsoft

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/microsoft-inks-usd33-billion-in-deals-with-neoclouds-like-nebius-coreweave-nebius-deal-alone-secures-100-000-nvidia-gb300-chips-for-internal-use
    🌐 “Microsoft ทุ่ม 33 พันล้านดอลลาร์ให้ ‘Neoclouds’ — ดึง GPU จาก Nebius 100,000 ตัว เพื่อเร่งสร้าง AI Copilot รุ่นถัดไป” ในยุคที่ความต้องการพลังประมวลผล AI พุ่งทะยานจนศูนย์ข้อมูลทั่วโลกแทบไม่พอใช้งาน Microsoft ตัดสินใจเดินเกมใหม่ด้วยการลงทุนกว่า 33 พันล้านดอลลาร์ กับผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานหน้าใหม่ที่เรียกว่า “neoclouds” เช่น Nebius, CoreWeave, Nscale และ Lambda เพื่อเร่งขยายกำลังการผลิตโมเดล AI และบริการ Copilot ให้ทันกับความต้องการทั่วโลก ดีลที่ใหญ่ที่สุดคือการจับมือกับ Nebius มูลค่า 19.4 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งทำให้ Microsoft ได้สิทธิ์เข้าถึง Nvidia GB300 GPU มากกว่า 100,000 ตัว โดยใช้สำหรับงานภายใน เช่น การฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และผู้ช่วย AI สำหรับผู้บริโภค ซึ่งรวมถึงทีม CoreAI ที่อยู่เบื้องหลัง GitHub Copilot และ Copilot+ บน Windows Nebius ซึ่งมีรากจาก Yandex และปัจจุบันตั้งอยู่ในเนเธอร์แลนด์ ได้รับการสนับสนุนจาก Nvidia โดยตรง และมีศูนย์ข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI โดยเฉพาะ ต่างจาก hyperscaler รายใหญ่ที่ต้องรองรับงานทั่วไปด้วย กลยุทธ์นี้ช่วยให้ Microsoft สามารถ “ปลดล็อก” ศูนย์ข้อมูลของตัวเองเพื่อให้บริการลูกค้าได้มากขึ้น โดยย้ายงานฝึกโมเดลไปยัง neoclouds เช่น CoreWeave ที่เคยใช้ฝึกโมเดลของ OpenAI ใกล้เมืองพอร์ตแลนด์ และ Nscale ที่จะใช้สำหรับงาน inference ในยุโรป ขณะเดียวกัน Microsoft ก็ยังลงทุนในศูนย์ข้อมูลของตัวเอง เช่นโครงการใน Wisconsin ที่จะใช้พื้นที่กว่า 315 เอเคอร์ พร้อมไฟเบอร์ที่ยาวพอจะพันรอบโลก 4.5 รอบ และระบบพลังงานแบบ self-sustaining เพื่อรองรับการเติบโตของ AI ในระยะยาว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Microsoft ลงทุนกว่า $33B กับ neoclouds เพื่อขยายกำลังประมวลผล AI ➡️ ดีลกับ Nebius มูลค่า $19.4B ให้สิทธิ์ใช้ Nvidia GB300 GPU มากกว่า 100,000 ตัว ➡️ ใช้สำหรับงานภายใน เช่น การฝึก LLM และผู้ช่วย AI สำหรับผู้บริโภค ➡️ ทีม CoreAI อยู่เบื้องหลัง GitHub Copilot และ Copilot+ ➡️ Nebius เป็น neocloud ที่ออกแบบศูนย์ข้อมูลเพื่อ AI โดยเฉพาะ ➡️ CoreWeave ใช้ฝึกโมเดลของ OpenAI ใกล้เมืองพอร์ตแลนด์ ➡️ Nscale จะใช้สำหรับ inference ในยุโรป ➡️ Microsoft สร้างศูนย์ข้อมูลใหม่ใน Wisconsin พร้อมระบบพลังงานอิสระ ➡️ การใช้ neoclouds ช่วยให้ Microsoft ปลดล็อกศูนย์ข้อมูลของตัวเองเพื่อให้บริการลูกค้า ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GB300 คือ GPU ระดับเซิร์ฟเวอร์รุ่นล่าสุดจาก Nvidia สำหรับงาน AI ขนาดใหญ่ ➡️ Neoclouds คือผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ไม่ใช่ hyperscaler แบบดั้งเดิม ➡️ การใช้ neoclouds ช่วยลดเวลาในการจัดหาไฟและชิป ซึ่งเป็นอุปสรรคหลักของ hyperscaler ➡️ Microsoft ใช้กลยุทธ์ “land-grab” เพื่อไม่ให้ถูกจำกัดด้วยกำลังประมวลผล ➡️ Meta และ Google ยังไม่ลงทุนกับ neoclouds ในระดับเดียวกับ Microsoft https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/microsoft-inks-usd33-billion-in-deals-with-neoclouds-like-nebius-coreweave-nebius-deal-alone-secures-100-000-nvidia-gb300-chips-for-internal-use
    WWW.TOMSHARDWARE.COM
    Microsoft inks $33 billion in deals with 'neoclouds' like Nebius, CoreWeave — Nebius deal alone secures 100,000 Nvidia GB300 chips for internal use
    Microsoft is renting external GPU data centers for internal use so it can, in turn, rent out its own facilities to other customers.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 307 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Disaster Recovery ยุคใหม่: แผนรับมือภัยไซเบอร์และภัยธรรมชาติต้องเปลี่ยน — จากสำรองข้อมูลสู่การฟื้นธุรกิจในไม่กี่นาที”

    ในอดีต การสำรองข้อมูลและแผนฟื้นฟูระบบ (Disaster Recovery หรือ DR) เป็นเรื่องของฝ่ายไอทีและกฎหมายเท่านั้น แต่ในปี 2025 ทุกองค์กรต้องหันมาจริงจังกับเรื่องนี้ เพราะภัยคุกคามไม่ได้มาแค่จากไวรัสหรือไฟดับ แต่รวมถึง ransomware ที่สร้างโดย AI, ภัยธรรมชาติจากสภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลง, และความเสี่ยงจากระบบ cloud และ SaaS ที่กระจายอยู่ทั่วทุกมุมของธุรกิจ

    บทความจาก CSO Online ได้สรุปแนวทางใหม่ในการวางแผน DR และ Business Continuity (BC) ที่ไม่ใช่แค่การสำรองข้อมูล แต่คือการ “ฟื้นธุรกิจให้กลับมาทำงานได้ภายในไม่กี่นาที” โดยใช้แนวคิด Minimum Viable Business (MVB) และเทคโนโลยีอย่าง AI, backup-as-a-service (BaaS), และ disaster recovery-as-a-service (DRaaS) เพื่อให้การฟื้นตัวเป็นไปอย่างอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพ

    องค์กรต้องเริ่มจากการสร้างทีมข้ามสายงานที่รวมฝ่ายความปลอดภัย, กฎหมาย, การสื่อสาร, และฝ่ายปฏิบัติการ เพื่อวางแผนร่วมกันอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่เขียนแผนแล้วเก็บไว้เฉย ๆ ต้องมีการทดสอบจริง เช่น tabletop exercise แบบ gamified ที่ช่วยให้ทีมเข้าใจสถานการณ์จริง และรู้หน้าที่ของตนเองเมื่อเกิดเหตุ

    นอกจากนี้ยังต้องปรับกลยุทธ์การสำรองข้อมูลจากแบบ 3-2-1 ไปเป็น 3-2-1-1-0 โดยเพิ่มการสำรองแบบ air-gapped และเป้าหมาย “zero error” เพื่อรับมือกับ ransomware และความผิดพลาดของระบบ โดยใช้ AI ช่วยตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลและแนะนำจุดที่ควรสำรอง

    สุดท้ายคือการจัดการหลังเกิดเหตุ — ไม่ใช่แค่กู้ข้อมูลกลับมา แต่ต้องวิเคราะห์ว่าเกิดอะไรขึ้น และใช้ข้อมูลสำรองเพื่อวิเคราะห์เชิงลึก เช่น การใช้ backup เพื่อทำ inference หรือวิเคราะห์แนวโน้มธุรกิจในอนาคต

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    DR และ BC กลายเป็นเรื่องสำคัญระดับ C-suite และได้รับงบประมาณเพิ่มขึ้น
    แนวคิด Minimum Viable Business (MVB) คือการฟื้นฟูเฉพาะระบบที่จำเป็นก่อน
    เทคโนโลยีที่ใช้ ได้แก่ AI, BaaS, DRaaS, และระบบ backup อัตโนมัติ
    กลยุทธ์สำรองข้อมูลใหม่คือ 3-2-1-1-0 โดยเพิ่ม air-gapped backup และ zero error
    การทดสอบแผนควรใช้ tabletop exercise แบบ gamified เพื่อให้ทีมเข้าใจจริง
    การจัดการหลังเกิดเหตุต้องมี post-mortem และใช้ backup เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
    Gartner คาดว่า 85% ขององค์กรขนาดใหญ่จะใช้ BaaS ภายในปี 2029
    AI จะถูกใช้ในการจัดการ backup และ restore อย่างอัตโนมัติมากขึ้น

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    MVB คล้ายกับแนวคิด Minimum Viable Product (MVP) แต่ใช้กับระบบธุรกิจ
    DRaaS ช่วยให้ธุรกิจสามารถ failover ไปยังระบบสำรองได้ทันทีเมื่อเกิดเหตุ
    Gamified tabletop exercise ช่วยให้การฝึกซ้อมไม่เป็นแค่การอ่านสไลด์
    Agentic AI คือ AI ที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เอง เช่น การสำรองข้อมูล
    การใช้ backup เพื่อ inference คือการนำข้อมูลเก่ามาวิเคราะห์เชิงลึก เช่น พฤติกรรมลูกค้า

    https://www.csoonline.com/article/515730/business-continuity-and-disaster-recovery-planning-the-basics.html
    🧯 “Disaster Recovery ยุคใหม่: แผนรับมือภัยไซเบอร์และภัยธรรมชาติต้องเปลี่ยน — จากสำรองข้อมูลสู่การฟื้นธุรกิจในไม่กี่นาที” ในอดีต การสำรองข้อมูลและแผนฟื้นฟูระบบ (Disaster Recovery หรือ DR) เป็นเรื่องของฝ่ายไอทีและกฎหมายเท่านั้น แต่ในปี 2025 ทุกองค์กรต้องหันมาจริงจังกับเรื่องนี้ เพราะภัยคุกคามไม่ได้มาแค่จากไวรัสหรือไฟดับ แต่รวมถึง ransomware ที่สร้างโดย AI, ภัยธรรมชาติจากสภาพอากาศที่เปลี่ยนแปลง, และความเสี่ยงจากระบบ cloud และ SaaS ที่กระจายอยู่ทั่วทุกมุมของธุรกิจ บทความจาก CSO Online ได้สรุปแนวทางใหม่ในการวางแผน DR และ Business Continuity (BC) ที่ไม่ใช่แค่การสำรองข้อมูล แต่คือการ “ฟื้นธุรกิจให้กลับมาทำงานได้ภายในไม่กี่นาที” โดยใช้แนวคิด Minimum Viable Business (MVB) และเทคโนโลยีอย่าง AI, backup-as-a-service (BaaS), และ disaster recovery-as-a-service (DRaaS) เพื่อให้การฟื้นตัวเป็นไปอย่างอัตโนมัติและมีประสิทธิภาพ องค์กรต้องเริ่มจากการสร้างทีมข้ามสายงานที่รวมฝ่ายความปลอดภัย, กฎหมาย, การสื่อสาร, และฝ่ายปฏิบัติการ เพื่อวางแผนร่วมกันอย่างต่อเนื่อง ไม่ใช่แค่เขียนแผนแล้วเก็บไว้เฉย ๆ ต้องมีการทดสอบจริง เช่น tabletop exercise แบบ gamified ที่ช่วยให้ทีมเข้าใจสถานการณ์จริง และรู้หน้าที่ของตนเองเมื่อเกิดเหตุ นอกจากนี้ยังต้องปรับกลยุทธ์การสำรองข้อมูลจากแบบ 3-2-1 ไปเป็น 3-2-1-1-0 โดยเพิ่มการสำรองแบบ air-gapped และเป้าหมาย “zero error” เพื่อรับมือกับ ransomware และความผิดพลาดของระบบ โดยใช้ AI ช่วยตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลและแนะนำจุดที่ควรสำรอง สุดท้ายคือการจัดการหลังเกิดเหตุ — ไม่ใช่แค่กู้ข้อมูลกลับมา แต่ต้องวิเคราะห์ว่าเกิดอะไรขึ้น และใช้ข้อมูลสำรองเพื่อวิเคราะห์เชิงลึก เช่น การใช้ backup เพื่อทำ inference หรือวิเคราะห์แนวโน้มธุรกิจในอนาคต ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ DR และ BC กลายเป็นเรื่องสำคัญระดับ C-suite และได้รับงบประมาณเพิ่มขึ้น ➡️ แนวคิด Minimum Viable Business (MVB) คือการฟื้นฟูเฉพาะระบบที่จำเป็นก่อน ➡️ เทคโนโลยีที่ใช้ ได้แก่ AI, BaaS, DRaaS, และระบบ backup อัตโนมัติ ➡️ กลยุทธ์สำรองข้อมูลใหม่คือ 3-2-1-1-0 โดยเพิ่ม air-gapped backup และ zero error ➡️ การทดสอบแผนควรใช้ tabletop exercise แบบ gamified เพื่อให้ทีมเข้าใจจริง ➡️ การจัดการหลังเกิดเหตุต้องมี post-mortem และใช้ backup เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ➡️ Gartner คาดว่า 85% ขององค์กรขนาดใหญ่จะใช้ BaaS ภายในปี 2029 ➡️ AI จะถูกใช้ในการจัดการ backup และ restore อย่างอัตโนมัติมากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MVB คล้ายกับแนวคิด Minimum Viable Product (MVP) แต่ใช้กับระบบธุรกิจ ➡️ DRaaS ช่วยให้ธุรกิจสามารถ failover ไปยังระบบสำรองได้ทันทีเมื่อเกิดเหตุ ➡️ Gamified tabletop exercise ช่วยให้การฝึกซ้อมไม่เป็นแค่การอ่านสไลด์ ➡️ Agentic AI คือ AI ที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการได้เอง เช่น การสำรองข้อมูล ➡️ การใช้ backup เพื่อ inference คือการนำข้อมูลเก่ามาวิเคราะห์เชิงลึก เช่น พฤติกรรมลูกค้า https://www.csoonline.com/article/515730/business-continuity-and-disaster-recovery-planning-the-basics.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    Disaster recovery and business continuity: How to create an effective plan
    A well-structured — and well-rehearsed — business continuity and disaster recovery plan is more urgent than ever. Here’s how to keep your company up and running through interruptions of any kind.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 165 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Apple ยังไม่ต้องรีบ — นักวิเคราะห์ชี้แว่น AI ของ Meta ยังไม่ท้าทาย iPhone ecosystem ในอีก 2–3 ปี”

    ในขณะที่ Meta กำลังผลักดันแว่นตาอัจฉริยะ Ray-Ban Display ที่มาพร้อมฟีเจอร์ AI และการควบคุมด้วยสัญญาณจากมือผ่าน Neural Band นักวิเคราะห์จาก Oppenheimer อย่าง Martin Yang ได้ทดลองใช้งานจริงและสรุปว่า แม้จะเป็นก้าวใหม่ในโลก wearable แต่ยังไม่สามารถใช้งานได้ต่อเนื่องแบบ Apple Watch และยังห่างไกลจากการเป็นคู่แข่งของสมาร์ตโฟน

    Yang ระบุว่า Apple ยังมีเวลาอีก 2–3 ปีในการพัฒนาแว่นตาอัจฉริยะของตัวเอง โดยไม่ต้องกังวลว่า Meta จะเข้ามาแย่งพื้นที่ใน ecosystem ของตนได้ในระยะสั้น ซึ่งถือเป็นโอกาสทองสำหรับ Apple ในการปรับแต่งผลิตภัณฑ์ให้พร้อมก่อนเปิดตัว

    ในขณะเดียวกัน UBS Evidence Lab รายงานว่า iPhone 17 ได้ผ่านช่วงพีคของความต้องการหลังเปิดตัวไปแล้ว โดยเฉพาะรุ่น Air ที่มีดีไซน์บางและสเปกเบา ทำให้ความต้องการในตลาดจีนและตลาดหลักลดลงอย่างเห็นได้ชัด

    Apple เองก็มีการปรับกลยุทธ์ โดยหยุดพัฒนา Vision Pro รุ่นใหม่ (รหัส N100) เพื่อหันไปโฟกัสกับแว่นตา AI ที่จะเปิดตัวในปี 2026 ซึ่งจะมาพร้อมกล้อง, ไมโครโฟน, ลำโพง และ Siri รุ่นใหม่ที่สามารถโต้ตอบแบบเรียลไทม์ได้ โดยไม่จำเป็นต้องมีหน้าจอ AR ในตัว

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    นักวิเคราะห์จาก Oppenheimer ระบุว่าแว่น AI ของ Meta ยังไม่สามารถท้าทาย Apple ecosystem ได้ใน 2–3 ปี
    Ray-Ban Display ยังมีปัญหาเรื่องความสบายตาและการใช้งานต่อเนื่อง
    Apple หยุดพัฒนา Vision Pro รุ่นใหม่ (N100) เพื่อโฟกัสกับแว่น AI ที่จะเปิดตัวในปี 2026
    แว่น AI ของ Apple จะมีกล้อง, ไมโครโฟน, ลำโพง และ Siri รุ่นใหม่
    UBS พบว่า iPhone 17 ผ่านช่วงพีคของความต้องการหลังเปิดตัวแล้ว
    iPhone 17 Air มีความต้องการลดลงในหลายภูมิภาค รวมถึงจีน
    Apple เตรียมเปิดตัว iPhone 18 และรุ่นพับได้ในปี 2026 รวมทั้งหมด 6 รุ่น
    Morgan Stanley คาดว่า Apple จะขาย iPhone ได้ถึง 270 ล้านเครื่องในปี 2026

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Ray-Ban Display ใช้เทคโนโลยี EMG ผ่าน Neural Band เพื่อควบคุมด้วยมือ
    Apple Glass รุ่นแรกจะไม่มีหน้าจอ แต่ใช้ AI และเสียงเป็นหลัก
    Meta เปิดตัวแว่นตาอัจฉริยะรุ่นใหม่ในปี 2023 และได้รับความนิยมสูง
    Apple กำลังพัฒนาแว่นตา 2 รุ่น: รุ่น Companion (ไม่มีจอ) และรุ่น Display (มีจอในเลนส์)
    แว่นตาอัจฉริยะกำลังกลายเป็นอุปกรณ์ที่อาจมาแทนสมาร์ตโฟนในอนาคต

    https://wccftech.com/oppenheimer-believes-apple-ecosystem-is-safe-from-metas-ai-smart-glasses-for-the-next-2-3-years-ubs-finds-iphone-17-post-launch-peak-demand-is-over/
    🕶️ “Apple ยังไม่ต้องรีบ — นักวิเคราะห์ชี้แว่น AI ของ Meta ยังไม่ท้าทาย iPhone ecosystem ในอีก 2–3 ปี” ในขณะที่ Meta กำลังผลักดันแว่นตาอัจฉริยะ Ray-Ban Display ที่มาพร้อมฟีเจอร์ AI และการควบคุมด้วยสัญญาณจากมือผ่าน Neural Band นักวิเคราะห์จาก Oppenheimer อย่าง Martin Yang ได้ทดลองใช้งานจริงและสรุปว่า แม้จะเป็นก้าวใหม่ในโลก wearable แต่ยังไม่สามารถใช้งานได้ต่อเนื่องแบบ Apple Watch และยังห่างไกลจากการเป็นคู่แข่งของสมาร์ตโฟน Yang ระบุว่า Apple ยังมีเวลาอีก 2–3 ปีในการพัฒนาแว่นตาอัจฉริยะของตัวเอง โดยไม่ต้องกังวลว่า Meta จะเข้ามาแย่งพื้นที่ใน ecosystem ของตนได้ในระยะสั้น ซึ่งถือเป็นโอกาสทองสำหรับ Apple ในการปรับแต่งผลิตภัณฑ์ให้พร้อมก่อนเปิดตัว ในขณะเดียวกัน UBS Evidence Lab รายงานว่า iPhone 17 ได้ผ่านช่วงพีคของความต้องการหลังเปิดตัวไปแล้ว โดยเฉพาะรุ่น Air ที่มีดีไซน์บางและสเปกเบา ทำให้ความต้องการในตลาดจีนและตลาดหลักลดลงอย่างเห็นได้ชัด Apple เองก็มีการปรับกลยุทธ์ โดยหยุดพัฒนา Vision Pro รุ่นใหม่ (รหัส N100) เพื่อหันไปโฟกัสกับแว่นตา AI ที่จะเปิดตัวในปี 2026 ซึ่งจะมาพร้อมกล้อง, ไมโครโฟน, ลำโพง และ Siri รุ่นใหม่ที่สามารถโต้ตอบแบบเรียลไทม์ได้ โดยไม่จำเป็นต้องมีหน้าจอ AR ในตัว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ นักวิเคราะห์จาก Oppenheimer ระบุว่าแว่น AI ของ Meta ยังไม่สามารถท้าทาย Apple ecosystem ได้ใน 2–3 ปี ➡️ Ray-Ban Display ยังมีปัญหาเรื่องความสบายตาและการใช้งานต่อเนื่อง ➡️ Apple หยุดพัฒนา Vision Pro รุ่นใหม่ (N100) เพื่อโฟกัสกับแว่น AI ที่จะเปิดตัวในปี 2026 ➡️ แว่น AI ของ Apple จะมีกล้อง, ไมโครโฟน, ลำโพง และ Siri รุ่นใหม่ ➡️ UBS พบว่า iPhone 17 ผ่านช่วงพีคของความต้องการหลังเปิดตัวแล้ว ➡️ iPhone 17 Air มีความต้องการลดลงในหลายภูมิภาค รวมถึงจีน ➡️ Apple เตรียมเปิดตัว iPhone 18 และรุ่นพับได้ในปี 2026 รวมทั้งหมด 6 รุ่น ➡️ Morgan Stanley คาดว่า Apple จะขาย iPhone ได้ถึง 270 ล้านเครื่องในปี 2026 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Ray-Ban Display ใช้เทคโนโลยี EMG ผ่าน Neural Band เพื่อควบคุมด้วยมือ ➡️ Apple Glass รุ่นแรกจะไม่มีหน้าจอ แต่ใช้ AI และเสียงเป็นหลัก ➡️ Meta เปิดตัวแว่นตาอัจฉริยะรุ่นใหม่ในปี 2023 และได้รับความนิยมสูง ➡️ Apple กำลังพัฒนาแว่นตา 2 รุ่น: รุ่น Companion (ไม่มีจอ) และรุ่น Display (มีจอในเลนส์) ➡️ แว่นตาอัจฉริยะกำลังกลายเป็นอุปกรณ์ที่อาจมาแทนสมาร์ตโฟนในอนาคต https://wccftech.com/oppenheimer-believes-apple-ecosystem-is-safe-from-metas-ai-smart-glasses-for-the-next-2-3-years-ubs-finds-iphone-17-post-launch-peak-demand-is-over/
    WCCFTECH.COM
    Oppenheimer Believes Apple Ecosystem Is Safe From Meta's AI Smart Glasses For The Next 2-3 Years; UBS Finds iPhone 17 Post-Launch Peak Demand Is Over
    Morgan Stanley now expects Apple to ship a whopping 270 million iPhone units in 2026, helped along by six new iPhone launches next year.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 182 มุมมอง 0 รีวิว
  • รมว.กลาโหม ยันแนวคิดเมืองคู่แฝด "สระแก้ว-บันเตียเมียนเจย" แค่กลยุทธ์หวังผลักดันกัมพูชาออกจากพื้นที่ไทย รับอาจต้องใช้กำลังผลักดันกัมพูชา หลังถึงเส้นตาย 10 ต.ค.
    https://www.thai-tai.tv/news/21728/
    .
    #เมืองคู่แฝด #ชายแดนไทยกัมพูชา #ผลักดันพื้นที่ไทย #สภาความมั่นคงแห่งชาติ #สร้างรั้วชายแดน #การเมือง #ไทยไท
    รมว.กลาโหม ยันแนวคิดเมืองคู่แฝด "สระแก้ว-บันเตียเมียนเจย" แค่กลยุทธ์หวังผลักดันกัมพูชาออกจากพื้นที่ไทย รับอาจต้องใช้กำลังผลักดันกัมพูชา หลังถึงเส้นตาย 10 ต.ค. https://www.thai-tai.tv/news/21728/ . #เมืองคู่แฝด #ชายแดนไทยกัมพูชา #ผลักดันพื้นที่ไทย #สภาความมั่นคงแห่งชาติ #สร้างรั้วชายแดน #การเมือง #ไทยไท
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 131 มุมมอง 0 รีวิว
  • “เลิกหลบการเมืองในที่ทำงาน — เพราะการไม่เล่นเกม อาจทำให้คุณแพ้ตั้งแต่ยังไม่เริ่ม”

    บทความจาก Terrible Software ได้เปิดประเด็นที่หลายคนในสายงานวิศวกรรมและเทคโนโลยีมักหลีกเลี่ยง: “การเมืองในองค์กร” ซึ่งมักถูกมองว่าเป็นเรื่องสกปรก ไร้สาระ และไม่เกี่ยวกับงานจริง แต่ผู้เขียนกลับเสนอว่า การเมืองไม่ใช่ปัญหา — การเมืองที่แย่ต่างหากที่เป็นปัญหา และการแสร้งทำเป็นว่าไม่มีการเมืองในองค์กร คือการเปิดทางให้คนที่เข้าใจเกมนี้ได้เปรียบโดยไม่ต้องแข่งขันกับคุณเลย

    การเมืองในที่ทำงานไม่ใช่แค่การชิงดีชิงเด่น แต่คือการเข้าใจว่าใครมีอิทธิพล ใครตัดสินใจ และใครควรได้รับข้อมูลที่คุณมี เพื่อให้ไอเดียดี ๆ ไม่ถูกกลบไปโดยเสียงของคนที่ “พูดเก่งแต่คิดไม่ลึก” ผู้เขียนยกตัวอย่างว่า หลายครั้งที่โปรเจกต์ดี ๆ ถูกยกเลิก หรือเทคโนโลยีที่ไม่เหมาะสมถูกเลือกใช้ ไม่ใช่เพราะคนตัดสินใจโง่ แต่เพราะคนที่มีข้อมูลจริง “ไม่อยู่ในห้องนั้น” เพราะเขา “ไม่เล่นการเมือง”

    การเมืองที่ดีคือการสร้างความสัมพันธ์ก่อนจะต้องใช้มัน เช่น การคุยกับทีมอื่นเพื่อเข้าใจปัญหา หรือการนำเสนอไอเดียในภาษาที่ผู้บริหารเข้าใจ ไม่ใช่แค่พูดเรื่องเทคนิคอย่างเดียว การเมืองที่ดีคือการจัดการ stakeholder อย่างมีเป้าหมาย ไม่ใช่การแทงข้างหลัง

    บทความยังชี้ว่า คนที่เก่งด้านเทคนิคแต่ไม่ยอมเรียนรู้การเมืองในองค์กร มักจะรู้สึกว่าบริษัทตัดสินใจผิดบ่อย ๆ แต่ไม่เคยพยายามเข้าไปมีส่วนร่วมในการตัดสินใจนั้นเลย

    ข้อมูลสำคัญจากบทความ
    การเมืองในองค์กรคือการจัดการความสัมพันธ์ อิทธิพล และการสื่อสารเพื่อให้ไอเดียถูกนำไปใช้
    การหลีกเลี่ยงการเมืองไม่ทำให้มันหายไป แต่ทำให้คุณไม่มีส่วนร่วมในการตัดสินใจ
    ตัวอย่างของการเมืองที่ดี ได้แก่ stakeholder management, alignment, และ organizational awareness
    การสร้างความสัมพันธ์ก่อนจะต้องใช้ เช่น การคุยกับทีมอื่นล่วงหน้า เป็นการลงทุนที่คุ้มค่า
    การเข้าใจแรงจูงใจของผู้บริหาร เช่น การเน้นผลลัพธ์มากกว่าความสวยงามของโค้ด ช่วยให้ไอเดียถูกนำเสนอได้ดีขึ้น
    การมองการเมืองในแง่ดีช่วยให้คุณปกป้องทีมจากการตัดสินใจที่ผิดพลาด
    การมองว่า “ไอเดียดีจะชนะเสมอ” เป็นความคิดที่ไม่ตรงกับความจริงในองค์กร

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    วิศวกรที่เข้าใจการเมืองสามารถมีบทบาทในการกำหนดนโยบายระดับประเทศ เช่น ด้านโครงสร้างพื้นฐานหรือสิ่งแวดล้อม
    การเมืองในองค์กรมีหลายรูปแบบ เช่น legitimate power, reward power, และ information power2
    การสร้างพันธมิตรและการสื่อสารที่ชัดเจนเป็นหัวใจของกลยุทธ์การเมืองที่ดี
    การเมืองที่ดีสามารถนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงระดับองค์กรและสังคม เช่น การเคลื่อนไหวด้านสิ่งแวดล้อมหรือสิทธิมนุษยชน
    การเข้าใจโครงสร้างอำนาจในองค์กรช่วยให้คุณวางแผนการนำเสนอและการสนับสนุนไอเดียได้อย่างมีประสิทธิภาพ

    https://terriblesoftware.org/2025/10/01/stop-avoiding-politics/
    🏛️ “เลิกหลบการเมืองในที่ทำงาน — เพราะการไม่เล่นเกม อาจทำให้คุณแพ้ตั้งแต่ยังไม่เริ่ม” บทความจาก Terrible Software ได้เปิดประเด็นที่หลายคนในสายงานวิศวกรรมและเทคโนโลยีมักหลีกเลี่ยง: “การเมืองในองค์กร” ซึ่งมักถูกมองว่าเป็นเรื่องสกปรก ไร้สาระ และไม่เกี่ยวกับงานจริง แต่ผู้เขียนกลับเสนอว่า การเมืองไม่ใช่ปัญหา — การเมืองที่แย่ต่างหากที่เป็นปัญหา และการแสร้งทำเป็นว่าไม่มีการเมืองในองค์กร คือการเปิดทางให้คนที่เข้าใจเกมนี้ได้เปรียบโดยไม่ต้องแข่งขันกับคุณเลย การเมืองในที่ทำงานไม่ใช่แค่การชิงดีชิงเด่น แต่คือการเข้าใจว่าใครมีอิทธิพล ใครตัดสินใจ และใครควรได้รับข้อมูลที่คุณมี เพื่อให้ไอเดียดี ๆ ไม่ถูกกลบไปโดยเสียงของคนที่ “พูดเก่งแต่คิดไม่ลึก” ผู้เขียนยกตัวอย่างว่า หลายครั้งที่โปรเจกต์ดี ๆ ถูกยกเลิก หรือเทคโนโลยีที่ไม่เหมาะสมถูกเลือกใช้ ไม่ใช่เพราะคนตัดสินใจโง่ แต่เพราะคนที่มีข้อมูลจริง “ไม่อยู่ในห้องนั้น” เพราะเขา “ไม่เล่นการเมือง” การเมืองที่ดีคือการสร้างความสัมพันธ์ก่อนจะต้องใช้มัน เช่น การคุยกับทีมอื่นเพื่อเข้าใจปัญหา หรือการนำเสนอไอเดียในภาษาที่ผู้บริหารเข้าใจ ไม่ใช่แค่พูดเรื่องเทคนิคอย่างเดียว การเมืองที่ดีคือการจัดการ stakeholder อย่างมีเป้าหมาย ไม่ใช่การแทงข้างหลัง บทความยังชี้ว่า คนที่เก่งด้านเทคนิคแต่ไม่ยอมเรียนรู้การเมืองในองค์กร มักจะรู้สึกว่าบริษัทตัดสินใจผิดบ่อย ๆ แต่ไม่เคยพยายามเข้าไปมีส่วนร่วมในการตัดสินใจนั้นเลย ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ การเมืองในองค์กรคือการจัดการความสัมพันธ์ อิทธิพล และการสื่อสารเพื่อให้ไอเดียถูกนำไปใช้ ➡️ การหลีกเลี่ยงการเมืองไม่ทำให้มันหายไป แต่ทำให้คุณไม่มีส่วนร่วมในการตัดสินใจ ➡️ ตัวอย่างของการเมืองที่ดี ได้แก่ stakeholder management, alignment, และ organizational awareness ➡️ การสร้างความสัมพันธ์ก่อนจะต้องใช้ เช่น การคุยกับทีมอื่นล่วงหน้า เป็นการลงทุนที่คุ้มค่า ➡️ การเข้าใจแรงจูงใจของผู้บริหาร เช่น การเน้นผลลัพธ์มากกว่าความสวยงามของโค้ด ช่วยให้ไอเดียถูกนำเสนอได้ดีขึ้น ➡️ การมองการเมืองในแง่ดีช่วยให้คุณปกป้องทีมจากการตัดสินใจที่ผิดพลาด ➡️ การมองว่า “ไอเดียดีจะชนะเสมอ” เป็นความคิดที่ไม่ตรงกับความจริงในองค์กร ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ วิศวกรที่เข้าใจการเมืองสามารถมีบทบาทในการกำหนดนโยบายระดับประเทศ เช่น ด้านโครงสร้างพื้นฐานหรือสิ่งแวดล้อม ➡️ การเมืองในองค์กรมีหลายรูปแบบ เช่น legitimate power, reward power, และ information power2 ➡️ การสร้างพันธมิตรและการสื่อสารที่ชัดเจนเป็นหัวใจของกลยุทธ์การเมืองที่ดี ➡️ การเมืองที่ดีสามารถนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงระดับองค์กรและสังคม เช่น การเคลื่อนไหวด้านสิ่งแวดล้อมหรือสิทธิมนุษยชน ➡️ การเข้าใจโครงสร้างอำนาจในองค์กรช่วยให้คุณวางแผนการนำเสนอและการสนับสนุนไอเดียได้อย่างมีประสิทธิภาพ https://terriblesoftware.org/2025/10/01/stop-avoiding-politics/
    TERRIBLESOFTWARE.ORG
    Stop Avoiding Politics
    Most engineers think workplace politics is dirty. They’re wrong. Refusing to play politics doesn’t make you noble; it makes you ineffective.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 164 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Google เปลี่ยนโลโก้ ‘G’ เป็นแบบไล่เฉดสี — สัญลักษณ์ใหม่ของยุค AI ที่ไม่ใช่แค่เรื่องดีไซน์”

    หลังจากใช้โลโก้ตัวอักษร “G” แบบสี่สีแยกกันมาตั้งแต่ปี 2015 Google ได้ประกาศรีเฟรชโลโก้ครั้งใหญ่ในเดือนกันยายน 2025 โดยเปลี่ยนเป็นเวอร์ชันใหม่ที่ใช้การไล่เฉดสี (gradient) ระหว่างสีแดง เหลือง เขียว และน้ำเงิน ซึ่งยังคงเป็นสีประจำแบรนด์ แต่ถูกนำเสนอในรูปแบบที่ทันสมัยและมีชีวิตชีวามากขึ้น

    การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่แค่เรื่องความสวยงาม — Google ระบุว่าโลโก้ใหม่นี้เป็น “สัญลักษณ์ของยุค AI” ที่บริษัทกำลังเข้าสู่เต็มตัว โดยเฉพาะหลังจากเปิดตัว Gemini AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์หลักของ Google ที่ถูกฝังอยู่ในบริการต่าง ๆ เช่น Search, Workspace, Chrome และ Android

    โลโก้แบบไล่เฉดสีนี้เริ่มปรากฏใน Google Search ตั้งแต่ต้นปี และขยายไปยังแอปอื่น ๆ อย่างต่อเนื่อง รวมถึง favicon บนเว็บไซต์และไอคอนในมือถือ โดย Google ยืนยันว่าโลโก้ใหม่นี้จะกลายเป็นสัญลักษณ์หลักของทั้งแบรนด์และองค์กร

    นอกจากความสดใสของสีที่ไหลลื่นต่อกัน โลโก้ใหม่นี้ยังถูกออกแบบให้ดูดีในขนาดเล็ก เช่น บนแอปมือถือหรือ favicon ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้จดจำได้ง่ายขึ้น และสื่อถึงความลื่นไหลของประสบการณ์ใช้งานที่ขับเคลื่อนด้วย AI

    แม้โลโก้ “G” จะถูกเปลี่ยน แต่โลโก้คำว่า “Google” แบบเต็มยังคงเดิม เพื่อรักษาความคุ้นเคยของผู้ใช้ทั่วโลก

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Google เปลี่ยนโลโก้ “G” จากแบบสี่สีแยกเป็นแบบไล่เฉดสี (gradient)
    โลโก้ใหม่ใช้สีแดง เหลือง เขียว น้ำเงิน แบบไหลลื่นต่อกัน
    เป็นการรีเฟรชครั้งใหญ่ในรอบ 10 ปี นับจากการออกแบบโลโก้ปี 2015
    โลโก้ใหม่นี้เป็นสัญลักษณ์ของยุค AI ที่ Google กำลังเข้าสู่
    เริ่มใช้ใน Google Search และขยายไปยัง Android, Chrome, Gemini และ Workspace
    โลโก้แบบใหม่ดูดีในขนาดเล็ก เช่น favicon และไอคอนมือถือ
    โลโก้คำว่า “Google” แบบเต็มยังคงเดิม ไม่เปลี่ยนแปลง
    การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้แบรนด์มีความสอดคล้องและทันสมัยมากขึ้น

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    โลโก้ใหม่ปรากฏครั้งแรกใน Google Search บน iOS และ Pixel ก่อนขยายไป Android
    Gemini AI ใช้ดีไซน์แบบ “Gemini spark” ที่สอดคล้องกับโลโก้ G แบบใหม่
    การใช้ gradient ช่วยลดขอบแข็งของสี ทำให้โลโก้กลมกลืนกับแอปอื่น ๆ
    การออกแบบโลโก้ให้เหมาะกับขนาดเล็กช่วยเพิ่มการจดจำแบรนด์ในยุคมือถือ
    การเปลี่ยนโลโก้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ “AI-first” ของ Google

    https://securityonline.info/google-refreshes-its-g-logo-with-a-gradient-signaling-a-new-era-focused-on-ai/
    🎨 “Google เปลี่ยนโลโก้ ‘G’ เป็นแบบไล่เฉดสี — สัญลักษณ์ใหม่ของยุค AI ที่ไม่ใช่แค่เรื่องดีไซน์” หลังจากใช้โลโก้ตัวอักษร “G” แบบสี่สีแยกกันมาตั้งแต่ปี 2015 Google ได้ประกาศรีเฟรชโลโก้ครั้งใหญ่ในเดือนกันยายน 2025 โดยเปลี่ยนเป็นเวอร์ชันใหม่ที่ใช้การไล่เฉดสี (gradient) ระหว่างสีแดง เหลือง เขียว และน้ำเงิน ซึ่งยังคงเป็นสีประจำแบรนด์ แต่ถูกนำเสนอในรูปแบบที่ทันสมัยและมีชีวิตชีวามากขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่แค่เรื่องความสวยงาม — Google ระบุว่าโลโก้ใหม่นี้เป็น “สัญลักษณ์ของยุค AI” ที่บริษัทกำลังเข้าสู่เต็มตัว โดยเฉพาะหลังจากเปิดตัว Gemini AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์หลักของ Google ที่ถูกฝังอยู่ในบริการต่าง ๆ เช่น Search, Workspace, Chrome และ Android โลโก้แบบไล่เฉดสีนี้เริ่มปรากฏใน Google Search ตั้งแต่ต้นปี และขยายไปยังแอปอื่น ๆ อย่างต่อเนื่อง รวมถึง favicon บนเว็บไซต์และไอคอนในมือถือ โดย Google ยืนยันว่าโลโก้ใหม่นี้จะกลายเป็นสัญลักษณ์หลักของทั้งแบรนด์และองค์กร นอกจากความสดใสของสีที่ไหลลื่นต่อกัน โลโก้ใหม่นี้ยังถูกออกแบบให้ดูดีในขนาดเล็ก เช่น บนแอปมือถือหรือ favicon ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้จดจำได้ง่ายขึ้น และสื่อถึงความลื่นไหลของประสบการณ์ใช้งานที่ขับเคลื่อนด้วย AI แม้โลโก้ “G” จะถูกเปลี่ยน แต่โลโก้คำว่า “Google” แบบเต็มยังคงเดิม เพื่อรักษาความคุ้นเคยของผู้ใช้ทั่วโลก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Google เปลี่ยนโลโก้ “G” จากแบบสี่สีแยกเป็นแบบไล่เฉดสี (gradient) ➡️ โลโก้ใหม่ใช้สีแดง เหลือง เขียว น้ำเงิน แบบไหลลื่นต่อกัน ➡️ เป็นการรีเฟรชครั้งใหญ่ในรอบ 10 ปี นับจากการออกแบบโลโก้ปี 2015 ➡️ โลโก้ใหม่นี้เป็นสัญลักษณ์ของยุค AI ที่ Google กำลังเข้าสู่ ➡️ เริ่มใช้ใน Google Search และขยายไปยัง Android, Chrome, Gemini และ Workspace ➡️ โลโก้แบบใหม่ดูดีในขนาดเล็ก เช่น favicon และไอคอนมือถือ ➡️ โลโก้คำว่า “Google” แบบเต็มยังคงเดิม ไม่เปลี่ยนแปลง ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้แบรนด์มีความสอดคล้องและทันสมัยมากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โลโก้ใหม่ปรากฏครั้งแรกใน Google Search บน iOS และ Pixel ก่อนขยายไป Android ➡️ Gemini AI ใช้ดีไซน์แบบ “Gemini spark” ที่สอดคล้องกับโลโก้ G แบบใหม่ ➡️ การใช้ gradient ช่วยลดขอบแข็งของสี ทำให้โลโก้กลมกลืนกับแอปอื่น ๆ ➡️ การออกแบบโลโก้ให้เหมาะกับขนาดเล็กช่วยเพิ่มการจดจำแบรนด์ในยุคมือถือ ➡️ การเปลี่ยนโลโก้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ “AI-first” ของ Google https://securityonline.info/google-refreshes-its-g-logo-with-a-gradient-signaling-a-new-era-focused-on-ai/
    SECURITYONLINE.INFO
    Google Refreshes its "G" Logo with a Gradient, Signaling a New Era Focused on AI
    Google is updating its iconic 'G' logo with a brighter, gradient-enhanced design. The change is a subtle but powerful signal of the company's transition to an AI-first future.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 174 มุมมอง 0 รีวิว
  • “VPS หรือ Dedicated Server? ผลสำรวจ 1,000 ผู้บริหาร IT ชี้ชัด ปี 2025 โครงสร้างโฮสติ้งไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่คือกลยุทธ์ธุรกิจ”

    ในยุคที่ AI และความเร็วของระบบกลายเป็นหัวใจของธุรกิจ ผลสำรวจจาก Liquid Web ที่สอบถามผู้บริหาร IT กว่า 1,000 คน เผยให้เห็นภาพชัดเจนว่า การเลือกใช้ VPS หรือ Dedicated Server ไม่ได้ขึ้นอยู่กับแค่ประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความยืดหยุ่นด้านต้นทุน การสนับสนุนทางเทคนิค และความยั่งยืนในระยะยาว

    ผลสำรวจพบว่า 36% ของผู้ตอบแบบสอบถามให้ “ประสิทธิภาพ” เป็นปัจจัยอันดับหนึ่งในการเลือกโฮสติ้ง ขณะที่ 35% ให้ความสำคัญกับ “ต้นทุน” ซึ่งสะท้อนว่าทั้งสองปัจจัยมีน้ำหนักใกล้เคียงกันอย่างมาก

    VPS (Virtual Private Server) ยังคงเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับทีมขนาดเล็กที่ต้องการความยืดหยุ่นและประหยัดงบประมาณ โดย 71% ของผู้ใช้ VPS คาดว่าจะต้องขยายระบบในอนาคต เทียบกับ 64% ของผู้ใช้ Dedicated Server ส่วน Dedicated Server ได้รับความนิยมในกลุ่มที่ต้องการความมั่นคง ความปลอดภัย และการควบคุมสูง เช่น ธุรกิจอีคอมเมิร์ซหรือฐานข้อมูลขนาดใหญ่

    สิ่งที่น่าสนใจคือ “การสนับสนุนทางเทคนิค” กลายเป็นปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อการตัดสินใจ โดยเกือบ 80% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าการมีทีมสนับสนุน 24/7 เป็นสิ่งจำเป็น และมากกว่าหนึ่งในสามเคยประสบปัญหาธุรกิจหยุดชะงักจากการสนับสนุนที่ล่าช้าหรือไม่เพียงพอ

    นอกจากนี้ ความยั่งยืนและการปฏิบัติตามข้อกำหนด (compliance) ก็เริ่มมีบทบาทมากขึ้น โดย 39% ให้ความสำคัญกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และ 75% ยินดีจ่ายเพิ่มเพื่อใช้บริการที่มีการรับรองว่าเป็น low-carbon hosting

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    ผลสำรวจจาก Liquid Web สอบถามผู้บริหาร IT 1,000 คนเกี่ยวกับการเลือก VPS และ Dedicated Server
    36% ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพ ขณะที่ 35% เน้นต้นทุน
    VPS เหมาะกับทีมขนาดเล็กที่ต้องการความยืดหยุ่นและประหยัดงบ
    71% ของผู้ใช้ VPS คาดว่าจะต้องขยายระบบ เทียบกับ 64% ของผู้ใช้ Dedicated Server
    Dedicated Server ได้รับความนิยมในงานที่ต้องการความมั่นคงและความปลอดภัย เช่น ฐานข้อมูลและอีคอมเมิร์ซ
    80% ของผู้ตอบแบบสอบถามให้ความสำคัญกับการสนับสนุนทางเทคนิค 24/7
    มากกว่าหนึ่งในสามเคยประสบปัญหาธุรกิจหยุดชะงักจากการสนับสนุนที่ล่าช้า
    39% ให้ความสำคัญกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และ 75% ยินดีจ่ายเพิ่มเพื่อ low-carbon hosting
    85% เห็นว่าการปฏิบัติตามข้อกำหนด (compliance) เป็นสิ่งจำเป็น

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    VPS ใช้เทคโนโลยี virtualization เพื่อแบ่งทรัพยากรจากเซิร์ฟเวอร์จริงให้หลายผู้ใช้
    Dedicated Server ให้ทรัพยากรทั้งหมดแก่ผู้ใช้คนเดียว ทำให้มีความเสถียรและปลอดภัยสูง
    VPS เหมาะกับงานที่มีความต้องการเปลี่ยนแปลงบ่อย เช่น dev/test หรือเว็บแอป
    Dedicated Server เหมาะกับงานที่ต้องการ uptime สูงและการควบคุมระดับลึก
    การสนับสนุนแบบ live chat และโทรศัพท์ยังเป็นช่องทางที่ผู้ใช้ไว้วางใจมากกว่า AI chatbot

    https://www.techradar.com/pro/vps-vs-dedicated-hosting-in-2025-cost-performance-and-support-priorities-revealed
    🖥️ “VPS หรือ Dedicated Server? ผลสำรวจ 1,000 ผู้บริหาร IT ชี้ชัด ปี 2025 โครงสร้างโฮสติ้งไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่คือกลยุทธ์ธุรกิจ” ในยุคที่ AI และความเร็วของระบบกลายเป็นหัวใจของธุรกิจ ผลสำรวจจาก Liquid Web ที่สอบถามผู้บริหาร IT กว่า 1,000 คน เผยให้เห็นภาพชัดเจนว่า การเลือกใช้ VPS หรือ Dedicated Server ไม่ได้ขึ้นอยู่กับแค่ประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความยืดหยุ่นด้านต้นทุน การสนับสนุนทางเทคนิค และความยั่งยืนในระยะยาว ผลสำรวจพบว่า 36% ของผู้ตอบแบบสอบถามให้ “ประสิทธิภาพ” เป็นปัจจัยอันดับหนึ่งในการเลือกโฮสติ้ง ขณะที่ 35% ให้ความสำคัญกับ “ต้นทุน” ซึ่งสะท้อนว่าทั้งสองปัจจัยมีน้ำหนักใกล้เคียงกันอย่างมาก VPS (Virtual Private Server) ยังคงเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับทีมขนาดเล็กที่ต้องการความยืดหยุ่นและประหยัดงบประมาณ โดย 71% ของผู้ใช้ VPS คาดว่าจะต้องขยายระบบในอนาคต เทียบกับ 64% ของผู้ใช้ Dedicated Server ส่วน Dedicated Server ได้รับความนิยมในกลุ่มที่ต้องการความมั่นคง ความปลอดภัย และการควบคุมสูง เช่น ธุรกิจอีคอมเมิร์ซหรือฐานข้อมูลขนาดใหญ่ สิ่งที่น่าสนใจคือ “การสนับสนุนทางเทคนิค” กลายเป็นปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อการตัดสินใจ โดยเกือบ 80% ของผู้ตอบแบบสอบถามระบุว่าการมีทีมสนับสนุน 24/7 เป็นสิ่งจำเป็น และมากกว่าหนึ่งในสามเคยประสบปัญหาธุรกิจหยุดชะงักจากการสนับสนุนที่ล่าช้าหรือไม่เพียงพอ นอกจากนี้ ความยั่งยืนและการปฏิบัติตามข้อกำหนด (compliance) ก็เริ่มมีบทบาทมากขึ้น โดย 39% ให้ความสำคัญกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และ 75% ยินดีจ่ายเพิ่มเพื่อใช้บริการที่มีการรับรองว่าเป็น low-carbon hosting ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ผลสำรวจจาก Liquid Web สอบถามผู้บริหาร IT 1,000 คนเกี่ยวกับการเลือก VPS และ Dedicated Server ➡️ 36% ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพ ขณะที่ 35% เน้นต้นทุน ➡️ VPS เหมาะกับทีมขนาดเล็กที่ต้องการความยืดหยุ่นและประหยัดงบ ➡️ 71% ของผู้ใช้ VPS คาดว่าจะต้องขยายระบบ เทียบกับ 64% ของผู้ใช้ Dedicated Server ➡️ Dedicated Server ได้รับความนิยมในงานที่ต้องการความมั่นคงและความปลอดภัย เช่น ฐานข้อมูลและอีคอมเมิร์ซ ➡️ 80% ของผู้ตอบแบบสอบถามให้ความสำคัญกับการสนับสนุนทางเทคนิค 24/7 ➡️ มากกว่าหนึ่งในสามเคยประสบปัญหาธุรกิจหยุดชะงักจากการสนับสนุนที่ล่าช้า ➡️ 39% ให้ความสำคัญกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และ 75% ยินดีจ่ายเพิ่มเพื่อ low-carbon hosting ➡️ 85% เห็นว่าการปฏิบัติตามข้อกำหนด (compliance) เป็นสิ่งจำเป็น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ VPS ใช้เทคโนโลยี virtualization เพื่อแบ่งทรัพยากรจากเซิร์ฟเวอร์จริงให้หลายผู้ใช้ ➡️ Dedicated Server ให้ทรัพยากรทั้งหมดแก่ผู้ใช้คนเดียว ทำให้มีความเสถียรและปลอดภัยสูง ➡️ VPS เหมาะกับงานที่มีความต้องการเปลี่ยนแปลงบ่อย เช่น dev/test หรือเว็บแอป ➡️ Dedicated Server เหมาะกับงานที่ต้องการ uptime สูงและการควบคุมระดับลึก ➡️ การสนับสนุนแบบ live chat และโทรศัพท์ยังเป็นช่องทางที่ผู้ใช้ไว้วางใจมากกว่า AI chatbot https://www.techradar.com/pro/vps-vs-dedicated-hosting-in-2025-cost-performance-and-support-priorities-revealed
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 240 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Samsung หั่นราคาชิป 2nm ลง 33% — เปิดเกมรุก TSMC หวังพลิกสถานการณ์โรงงานว่าง”

    Samsung Foundry กำลังเดินเกมรุกครั้งใหญ่ในตลาดการผลิตชิประดับสูง ด้วยการลดราคาชิป 2nm ลงเหลือเพียง 20,000 ดอลลาร์ต่อแผ่นเวเฟอร์ ซึ่งต่ำกว่าราคาของ TSMC ที่คาดว่าจะอยู่ที่ 30,000 ดอลลาร์ถึง 33% การลดราคาครั้งนี้ไม่ใช่แค่กลยุทธ์การตลาด แต่เป็นความพยายามของ Samsung ในการเติมเต็มกำลังการผลิตที่ยังว่างอยู่ในโรงงานที่ลงทุนไปหลายพันล้านดอลลาร์ทั้งในเกาหลีใต้และสหรัฐฯ

    แม้ TSMC จะยังครองตลาดด้วยลูกค้ารายใหญ่ เช่น NVIDIA และ AMD ที่เลือกใช้เทคโนโลยี 2nm ของ TSMC สำหรับชิปยุคถัดไป แต่ Samsung ก็เริ่มเห็นผลจากกลยุทธ์ลดราคา โดยสามารถคว้าดีลมูลค่า 16.5 พันล้านดอลลาร์กับ Tesla สำหรับการผลิตชิป AI รุ่นใหม่ที่ใช้ในระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติและรถแท็กซี่ไร้คนขับของ Tesla2

    นอกจากนี้ยังมีข่าวลือว่า Samsung อาจได้รับงานผลิตชิปสำหรับโครงการ xAI ของ Elon Musk ด้วย ซึ่งจะเป็นการขยายบทบาทของ Samsung ในตลาด AI hardware ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว

    แม้จะมีความคืบหน้า แต่ Samsung ยังต้องเผชิญกับความท้าทายด้านคุณภาพและ yield rate โดยรายงานล่าสุดระบุว่าอัตราการผลิตสำเร็จของชิป 2nm อยู่ที่ประมาณ 40% และตั้งเป้าไว้ที่ 60% ภายในสิ้นปี 2025 ซึ่งยังต่ำกว่ามาตรฐานของ TSMC ที่มี yield สูงกว่า 80% ในหลายรุ่น

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Samsung ลดราคาชิป 2nm เหลือ 20,000 ดอลลาร์ต่อเวเฟอร์ ต่ำกว่า TSMC ถึง 33%
    เป็นกลยุทธ์เพื่อดึงลูกค้าเข้าสู่กำลังการผลิตที่ยังว่างในโรงงานที่ลงทุนไปหลายพันล้านดอลลาร์
    TSMC ยังคงครองตลาดด้วยลูกค้ารายใหญ่ เช่น NVIDIA และ AMD
    Samsung ได้ดีลมูลค่า 16.5 พันล้านดอลลาร์กับ Tesla สำหรับชิป AI รุ่นใหม่
    มีแนวโน้มว่า Samsung อาจผลิตชิปให้กับโครงการ xAI ของ Elon Musk
    Yield rate ของชิป 2nm ของ Samsung อยู่ที่ประมาณ 40% และตั้งเป้าไว้ที่ 60% ภายในสิ้นปี
    Samsung ใช้เทคโนโลยี Gate-All-Around (GAA) ในการพัฒนา node 2nm
    โรงงานในเท็กซัสของ Samsung เป็นจุดยุทธศาสตร์สำคัญในการผลิตชิปในสหรัฐฯ

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    การผลิตชิประดับ 2nm ต้องใช้เทคโนโลยี lithography ขั้นสูง เช่น EUV (Extreme Ultraviolet)
    Yield rate ต่ำหมายถึงต้นทุนต่อชิปสูงขึ้น แม้ราคาต่อเวเฟอร์จะถูกลง
    TSMC มีส่วนแบ่งตลาดการผลิตชิประดับสูงมากกว่า 67% ขณะที่ Samsung อยู่ที่ประมาณ 7.7%
    การแข่งขันด้านราคาสามารถดึงดูดลูกค้าใหม่ แต่ต้องแลกกับ margin ที่ลดลง
    Tesla และ xAI เป็นผู้เล่นสำคัญในตลาด AI ที่ต้องการชิปประสิทธิภาพสูงและผลิตในสหรัฐฯ

    https://www.techpowerup.com/341465/samsung-cuts-2-nm-node-pricing-by-33-in-tsmc-competition-push
    💥 “Samsung หั่นราคาชิป 2nm ลง 33% — เปิดเกมรุก TSMC หวังพลิกสถานการณ์โรงงานว่าง” Samsung Foundry กำลังเดินเกมรุกครั้งใหญ่ในตลาดการผลิตชิประดับสูง ด้วยการลดราคาชิป 2nm ลงเหลือเพียง 20,000 ดอลลาร์ต่อแผ่นเวเฟอร์ ซึ่งต่ำกว่าราคาของ TSMC ที่คาดว่าจะอยู่ที่ 30,000 ดอลลาร์ถึง 33% การลดราคาครั้งนี้ไม่ใช่แค่กลยุทธ์การตลาด แต่เป็นความพยายามของ Samsung ในการเติมเต็มกำลังการผลิตที่ยังว่างอยู่ในโรงงานที่ลงทุนไปหลายพันล้านดอลลาร์ทั้งในเกาหลีใต้และสหรัฐฯ แม้ TSMC จะยังครองตลาดด้วยลูกค้ารายใหญ่ เช่น NVIDIA และ AMD ที่เลือกใช้เทคโนโลยี 2nm ของ TSMC สำหรับชิปยุคถัดไป แต่ Samsung ก็เริ่มเห็นผลจากกลยุทธ์ลดราคา โดยสามารถคว้าดีลมูลค่า 16.5 พันล้านดอลลาร์กับ Tesla สำหรับการผลิตชิป AI รุ่นใหม่ที่ใช้ในระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติและรถแท็กซี่ไร้คนขับของ Tesla2 นอกจากนี้ยังมีข่าวลือว่า Samsung อาจได้รับงานผลิตชิปสำหรับโครงการ xAI ของ Elon Musk ด้วย ซึ่งจะเป็นการขยายบทบาทของ Samsung ในตลาด AI hardware ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว แม้จะมีความคืบหน้า แต่ Samsung ยังต้องเผชิญกับความท้าทายด้านคุณภาพและ yield rate โดยรายงานล่าสุดระบุว่าอัตราการผลิตสำเร็จของชิป 2nm อยู่ที่ประมาณ 40% และตั้งเป้าไว้ที่ 60% ภายในสิ้นปี 2025 ซึ่งยังต่ำกว่ามาตรฐานของ TSMC ที่มี yield สูงกว่า 80% ในหลายรุ่น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Samsung ลดราคาชิป 2nm เหลือ 20,000 ดอลลาร์ต่อเวเฟอร์ ต่ำกว่า TSMC ถึง 33% ➡️ เป็นกลยุทธ์เพื่อดึงลูกค้าเข้าสู่กำลังการผลิตที่ยังว่างในโรงงานที่ลงทุนไปหลายพันล้านดอลลาร์ ➡️ TSMC ยังคงครองตลาดด้วยลูกค้ารายใหญ่ เช่น NVIDIA และ AMD ➡️ Samsung ได้ดีลมูลค่า 16.5 พันล้านดอลลาร์กับ Tesla สำหรับชิป AI รุ่นใหม่ ➡️ มีแนวโน้มว่า Samsung อาจผลิตชิปให้กับโครงการ xAI ของ Elon Musk ➡️ Yield rate ของชิป 2nm ของ Samsung อยู่ที่ประมาณ 40% และตั้งเป้าไว้ที่ 60% ภายในสิ้นปี ➡️ Samsung ใช้เทคโนโลยี Gate-All-Around (GAA) ในการพัฒนา node 2nm ➡️ โรงงานในเท็กซัสของ Samsung เป็นจุดยุทธศาสตร์สำคัญในการผลิตชิปในสหรัฐฯ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การผลิตชิประดับ 2nm ต้องใช้เทคโนโลยี lithography ขั้นสูง เช่น EUV (Extreme Ultraviolet) ➡️ Yield rate ต่ำหมายถึงต้นทุนต่อชิปสูงขึ้น แม้ราคาต่อเวเฟอร์จะถูกลง ➡️ TSMC มีส่วนแบ่งตลาดการผลิตชิประดับสูงมากกว่า 67% ขณะที่ Samsung อยู่ที่ประมาณ 7.7% ➡️ การแข่งขันด้านราคาสามารถดึงดูดลูกค้าใหม่ แต่ต้องแลกกับ margin ที่ลดลง ➡️ Tesla และ xAI เป็นผู้เล่นสำคัญในตลาด AI ที่ต้องการชิปประสิทธิภาพสูงและผลิตในสหรัฐฯ https://www.techpowerup.com/341465/samsung-cuts-2-nm-node-pricing-by-33-in-tsmc-competition-push
    WWW.TECHPOWERUP.COM
    Samsung Cuts 2 nm Node Pricing by 33% in TSMC Competition Push
    Samsung has cut its 2 nm wafer prices to $20,000 offering a 33% discount compared to TSMC's expected $30,000 per wafer cost, industry reports say. The company aims to draw customers to its underused advanced manufacturing capacity. The Korean chipmaker faces big pressure to get returns on billions i...
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 221 มุมมอง 0 รีวิว
  • “DeepSeek-V3.2-Exp เปิดตัวแล้ว — โมเดล AI จีนที่ท้าชน OpenAI ด้วยประสิทธิภาพสูงและต้นทุนต่ำ”

    DeepSeek บริษัท AI จากเมืองหางโจว ประเทศจีน ได้เปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อว่า DeepSeek-V3.2-Exp ซึ่งถูกระบุว่าเป็น “ขั้นกลาง” ก่อนเข้าสู่สถาปัตยกรรมรุ่นถัดไปที่บริษัทกำลังพัฒนาอยู่ โมเดลนี้ถูกปล่อยผ่านแพลตฟอร์ม Hugging Face และถือเป็นการทดลองเชิงเทคนิคที่มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกและการประมวลผลข้อความยาว โดยไม่เน้นการไล่คะแนนบน leaderboard แบบเดิม

    จุดเด่นของ V3.2-Exp คือการใช้กลไกใหม่ที่เรียกว่า DeepSeek Sparse Attention (DSA) ซึ่งช่วยลดต้นทุนการคำนวณอย่างมาก และยังคงคุณภาพของผลลัพธ์ไว้ใกล้เคียงกับรุ่นก่อนหน้าอย่าง V3.1-Terminus โดยทีมงานได้ตั้งค่าการฝึกให้เหมือนกันทุกประการ เพื่อพิสูจน์ว่า “ความเร็วและประสิทธิภาพ” คือสิ่งที่พัฒนาได้จริง โดยไม่ต้องแลกกับคุณภาพ

    นอกจากนี้ DeepSeek ยังประกาศลดราคาการใช้งาน API ลงกว่า 50% เพื่อแข่งขันกับคู่แข่งทั้งในประเทศ เช่น Alibaba Qwen และระดับโลกอย่าง OpenAI ซึ่งถือเป็นการเปิดศึกด้านราคาในตลาดโมเดลภาษาอย่างชัดเจน

    แม้โมเดลนี้จะยังไม่ใช่รุ่น “next-gen” ที่หลายคนรอคอย แต่ก็ถือเป็นการกลับมาอย่างมั่นใจของ DeepSeek หลังจากโมเดล R2 ถูกเลื่อนออกไปอย่างไม่มีกำหนด เนื่องจากปัญหาด้านฮาร์ดแวร์ โดยเฉพาะการฝึกบนชิป Ascend ของ Huawei ที่ไม่สามารถทำงานได้ตามเป้า ทำให้ต้องกลับมาใช้ Nvidia อีกครั้ง

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    DeepSeek เปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อ DeepSeek-V3.2-Exp บน Hugging Face
    เป็นการทดลองเพื่อเตรียมเข้าสู่สถาปัตยกรรมรุ่นถัดไปของบริษัท
    ใช้กลไก DeepSeek Sparse Attention (DSA) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อความยาว
    ตั้งค่าการฝึกเหมือนกับ V3.1-Terminus เพื่อพิสูจน์ว่า DSA ให้ผลลัพธ์เทียบเท่าแต่เร็วกว่า
    ลดราคาการใช้งาน API ลงกว่า 50% เพื่อแข่งขันกับ Alibaba และ OpenAI
    ไม่เน้นการไล่คะแนน benchmark แต่เน้นการพิสูจน์ประสิทธิภาพจริง
    โมเดลเปิดให้ใช้งานแบบ open-source ภายใต้ MIT License
    มีการปล่อย kernel สำหรับงานวิจัยและการใช้งานประสิทธิภาพสูง
    เป็นการกลับมาอีกครั้งหลังจากโมเดล R2 ถูกเลื่อนออกไปอย่างไม่มีกำหนด

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Sparse Attention เป็นเทคนิคที่ช่วยลดการคำนวณในโมเดล Transformer โดยเลือกเฉพาะข้อมูลสำคัญ
    Hugging Face เป็นแพลตฟอร์มที่นักพัฒนา AI ทั่วโลกใช้ในการเผยแพร่และทดลองโมเดล
    การลดราคาการใช้งาน API เป็นกลยุทธ์ที่ใช้บ่อยในการเปิดตลาดใหม่หรือแย่งส่วนแบ่งจากคู่แข่ง
    DeepSeek เคยสร้างความฮือฮาใน Silicon Valley ด้วยโมเดล V3 และ R1 ที่มีประสิทธิภาพสูง
    ปัญหาการฝึกบนชิป Ascend ของ Huawei สะท้อนความท้าทายของจีนในการพึ่งพาฮาร์ดแวร์ภายในประเทศ

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/29/deepseek-releases-model-it-calls-039intermediate-step039-towards-039next-generation-architecture039
    🧠 “DeepSeek-V3.2-Exp เปิดตัวแล้ว — โมเดล AI จีนที่ท้าชน OpenAI ด้วยประสิทธิภาพสูงและต้นทุนต่ำ” DeepSeek บริษัท AI จากเมืองหางโจว ประเทศจีน ได้เปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อว่า DeepSeek-V3.2-Exp ซึ่งถูกระบุว่าเป็น “ขั้นกลาง” ก่อนเข้าสู่สถาปัตยกรรมรุ่นถัดไปที่บริษัทกำลังพัฒนาอยู่ โมเดลนี้ถูกปล่อยผ่านแพลตฟอร์ม Hugging Face และถือเป็นการทดลองเชิงเทคนิคที่มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกและการประมวลผลข้อความยาว โดยไม่เน้นการไล่คะแนนบน leaderboard แบบเดิม จุดเด่นของ V3.2-Exp คือการใช้กลไกใหม่ที่เรียกว่า DeepSeek Sparse Attention (DSA) ซึ่งช่วยลดต้นทุนการคำนวณอย่างมาก และยังคงคุณภาพของผลลัพธ์ไว้ใกล้เคียงกับรุ่นก่อนหน้าอย่าง V3.1-Terminus โดยทีมงานได้ตั้งค่าการฝึกให้เหมือนกันทุกประการ เพื่อพิสูจน์ว่า “ความเร็วและประสิทธิภาพ” คือสิ่งที่พัฒนาได้จริง โดยไม่ต้องแลกกับคุณภาพ นอกจากนี้ DeepSeek ยังประกาศลดราคาการใช้งาน API ลงกว่า 50% เพื่อแข่งขันกับคู่แข่งทั้งในประเทศ เช่น Alibaba Qwen และระดับโลกอย่าง OpenAI ซึ่งถือเป็นการเปิดศึกด้านราคาในตลาดโมเดลภาษาอย่างชัดเจน แม้โมเดลนี้จะยังไม่ใช่รุ่น “next-gen” ที่หลายคนรอคอย แต่ก็ถือเป็นการกลับมาอย่างมั่นใจของ DeepSeek หลังจากโมเดล R2 ถูกเลื่อนออกไปอย่างไม่มีกำหนด เนื่องจากปัญหาด้านฮาร์ดแวร์ โดยเฉพาะการฝึกบนชิป Ascend ของ Huawei ที่ไม่สามารถทำงานได้ตามเป้า ทำให้ต้องกลับมาใช้ Nvidia อีกครั้ง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ DeepSeek เปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อ DeepSeek-V3.2-Exp บน Hugging Face ➡️ เป็นการทดลองเพื่อเตรียมเข้าสู่สถาปัตยกรรมรุ่นถัดไปของบริษัท ➡️ ใช้กลไก DeepSeek Sparse Attention (DSA) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อความยาว ➡️ ตั้งค่าการฝึกเหมือนกับ V3.1-Terminus เพื่อพิสูจน์ว่า DSA ให้ผลลัพธ์เทียบเท่าแต่เร็วกว่า ➡️ ลดราคาการใช้งาน API ลงกว่า 50% เพื่อแข่งขันกับ Alibaba และ OpenAI ➡️ ไม่เน้นการไล่คะแนน benchmark แต่เน้นการพิสูจน์ประสิทธิภาพจริง ➡️ โมเดลเปิดให้ใช้งานแบบ open-source ภายใต้ MIT License ➡️ มีการปล่อย kernel สำหรับงานวิจัยและการใช้งานประสิทธิภาพสูง ➡️ เป็นการกลับมาอีกครั้งหลังจากโมเดล R2 ถูกเลื่อนออกไปอย่างไม่มีกำหนด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Sparse Attention เป็นเทคนิคที่ช่วยลดการคำนวณในโมเดล Transformer โดยเลือกเฉพาะข้อมูลสำคัญ ➡️ Hugging Face เป็นแพลตฟอร์มที่นักพัฒนา AI ทั่วโลกใช้ในการเผยแพร่และทดลองโมเดล ➡️ การลดราคาการใช้งาน API เป็นกลยุทธ์ที่ใช้บ่อยในการเปิดตลาดใหม่หรือแย่งส่วนแบ่งจากคู่แข่ง ➡️ DeepSeek เคยสร้างความฮือฮาใน Silicon Valley ด้วยโมเดล V3 และ R1 ที่มีประสิทธิภาพสูง ➡️ ปัญหาการฝึกบนชิป Ascend ของ Huawei สะท้อนความท้าทายของจีนในการพึ่งพาฮาร์ดแวร์ภายในประเทศ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/29/deepseek-releases-model-it-calls-039intermediate-step039-towards-039next-generation-architecture039
    WWW.THESTAR.COM.MY
    DeepSeek releases model it calls 'intermediate step' towards 'next-generation architecture'
    BEIJING (Reuters) -Chinese AI developer DeepSeek has released its latest model which it said was an "experimental release" that was more efficient to train and better at processing long sequences of text than previous iterations.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 205 มุมมอง 0 รีวิว
  • “AI ในที่ทำงาน: ใช้กันจริงหรือแค่กระแส? — เมื่อ Productivity พุ่ง แต่องค์กรยังไม่เปลี่ยน”

    AI กลายเป็นคำที่ทุกบริษัทพูดถึง แต่คำถามคือ “มีใครใช้จริงไหม?” รายงานล่าสุดจาก Atlassian ชื่อว่า AI Collaboration Index 2025 เผยให้เห็นภาพที่ซับซ้อนกว่าที่คิด แม้การใช้ AI ในชีวิตประจำวันของพนักงานจะเพิ่มขึ้นเกือบเท่าตัวในรอบปี และคนทำงานสามารถประหยัดเวลาได้เฉลี่ย 1.4 ชั่วโมงต่อวัน แต่ผลลัพธ์ในระดับองค์กรกลับไม่เปลี่ยนแปลงเท่าที่ควร

    มีเพียง 3% ขององค์กรที่รายงานว่าประสิทธิภาพโดยรวมดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด และแค่ 2% ที่บอกว่างานมีคุณภาพสูงขึ้น ส่วนใหญ่ยังคงเห็นผลแค่ในระดับบุคคล ไม่ใช่ระดับทีมหรือองค์กร ซึ่งสะท้อนถึงปัญหา “AI แบบแยกส่วน” ที่แต่ละคนใช้เครื่องมือของตัวเองโดยไม่มีการเชื่อมโยงกัน

    ที่น่ากังวลคือ 1 ใน 3 ของพนักงานยอมรับว่าใช้ “Shadow AI” หรือ AI ที่องค์กรไม่ได้อนุมัติ ซึ่งอาจเสี่ยงต่อความปลอดภัยของข้อมูล และยิ่งทำให้ทีมงานแยกส่วนมากขึ้น เพราะแต่ละคนใช้เครื่องมือที่ต่างกัน

    แม้จะมีคนใช้เวลาเพิ่มขึ้นในการคิดเชิงกลยุทธ์หรือปรับปรุงกระบวนการ แต่เกือบครึ่งกลับใช้เวลาที่ประหยัดได้ไปกับการพักผ่อนหรือปรับสมดุลชีวิต ซึ่งไม่ใช่เรื่องผิด แต่ก็ไม่ได้ช่วยให้องค์กรก้าวหน้าเท่าที่ควร

    รายงานยังเตือนว่า หากไม่ปรับโครงสร้างการทำงานใหม่ AI อาจทำให้เกิด “ภาวะหมดไฟ” เพราะเมื่อ AI ลดงานซ้ำซ้อนลง พนักงานจะถูกผลักไปทำงานที่ใช้สมองมากขึ้นโดยไม่มีเวลาพัก

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    การใช้ AI ในที่ทำงานเพิ่มขึ้นเกือบเท่าตัวในรอบปี
    พนักงานประหยัดเวลาได้เฉลี่ย 1.4 ชั่วโมงต่อวัน
    คนทำงานมี productivity เพิ่มขึ้นประมาณ 33%
    มีเพียง 3% ขององค์กรที่เห็นผลเชิงโครงสร้างจากการใช้ AI
    1 ใน 3 ของพนักงานใช้ Shadow AI ที่องค์กรไม่ได้อนุมัติ
    49% ใช้เวลาที่ประหยัดได้ไปกับการปรับสมดุลชีวิต
    43% ใช้เวลาไปกับการคิดเชิงกลยุทธ์ และ 41% ปรับปรุงกระบวนการ
    Atlassian แนะนำให้เริ่มจากการสร้างฐานข้อมูลที่ AI เข้าถึงได้ ก่อนตั้งระบบการทำงานที่ชัดเจน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    อินเดียเป็นผู้นำด้านการใช้ AI โดย 77% ของคนทำงานใช้ AI ทุกวัน
    บริษัทที่เห็นผลจริงจาก AI ทำ 3 สิ่งต่างออกไป: สร้างฐานความรู้, เชื่อมงานข้ามทีม, และให้ผู้บริหารเป็นตัวอย่าง
    การใช้ AI แบบ “ผู้ร่วมงานเชิงกลยุทธ์” ให้ผลดีกว่าการใช้แบบ “เครื่องมือส่วนตัว”
    การใช้ AI เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลและการตัดสินใจร่วมกันคือกุญแจสู่การเปลี่ยนแปลงระดับองค์กร
    การใช้ AI ในการจัดการเอกสารและความรู้ช่วยลดเวลาเสียเปล่าได้ถึง 4.4 เท่า

    https://www.techradar.com/pro/now-ai-is-everywhere-in-businesses-is-anyone-actually-using-it
    🤖 “AI ในที่ทำงาน: ใช้กันจริงหรือแค่กระแส? — เมื่อ Productivity พุ่ง แต่องค์กรยังไม่เปลี่ยน” AI กลายเป็นคำที่ทุกบริษัทพูดถึง แต่คำถามคือ “มีใครใช้จริงไหม?” รายงานล่าสุดจาก Atlassian ชื่อว่า AI Collaboration Index 2025 เผยให้เห็นภาพที่ซับซ้อนกว่าที่คิด แม้การใช้ AI ในชีวิตประจำวันของพนักงานจะเพิ่มขึ้นเกือบเท่าตัวในรอบปี และคนทำงานสามารถประหยัดเวลาได้เฉลี่ย 1.4 ชั่วโมงต่อวัน แต่ผลลัพธ์ในระดับองค์กรกลับไม่เปลี่ยนแปลงเท่าที่ควร มีเพียง 3% ขององค์กรที่รายงานว่าประสิทธิภาพโดยรวมดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด และแค่ 2% ที่บอกว่างานมีคุณภาพสูงขึ้น ส่วนใหญ่ยังคงเห็นผลแค่ในระดับบุคคล ไม่ใช่ระดับทีมหรือองค์กร ซึ่งสะท้อนถึงปัญหา “AI แบบแยกส่วน” ที่แต่ละคนใช้เครื่องมือของตัวเองโดยไม่มีการเชื่อมโยงกัน ที่น่ากังวลคือ 1 ใน 3 ของพนักงานยอมรับว่าใช้ “Shadow AI” หรือ AI ที่องค์กรไม่ได้อนุมัติ ซึ่งอาจเสี่ยงต่อความปลอดภัยของข้อมูล และยิ่งทำให้ทีมงานแยกส่วนมากขึ้น เพราะแต่ละคนใช้เครื่องมือที่ต่างกัน แม้จะมีคนใช้เวลาเพิ่มขึ้นในการคิดเชิงกลยุทธ์หรือปรับปรุงกระบวนการ แต่เกือบครึ่งกลับใช้เวลาที่ประหยัดได้ไปกับการพักผ่อนหรือปรับสมดุลชีวิต ซึ่งไม่ใช่เรื่องผิด แต่ก็ไม่ได้ช่วยให้องค์กรก้าวหน้าเท่าที่ควร รายงานยังเตือนว่า หากไม่ปรับโครงสร้างการทำงานใหม่ AI อาจทำให้เกิด “ภาวะหมดไฟ” เพราะเมื่อ AI ลดงานซ้ำซ้อนลง พนักงานจะถูกผลักไปทำงานที่ใช้สมองมากขึ้นโดยไม่มีเวลาพัก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ การใช้ AI ในที่ทำงานเพิ่มขึ้นเกือบเท่าตัวในรอบปี ➡️ พนักงานประหยัดเวลาได้เฉลี่ย 1.4 ชั่วโมงต่อวัน ➡️ คนทำงานมี productivity เพิ่มขึ้นประมาณ 33% ➡️ มีเพียง 3% ขององค์กรที่เห็นผลเชิงโครงสร้างจากการใช้ AI ➡️ 1 ใน 3 ของพนักงานใช้ Shadow AI ที่องค์กรไม่ได้อนุมัติ ➡️ 49% ใช้เวลาที่ประหยัดได้ไปกับการปรับสมดุลชีวิต ➡️ 43% ใช้เวลาไปกับการคิดเชิงกลยุทธ์ และ 41% ปรับปรุงกระบวนการ ➡️ Atlassian แนะนำให้เริ่มจากการสร้างฐานข้อมูลที่ AI เข้าถึงได้ ก่อนตั้งระบบการทำงานที่ชัดเจน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ อินเดียเป็นผู้นำด้านการใช้ AI โดย 77% ของคนทำงานใช้ AI ทุกวัน ➡️ บริษัทที่เห็นผลจริงจาก AI ทำ 3 สิ่งต่างออกไป: สร้างฐานความรู้, เชื่อมงานข้ามทีม, และให้ผู้บริหารเป็นตัวอย่าง ➡️ การใช้ AI แบบ “ผู้ร่วมงานเชิงกลยุทธ์” ให้ผลดีกว่าการใช้แบบ “เครื่องมือส่วนตัว” ➡️ การใช้ AI เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลและการตัดสินใจร่วมกันคือกุญแจสู่การเปลี่ยนแปลงระดับองค์กร ➡️ การใช้ AI ในการจัดการเอกสารและความรู้ช่วยลดเวลาเสียเปล่าได้ถึง 4.4 เท่า https://www.techradar.com/pro/now-ai-is-everywhere-in-businesses-is-anyone-actually-using-it
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 159 มุมมอง 0 รีวิว
  • “เตรียมตัวก่อนโดนขึ้นราคา — โดเมนกว่า 200 ส่วนขยายปรับราคาครั้งใหญ่ 6 ตุลาคมนี้!”

    เจ้าของโดเมนต้องจับตาให้ดี เพราะตั้งแต่วันที่ 6 ตุลาคม 2025 เป็นต้นไป ราคาการจดทะเบียน โอน และต่ออายุโดเมนกว่า 231 ส่วนขยายจะปรับขึ้นพร้อมกัน โดยทั้งหมดอยู่ภายใต้การดูแลของ Identity Digital ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้ให้บริการ registry รายใหญ่ของโลก

    การปรับราคาครั้งนี้ส่งผลต่อโดเมนยอดนิยมหลายตัว เช่น .LIVE, .LIFE, .WORLD, .TODAY, .EMAIL, .MEDIA, .BIO, .IRISH, .BET และ .NETWORK โดยบางตัวมีราคาต่ออายุเพิ่มขึ้นเกือบ $10 ต่อปี เช่น .BIO ที่ขึ้นไปถึง $84.98 ต่อปี และ .MEDIA ที่แตะ $58.98 ต่อปี

    Namecheap ซึ่งเป็นหนึ่งใน registrar รายใหญ่ ได้แจ้งลูกค้าล่วงหน้าผ่านอีเมล พร้อมแนะนำให้รีบต่ออายุหรือจดทะเบียนล่วงหน้าเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น โดยสามารถต่ออายุล่วงหน้าได้สูงสุดถึง 10 ปี

    แม้จะดูขัดกับตรรกะว่าราคาควรลดลงเมื่อความต้องการลดลง แต่หลายฝ่ายมองว่า การขึ้นราคาครั้งนี้อาจเป็นกลยุทธ์เพื่อเพิ่มรายได้จากลูกค้าเดิมในช่วงที่ยอดจดทะเบียนใหม่ชะลอตัว

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Identity Digital เตรียมปรับราคาสำหรับโดเมนกว่า 231 ส่วนขยายในวันที่ 6 ตุลาคม 2025
    การปรับราคาครอบคลุมทั้งการจดทะเบียน โอน และต่ออายุ
    โดเมนยอดนิยมที่ได้รับผลกระทบ ได้แก่ .LIVE, .LIFE, .WORLD, .EMAIL, .MEDIA, .BIO ฯลฯ
    ราคาต่ออายุของ .BIO เพิ่มขึ้นเป็น $84.98 ต่อปี และ .MEDIA เป็น $58.98 ต่อปี
    Namecheap แจ้งลูกค้าให้รีบต่ออายุล่วงหน้าเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น
    สามารถต่ออายุโดเมนล่วงหน้าได้สูงสุดถึง 10 ปี
    การขึ้นราคาครั้งนี้อาจเป็นผลจากยอดจดทะเบียนใหม่ที่ลดลง
    การปรับราคาครั้งนี้เป็นแนวโน้มต่อเนื่อง หลังจาก .XYZ ก็เพิ่งขึ้นราคาไปก่อนหน้านี้

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Identity Digital เป็น registry ที่ดูแล TLD มากกว่า 200 รายการ รวมถึงโดเมนเฉพาะทาง
    ราคาที่ registrar เสนอให้ลูกค้า มักขึ้นอยู่กับราคาขายส่งจาก registry
    การต่ออายุล่วงหน้าเป็นวิธีที่นิยมใช้เพื่อหลีกเลี่ยงการขึ้นราคาในอนาคต
    โดเมนเฉพาะทาง เช่น .BIO หรือ .MEDIA มักมีราคาสูงกว่าโดเมนทั่วไป
    การเปลี่ยนแปลงราคาโดเมนส่งผลต่อธุรกิจขนาดเล็กที่มีหลายโดเมนในพอร์ต

    https://securityonline.info/heads-up-domain-owners-price-hikes-for-over-200-extensions-start-october-6/
    🌐 “เตรียมตัวก่อนโดนขึ้นราคา — โดเมนกว่า 200 ส่วนขยายปรับราคาครั้งใหญ่ 6 ตุลาคมนี้!” เจ้าของโดเมนต้องจับตาให้ดี เพราะตั้งแต่วันที่ 6 ตุลาคม 2025 เป็นต้นไป ราคาการจดทะเบียน โอน และต่ออายุโดเมนกว่า 231 ส่วนขยายจะปรับขึ้นพร้อมกัน โดยทั้งหมดอยู่ภายใต้การดูแลของ Identity Digital ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้ให้บริการ registry รายใหญ่ของโลก การปรับราคาครั้งนี้ส่งผลต่อโดเมนยอดนิยมหลายตัว เช่น .LIVE, .LIFE, .WORLD, .TODAY, .EMAIL, .MEDIA, .BIO, .IRISH, .BET และ .NETWORK โดยบางตัวมีราคาต่ออายุเพิ่มขึ้นเกือบ $10 ต่อปี เช่น .BIO ที่ขึ้นไปถึง $84.98 ต่อปี และ .MEDIA ที่แตะ $58.98 ต่อปี Namecheap ซึ่งเป็นหนึ่งใน registrar รายใหญ่ ได้แจ้งลูกค้าล่วงหน้าผ่านอีเมล พร้อมแนะนำให้รีบต่ออายุหรือจดทะเบียนล่วงหน้าเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น โดยสามารถต่ออายุล่วงหน้าได้สูงสุดถึง 10 ปี แม้จะดูขัดกับตรรกะว่าราคาควรลดลงเมื่อความต้องการลดลง แต่หลายฝ่ายมองว่า การขึ้นราคาครั้งนี้อาจเป็นกลยุทธ์เพื่อเพิ่มรายได้จากลูกค้าเดิมในช่วงที่ยอดจดทะเบียนใหม่ชะลอตัว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Identity Digital เตรียมปรับราคาสำหรับโดเมนกว่า 231 ส่วนขยายในวันที่ 6 ตุลาคม 2025 ➡️ การปรับราคาครอบคลุมทั้งการจดทะเบียน โอน และต่ออายุ ➡️ โดเมนยอดนิยมที่ได้รับผลกระทบ ได้แก่ .LIVE, .LIFE, .WORLD, .EMAIL, .MEDIA, .BIO ฯลฯ ➡️ ราคาต่ออายุของ .BIO เพิ่มขึ้นเป็น $84.98 ต่อปี และ .MEDIA เป็น $58.98 ต่อปี ➡️ Namecheap แจ้งลูกค้าให้รีบต่ออายุล่วงหน้าเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น ➡️ สามารถต่ออายุโดเมนล่วงหน้าได้สูงสุดถึง 10 ปี ➡️ การขึ้นราคาครั้งนี้อาจเป็นผลจากยอดจดทะเบียนใหม่ที่ลดลง ➡️ การปรับราคาครั้งนี้เป็นแนวโน้มต่อเนื่อง หลังจาก .XYZ ก็เพิ่งขึ้นราคาไปก่อนหน้านี้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Identity Digital เป็น registry ที่ดูแล TLD มากกว่า 200 รายการ รวมถึงโดเมนเฉพาะทาง ➡️ ราคาที่ registrar เสนอให้ลูกค้า มักขึ้นอยู่กับราคาขายส่งจาก registry ➡️ การต่ออายุล่วงหน้าเป็นวิธีที่นิยมใช้เพื่อหลีกเลี่ยงการขึ้นราคาในอนาคต ➡️ โดเมนเฉพาะทาง เช่น .BIO หรือ .MEDIA มักมีราคาสูงกว่าโดเมนทั่วไป ➡️ การเปลี่ยนแปลงราคาโดเมนส่งผลต่อธุรกิจขนาดเล็กที่มีหลายโดเมนในพอร์ต https://securityonline.info/heads-up-domain-owners-price-hikes-for-over-200-extensions-start-october-6/
    SECURITYONLINE.INFO
    Heads Up, Domain Owners: Price Hikes for Over 200 Extensions Start October 6
    Domain registrar NameCheap is raising prices on 231 domains, including .NEWS, .LIVE, and .WORLD, beginning Oct. 6, 2025. Renew now to avoid the price hike.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 279 มุมมอง 0 รีวิว
  • “DOGE ปฏิบัติการล้างระบบราชการสหรัฐฯ — เมื่อ Elon Musk นำทีมปลดพนักงานรัฐกว่า 300,000 คนในปีเดียว”

    ในปี 2025 หน่วยงานใหม่ชื่อว่า Department of Government Efficiency หรือ DOGE ได้กลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของระบบราชการสหรัฐฯ โดยมี Elon Musk เป็นผู้นำภายใต้การแต่งตั้งโดยประธานาธิบดี Donald Trump เป้าหมายของ DOGE คือการลดขนาดรัฐบาลกลางให้ “เล็กที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้” โดยใช้กลยุทธ์ที่รวดเร็วและรุนแรง

    ผลลัพธ์คือการลาออกและปลดพนักงานกว่า 300,000 คนภายในปีเดียว คิดเป็นหนึ่งในแปดของแรงงานภาครัฐทั้งหมด โดยส่วนใหญ่เกิดจากแรงจูงใจให้ลาออก เช่น โปรแกรม “Fork in the Road” ที่เสนอเงินชดเชยและการพักงานแบบมีเงินเดือนชั่วคราว

    หน่วยงานที่ได้รับผลกระทบหนักที่สุดคือ GSA (General Services Administration) ซึ่งดูแลพื้นที่สำนักงานของรัฐบาลกลาง ถูกลดพนักงานลงครึ่งหนึ่ง และมีการยกเลิกสัญญาเช่าอาคารกว่า 7,500 แห่ง ส่งผลให้เกิดความล่าช้าในการดำเนินงานและค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล

    นอกจากนี้ ยังมีการลาออกของทีมเทคโนโลยีจาก US Digital Service (USDS) ซึ่งถูกเปลี่ยนชื่อเป็น DOGE โดยพนักงานกว่า 21 คนประกาศลาออกพร้อมกัน โดยให้เหตุผลว่า “ไม่สามารถใช้ทักษะเพื่อทำลายบริการสาธารณะได้” และวิจารณ์ว่า DOGE ถูกขับเคลื่อนโดยกลุ่มคนที่ไม่มีความเชี่ยวชาญ แต่มีอุดมการณ์ทางการเมือง

    หลังจาก Elon Musk ลาออกจากตำแหน่งในกลางปี 2025 รัฐบาลสหรัฐฯ เริ่มพยายามเรียกพนักงานที่ถูกปลดกลับเข้าทำงาน โดยเฉพาะในหน่วยงานสำคัญ เช่น IRS, กรมแรงงาน และอุทยานแห่งชาติ ซึ่งหลายแห่งประสบปัญหาขาดแคลนบุคลากรจนไม่สามารถให้บริการประชาชนได้ตามปกติ

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    DOGE เป็นหน่วยงานใหม่ที่มีเป้าหมายลดขนาดรัฐบาลกลางสหรัฐฯ
    Elon Musk เป็นผู้นำ DOGE โดยได้รับการแต่งตั้งจากประธานาธิบดี Donald Trump
    มีการปลดและลาออกของพนักงานภาครัฐกว่า 300,000 คนในปี 2025
    GSA ถูกลดพนักงานลงครึ่งหนึ่งและยกเลิกสัญญาเช่าอาคารกว่า 7,500 แห่ง
    โปรแกรม “Fork in the Road” เสนอเงินชดเชยและการพักงานแบบมีเงินเดือน
    ทีมเทคโนโลยีจาก USDS ลาออกพร้อมกัน 21 คนโดยให้เหตุผลด้านจริยธรรม
    หลัง Musk ลาออก รัฐบาลเริ่มเรียกพนักงานกลับเข้าทำงานในหลายหน่วยงาน
    IRS, กรมแรงงาน และอุทยานแห่งชาติได้รับผลกระทบจนต้องเรียกคนกลับ
    CISA ระบุว่าการปลดพนักงานจำนวนมากส่งผลต่อความมั่นคงของระบบราชการ

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    GSA เป็นหน่วยงานสำคัญที่ดูแลพื้นที่สำนักงานและการจัดซื้อของรัฐบาลกลาง
    USDS ก่อตั้งในปี 2014 เพื่อปรับปรุงบริการดิจิทัลของรัฐบาล
    การลดขนาดรัฐบาลเป็นแนวคิดที่มีทั้งผู้สนับสนุนและผู้คัดค้านในสหรัฐฯ
    Elon Musk มีสัญญากับรัฐบาลหลายฉบับ เช่น SpaceX และ Starlink
    การปลดพนักงานจำนวนมากอาจส่งผลต่อการดำเนินงานของโครงการระดับชาติ

    https://www.wired.com/story/oral-history-doge-federal-workers/
    🏛️ “DOGE ปฏิบัติการล้างระบบราชการสหรัฐฯ — เมื่อ Elon Musk นำทีมปลดพนักงานรัฐกว่า 300,000 คนในปีเดียว” ในปี 2025 หน่วยงานใหม่ชื่อว่า Department of Government Efficiency หรือ DOGE ได้กลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของระบบราชการสหรัฐฯ โดยมี Elon Musk เป็นผู้นำภายใต้การแต่งตั้งโดยประธานาธิบดี Donald Trump เป้าหมายของ DOGE คือการลดขนาดรัฐบาลกลางให้ “เล็กที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้” โดยใช้กลยุทธ์ที่รวดเร็วและรุนแรง ผลลัพธ์คือการลาออกและปลดพนักงานกว่า 300,000 คนภายในปีเดียว คิดเป็นหนึ่งในแปดของแรงงานภาครัฐทั้งหมด โดยส่วนใหญ่เกิดจากแรงจูงใจให้ลาออก เช่น โปรแกรม “Fork in the Road” ที่เสนอเงินชดเชยและการพักงานแบบมีเงินเดือนชั่วคราว หน่วยงานที่ได้รับผลกระทบหนักที่สุดคือ GSA (General Services Administration) ซึ่งดูแลพื้นที่สำนักงานของรัฐบาลกลาง ถูกลดพนักงานลงครึ่งหนึ่ง และมีการยกเลิกสัญญาเช่าอาคารกว่า 7,500 แห่ง ส่งผลให้เกิดความล่าช้าในการดำเนินงานและค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล นอกจากนี้ ยังมีการลาออกของทีมเทคโนโลยีจาก US Digital Service (USDS) ซึ่งถูกเปลี่ยนชื่อเป็น DOGE โดยพนักงานกว่า 21 คนประกาศลาออกพร้อมกัน โดยให้เหตุผลว่า “ไม่สามารถใช้ทักษะเพื่อทำลายบริการสาธารณะได้” และวิจารณ์ว่า DOGE ถูกขับเคลื่อนโดยกลุ่มคนที่ไม่มีความเชี่ยวชาญ แต่มีอุดมการณ์ทางการเมือง หลังจาก Elon Musk ลาออกจากตำแหน่งในกลางปี 2025 รัฐบาลสหรัฐฯ เริ่มพยายามเรียกพนักงานที่ถูกปลดกลับเข้าทำงาน โดยเฉพาะในหน่วยงานสำคัญ เช่น IRS, กรมแรงงาน และอุทยานแห่งชาติ ซึ่งหลายแห่งประสบปัญหาขาดแคลนบุคลากรจนไม่สามารถให้บริการประชาชนได้ตามปกติ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ DOGE เป็นหน่วยงานใหม่ที่มีเป้าหมายลดขนาดรัฐบาลกลางสหรัฐฯ ➡️ Elon Musk เป็นผู้นำ DOGE โดยได้รับการแต่งตั้งจากประธานาธิบดี Donald Trump ➡️ มีการปลดและลาออกของพนักงานภาครัฐกว่า 300,000 คนในปี 2025 ➡️ GSA ถูกลดพนักงานลงครึ่งหนึ่งและยกเลิกสัญญาเช่าอาคารกว่า 7,500 แห่ง ➡️ โปรแกรม “Fork in the Road” เสนอเงินชดเชยและการพักงานแบบมีเงินเดือน ➡️ ทีมเทคโนโลยีจาก USDS ลาออกพร้อมกัน 21 คนโดยให้เหตุผลด้านจริยธรรม ➡️ หลัง Musk ลาออก รัฐบาลเริ่มเรียกพนักงานกลับเข้าทำงานในหลายหน่วยงาน ➡️ IRS, กรมแรงงาน และอุทยานแห่งชาติได้รับผลกระทบจนต้องเรียกคนกลับ ➡️ CISA ระบุว่าการปลดพนักงานจำนวนมากส่งผลต่อความมั่นคงของระบบราชการ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GSA เป็นหน่วยงานสำคัญที่ดูแลพื้นที่สำนักงานและการจัดซื้อของรัฐบาลกลาง ➡️ USDS ก่อตั้งในปี 2014 เพื่อปรับปรุงบริการดิจิทัลของรัฐบาล ➡️ การลดขนาดรัฐบาลเป็นแนวคิดที่มีทั้งผู้สนับสนุนและผู้คัดค้านในสหรัฐฯ ➡️ Elon Musk มีสัญญากับรัฐบาลหลายฉบับ เช่น SpaceX และ Starlink ➡️ การปลดพนักงานจำนวนมากอาจส่งผลต่อการดำเนินงานของโครงการระดับชาติ https://www.wired.com/story/oral-history-doge-federal-workers/
    WWW.WIRED.COM
    The Story of DOGE, as Told by Federal Workers
    WIRED spoke with more than 200 federal workers in dozens of agencies to learn what happened as the Department of Government Efficiency tore through their offices.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 231 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Splash Damage หลุดจากเงา Tencent — สตูดิโอเกมเก๋าอังกฤษเปลี่ยนมือสู่กลุ่มทุนเอกชน หลังยกเลิกโปรเจกต์ Transformers”

    Splash Damage สตูดิโอเกมจากอังกฤษที่อยู่เบื้องหลังผลงานดังอย่าง Gears 5, Batman: Arkham Origins และ Brink ได้ประกาศแยกตัวออกจาก Tencent อย่างเป็นทางการ โดยเปลี่ยนมือไปอยู่ภายใต้การดูแลของกลุ่มนักลงทุนเอกชน ซึ่งยังไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติมในขณะนี้

    การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจากโปรเจกต์เกม Transformers: Reactive ถูกยกเลิกในปี 2024 ซึ่งส่งผลให้เกิดการปลดพนักงานจำนวนหนึ่งในทีม Splash Damage โดยทางสตูดิโอระบุว่า “การต้องบอกลาเพื่อนร่วมงานเป็นเรื่องเจ็บปวดที่สุด” และยืนยันว่าจะดูแลทั้งผู้ที่อยู่และผู้ที่จากไปอย่างเต็มที่

    แม้จะยังไม่มีการยืนยันว่าการยกเลิกโปรเจกต์ Transformers เป็นสาเหตุหลักของการแยกตัวจาก Tencent แต่หลายฝ่ายคาดว่าอาจมีความเกี่ยวข้อง โดยเฉพาะเมื่อ Hasbro ซึ่งเป็นเจ้าของลิขสิทธิ์ Transformers ก็มีบทบาทในการตัดสินใจครั้งนั้น

    Splash Damage ก่อตั้งขึ้นในปี 2001 และมีประสบการณ์ในวงการเกมมากกว่า 20 ปี การที่สตูดิโอยังสามารถดำเนินกิจการต่อไปได้แม้จะเปลี่ยนมือ ถือเป็นข่าวดีในยุคที่สตูดิโอเกมเก่าแก่หลายแห่งต้องปิดตัวลง

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Splash Damage แยกตัวจาก Tencent และถูกซื้อโดยกลุ่มทุนเอกชน
    ไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติมจากทางสตูดิโอในขณะนี้
    การเปลี่ยนมือเกิดขึ้นหลังโปรเจกต์ Transformers: Reactive ถูกยกเลิก
    การยกเลิกโปรเจกต์ส่งผลให้มีการปลดพนักงานในทีม
    สตูดิโอยืนยันว่าจะดูแลทั้งผู้ที่อยู่และผู้ที่จากไปอย่างเต็มที่
    Splash Damage มีผลงานเด่น เช่น Gears 5, Brink, Batman: Arkham Origins
    ก่อตั้งในปี 2001 และมีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในวงการเกม
    การเปลี่ยนมือครั้งนี้ไม่ใช่การปิดกิจการ แต่เป็นการปรับโครงสร้างใหม่

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Splash Damage เคยถูก Leyou Technologies ซื้อกิจการในปี 2016 ก่อนที่ Tencent จะเข้ามาเป็นเจ้าของผ่านการซื้อ Leyou
    สตูดิโอมีชื่อเสียงด้านเกมยิงมุมมองบุคคลที่หนึ่ง และการร่วมพัฒนาเกมกับค่ายใหญ่
    การเปลี่ยนมือไปสู่กลุ่มทุนเอกชนอาจเปิดโอกาสให้สตูดิโอมีอิสระในการพัฒนาเกมมากขึ้น
    ตลาดเกมในอังกฤษยังคงมีศักยภาพสูง โดยเฉพาะในกลุ่มเกม AAA และเกมออนไลน์
    การยกเลิกโปรเจกต์ Transformers อาจเกี่ยวข้องกับการปรับกลยุทธ์ของ Hasbro ในการจัดการลิขสิทธิ์เกม

    https://wccftech.com/developer-splash-damage-no-longer-owned-by-tencent-acquired-by-private-equity-investors/
    🎮 “Splash Damage หลุดจากเงา Tencent — สตูดิโอเกมเก๋าอังกฤษเปลี่ยนมือสู่กลุ่มทุนเอกชน หลังยกเลิกโปรเจกต์ Transformers” Splash Damage สตูดิโอเกมจากอังกฤษที่อยู่เบื้องหลังผลงานดังอย่าง Gears 5, Batman: Arkham Origins และ Brink ได้ประกาศแยกตัวออกจาก Tencent อย่างเป็นทางการ โดยเปลี่ยนมือไปอยู่ภายใต้การดูแลของกลุ่มนักลงทุนเอกชน ซึ่งยังไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติมในขณะนี้ การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจากโปรเจกต์เกม Transformers: Reactive ถูกยกเลิกในปี 2024 ซึ่งส่งผลให้เกิดการปลดพนักงานจำนวนหนึ่งในทีม Splash Damage โดยทางสตูดิโอระบุว่า “การต้องบอกลาเพื่อนร่วมงานเป็นเรื่องเจ็บปวดที่สุด” และยืนยันว่าจะดูแลทั้งผู้ที่อยู่และผู้ที่จากไปอย่างเต็มที่ แม้จะยังไม่มีการยืนยันว่าการยกเลิกโปรเจกต์ Transformers เป็นสาเหตุหลักของการแยกตัวจาก Tencent แต่หลายฝ่ายคาดว่าอาจมีความเกี่ยวข้อง โดยเฉพาะเมื่อ Hasbro ซึ่งเป็นเจ้าของลิขสิทธิ์ Transformers ก็มีบทบาทในการตัดสินใจครั้งนั้น Splash Damage ก่อตั้งขึ้นในปี 2001 และมีประสบการณ์ในวงการเกมมากกว่า 20 ปี การที่สตูดิโอยังสามารถดำเนินกิจการต่อไปได้แม้จะเปลี่ยนมือ ถือเป็นข่าวดีในยุคที่สตูดิโอเกมเก่าแก่หลายแห่งต้องปิดตัวลง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Splash Damage แยกตัวจาก Tencent และถูกซื้อโดยกลุ่มทุนเอกชน ➡️ ไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติมจากทางสตูดิโอในขณะนี้ ➡️ การเปลี่ยนมือเกิดขึ้นหลังโปรเจกต์ Transformers: Reactive ถูกยกเลิก ➡️ การยกเลิกโปรเจกต์ส่งผลให้มีการปลดพนักงานในทีม ➡️ สตูดิโอยืนยันว่าจะดูแลทั้งผู้ที่อยู่และผู้ที่จากไปอย่างเต็มที่ ➡️ Splash Damage มีผลงานเด่น เช่น Gears 5, Brink, Batman: Arkham Origins ➡️ ก่อตั้งในปี 2001 และมีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในวงการเกม ➡️ การเปลี่ยนมือครั้งนี้ไม่ใช่การปิดกิจการ แต่เป็นการปรับโครงสร้างใหม่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Splash Damage เคยถูก Leyou Technologies ซื้อกิจการในปี 2016 ก่อนที่ Tencent จะเข้ามาเป็นเจ้าของผ่านการซื้อ Leyou ➡️ สตูดิโอมีชื่อเสียงด้านเกมยิงมุมมองบุคคลที่หนึ่ง และการร่วมพัฒนาเกมกับค่ายใหญ่ ➡️ การเปลี่ยนมือไปสู่กลุ่มทุนเอกชนอาจเปิดโอกาสให้สตูดิโอมีอิสระในการพัฒนาเกมมากขึ้น ➡️ ตลาดเกมในอังกฤษยังคงมีศักยภาพสูง โดยเฉพาะในกลุ่มเกม AAA และเกมออนไลน์ ➡️ การยกเลิกโปรเจกต์ Transformers อาจเกี่ยวข้องกับการปรับกลยุทธ์ของ Hasbro ในการจัดการลิขสิทธิ์เกม https://wccftech.com/developer-splash-damage-no-longer-owned-by-tencent-acquired-by-private-equity-investors/
    WCCFTECH.COM
    Developer Splash Damage No Longer Owned by Tencent, Acquired by Private Equity Investors
    Developer Splash Damage is no longer owned by Tencent, and has been acquired by private equity investors, the studio confirms.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 185 มุมมอง 0 รีวิว
  • “เมื่อโรงพยาบาลกลายเป็นสินทรัพย์: งานวิจัยชี้อัตราการเสียชีวิตในห้องฉุกเฉินเพิ่มขึ้นหลังถูกซื้อโดยบริษัททุนเอกชน”

    งานวิจัยล่าสุดจาก Harvard Medical School และสถาบันพันธมิตรได้เปิดเผยข้อมูลที่น่าตกใจว่า โรงพยาบาลที่ถูกซื้อกิจการโดยบริษัททุนเอกชน (Private Equity) มีอัตราการเสียชีวิตในห้องฉุกเฉินเพิ่มขึ้นถึง 13% เมื่อเทียบกับโรงพยาบาลที่ไม่ได้ถูกซื้อ โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ป่วย Medicare ซึ่งมักเป็นผู้สูงอายุและมีความเปราะบางทางสุขภาพ

    การศึกษานี้วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ป่วยกว่า 1 ล้านรายในโรงพยาบาลที่ถูกซื้อกิจการ และเปรียบเทียบกับข้อมูลจากโรงพยาบาลอีก 293 แห่งที่มีขนาดและทำเลใกล้เคียงกัน พบว่าหลังการซื้อกิจการ โรงพยาบาลเหล่านี้มีการลดจำนวนพนักงานลงเฉลี่ย 11.6% และลดค่าใช้จ่ายด้านเงินเดือนในห้องฉุกเฉินและ ICU ลงถึง 18% และ 16% ตามลำดับ

    นักวิจัยชี้ว่า การลดจำนวนบุคลากรในพื้นที่ที่ต้องการการดูแลอย่างใกล้ชิด เช่น ห้องฉุกเฉินและ ICU ส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพการรักษา และอาจเป็นสาเหตุหลักของการเพิ่มขึ้นของอัตราการเสียชีวิต

    นอกจากนี้ยังพบว่าโรงพยาบาลที่ถูกซื้อโดยทุนเอกชนมีแนวโน้มที่จะส่งผู้ป่วยหนักไปยังโรงพยาบาลอื่นมากขึ้น และลดระยะเวลาการรักษาใน ICU เพื่อควบคุมต้นทุน ซึ่งสะท้อนถึงกลยุทธ์ทางการเงินที่เน้นผลกำไรเป็นหลัก มากกว่าคุณภาพการดูแลผู้ป่วย

    แม้จะมีข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับผลกระทบด้านลบ แต่บริษัททุนเอกชนยังคงเข้าซื้อกิจการโรงพยาบาลอย่างต่อเนื่อง โดยปัจจุบันมีโรงพยาบาลในสหรัฐฯ กว่า 488 แห่งที่อยู่ภายใต้การบริหารของกลุ่มทุนเหล่านี้ ซึ่งรวมถึงโรงพยาบาลจิตเวชและโรงพยาบาลในพื้นที่ชนบทที่มีทางเลือกจำกัด

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    งานวิจัยพบว่าอัตราการเสียชีวิตในห้องฉุกเฉินเพิ่มขึ้น 13% หลังโรงพยาบาลถูกซื้อโดยบริษัททุนเอกชน
    วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ป่วย Medicare กว่า 1 ล้านรายในโรงพยาบาลที่ถูกซื้อกิจการ
    เปรียบเทียบกับโรงพยาบาลอีก 293 แห่งที่ไม่ได้ถูกซื้อ
    จำนวนพนักงานลดลงเฉลี่ย 11.6% หลังการซื้อกิจการ
    ค่าใช้จ่ายด้านเงินเดือนใน ER ลดลง 18% และ ICU ลดลง 16%
    โรงพยาบาลมีแนวโน้มส่งผู้ป่วยหนักไปยังโรงพยาบาลอื่นมากขึ้น
    ระยะเวลาการรักษาใน ICU ถูกลดลงเพื่อควบคุมต้นทุน
    บริษัททุนเอกชนยังคงซื้อกิจการโรงพยาบาลอย่างต่อเนื่อง
    ปัจจุบันมีโรงพยาบาลในสหรัฐฯ กว่า 488 แห่งที่อยู่ภายใต้การบริหารของทุนเอกชน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Private Equity ใช้เงินกู้ในการซื้อกิจการ ทำให้โรงพยาบาลต้องแบกรับหนี้เพิ่ม
    กลยุทธ์หลักคือเพิ่มรายได้ในระยะสั้น แล้วลดต้นทุนเพื่อเพิ่มกำไร
    การลดพนักงานมักหมายถึงการลดคุณภาพการดูแลผู้ป่วย
    โรงพยาบาลที่ถูกซื้อบางแห่งขายที่ดินเพื่อสร้างรายได้ แต่ต้องจ่ายค่าเช่าเพิ่ม
    รัฐบางแห่ง เช่น Oregon และ Indiana เริ่มออกกฎหมายควบคุมการเข้าซื้อกิจการโดยทุนเอกชน

    https://www.nbcnews.com/news/us-news/death-rates-rose-hospital-ers-private-equity-firms-took-study-finds-rcna233211
    🏥 “เมื่อโรงพยาบาลกลายเป็นสินทรัพย์: งานวิจัยชี้อัตราการเสียชีวิตในห้องฉุกเฉินเพิ่มขึ้นหลังถูกซื้อโดยบริษัททุนเอกชน” งานวิจัยล่าสุดจาก Harvard Medical School และสถาบันพันธมิตรได้เปิดเผยข้อมูลที่น่าตกใจว่า โรงพยาบาลที่ถูกซื้อกิจการโดยบริษัททุนเอกชน (Private Equity) มีอัตราการเสียชีวิตในห้องฉุกเฉินเพิ่มขึ้นถึง 13% เมื่อเทียบกับโรงพยาบาลที่ไม่ได้ถูกซื้อ โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ป่วย Medicare ซึ่งมักเป็นผู้สูงอายุและมีความเปราะบางทางสุขภาพ การศึกษานี้วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ป่วยกว่า 1 ล้านรายในโรงพยาบาลที่ถูกซื้อกิจการ และเปรียบเทียบกับข้อมูลจากโรงพยาบาลอีก 293 แห่งที่มีขนาดและทำเลใกล้เคียงกัน พบว่าหลังการซื้อกิจการ โรงพยาบาลเหล่านี้มีการลดจำนวนพนักงานลงเฉลี่ย 11.6% และลดค่าใช้จ่ายด้านเงินเดือนในห้องฉุกเฉินและ ICU ลงถึง 18% และ 16% ตามลำดับ นักวิจัยชี้ว่า การลดจำนวนบุคลากรในพื้นที่ที่ต้องการการดูแลอย่างใกล้ชิด เช่น ห้องฉุกเฉินและ ICU ส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพการรักษา และอาจเป็นสาเหตุหลักของการเพิ่มขึ้นของอัตราการเสียชีวิต นอกจากนี้ยังพบว่าโรงพยาบาลที่ถูกซื้อโดยทุนเอกชนมีแนวโน้มที่จะส่งผู้ป่วยหนักไปยังโรงพยาบาลอื่นมากขึ้น และลดระยะเวลาการรักษาใน ICU เพื่อควบคุมต้นทุน ซึ่งสะท้อนถึงกลยุทธ์ทางการเงินที่เน้นผลกำไรเป็นหลัก มากกว่าคุณภาพการดูแลผู้ป่วย แม้จะมีข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับผลกระทบด้านลบ แต่บริษัททุนเอกชนยังคงเข้าซื้อกิจการโรงพยาบาลอย่างต่อเนื่อง โดยปัจจุบันมีโรงพยาบาลในสหรัฐฯ กว่า 488 แห่งที่อยู่ภายใต้การบริหารของกลุ่มทุนเหล่านี้ ซึ่งรวมถึงโรงพยาบาลจิตเวชและโรงพยาบาลในพื้นที่ชนบทที่มีทางเลือกจำกัด ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ งานวิจัยพบว่าอัตราการเสียชีวิตในห้องฉุกเฉินเพิ่มขึ้น 13% หลังโรงพยาบาลถูกซื้อโดยบริษัททุนเอกชน ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ป่วย Medicare กว่า 1 ล้านรายในโรงพยาบาลที่ถูกซื้อกิจการ ➡️ เปรียบเทียบกับโรงพยาบาลอีก 293 แห่งที่ไม่ได้ถูกซื้อ ➡️ จำนวนพนักงานลดลงเฉลี่ย 11.6% หลังการซื้อกิจการ ➡️ ค่าใช้จ่ายด้านเงินเดือนใน ER ลดลง 18% และ ICU ลดลง 16% ➡️ โรงพยาบาลมีแนวโน้มส่งผู้ป่วยหนักไปยังโรงพยาบาลอื่นมากขึ้น ➡️ ระยะเวลาการรักษาใน ICU ถูกลดลงเพื่อควบคุมต้นทุน ➡️ บริษัททุนเอกชนยังคงซื้อกิจการโรงพยาบาลอย่างต่อเนื่อง ➡️ ปัจจุบันมีโรงพยาบาลในสหรัฐฯ กว่า 488 แห่งที่อยู่ภายใต้การบริหารของทุนเอกชน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Private Equity ใช้เงินกู้ในการซื้อกิจการ ทำให้โรงพยาบาลต้องแบกรับหนี้เพิ่ม ➡️ กลยุทธ์หลักคือเพิ่มรายได้ในระยะสั้น แล้วลดต้นทุนเพื่อเพิ่มกำไร ➡️ การลดพนักงานมักหมายถึงการลดคุณภาพการดูแลผู้ป่วย ➡️ โรงพยาบาลที่ถูกซื้อบางแห่งขายที่ดินเพื่อสร้างรายได้ แต่ต้องจ่ายค่าเช่าเพิ่ม ➡️ รัฐบางแห่ง เช่น Oregon และ Indiana เริ่มออกกฎหมายควบคุมการเข้าซื้อกิจการโดยทุนเอกชน https://www.nbcnews.com/news/us-news/death-rates-rose-hospital-ers-private-equity-firms-took-study-finds-rcna233211
    WWW.NBCNEWS.COM
    Death rates rose in hospital ERs after private equity firms took over, study finds
    The increased deaths in emergency departments at private equity-owned hospitals are most likely the result of reduced staffing levels, researchers say.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 216 มุมมอง 0 รีวิว
  • “OpenAI เตรียมเช่า GPU จาก NVIDIA แทนการซื้อ — กลยุทธ์ลดต้นทุนเพื่อสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 10GW”

    ในยุคที่การสร้างโมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรมหาศาล OpenAI กำลังพลิกเกมการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน ด้วยการเจรจาเช่าชิป GPU ประสิทธิภาพสูงจาก NVIDIA แทนการซื้อขาด โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 10 กิกะวัตต์ ซึ่งถือเป็นหนึ่งในโครงการที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของวงการเทคโนโลยี

    แผนการนี้เป็นส่วนหนึ่งของความร่วมมือเชิงกลยุทธ์มูลค่า 100 พันล้านดอลลาร์ระหว่าง OpenAI และ NVIDIA ที่ประกาศเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2025 โดย NVIDIA จะลงทุนใน OpenAI พร้อมให้การสนับสนุนด้านฮาร์ดแวร์และการเงิน รวมถึงถือหุ้นประมาณ 2% ในมูลค่าบริษัทที่ประเมินไว้ที่ 500 พันล้านดอลลาร์

    การเช่า GPU แบบระยะยาว 5 ปีจะช่วยให้ OpenAI ลดต้นทุนฮาร์ดแวร์ลงได้ราว 10–15% และหลีกเลี่ยงความเสี่ยงจากการเสื่อมราคาของอุปกรณ์ โดย NVIDIA อาจตั้งบริษัทลูกเพื่อจัดการด้านการเงิน โดยใช้ GPU เป็นหลักประกันในการกู้เงิน แล้วให้ OpenAI จ่ายค่าเช่าเพื่อชำระหนี้ในระยะยาว

    แม้ OpenAI จะมีมูลค่าสูง แต่ก็ยังไม่มีงบประมาณเพียงพอในการซื้อฮาร์ดแวร์หลายแสนล้านดอลลาร์ การเช่าชิปโดยตรงจะช่วยให้บริษัทสามารถควบคุมการเลือกสถานที่ตั้งศูนย์ข้อมูล การออกแบบระบบ และการจัดการโหลดงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

    หากดีลนี้สำเร็จ จะไม่ใช่แค่การเปลี่ยนแปลงภายใน OpenAI แต่จะส่งผลต่อทั้งอุตสาหกรรม เช่น วิธีการจัดสรรสินค้าของ NVIDIA, การเปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ และการวางตำแหน่งของคู่แข่งในตลาด AI

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    OpenAI อยู่ระหว่างเจรจาเช่า GPU จาก NVIDIA แทนการซื้อขาด
    เป็นส่วนหนึ่งของความร่วมมือมูลค่า 100 พันล้านดอลลาร์ที่ประกาศเมื่อ 22 กันยายน 2025
    NVIDIA จะลงทุน 10 พันล้านดอลลาร์ใน OpenAI และถือหุ้นประมาณ 2%
    แผนการสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 10GW ต้องใช้ GPU หลายล้านตัว
    การเช่าระยะยาว 5 ปีช่วยลดต้นทุนฮาร์ดแวร์ลง 10–15%
    NVIDIA อาจตั้งบริษัทลูกเพื่อจัดการด้านการเงิน โดยใช้ GPU เป็นหลักประกัน
    OpenAI จะมีอิสระในการเลือกสถานที่ตั้งและออกแบบศูนย์ข้อมูล
    การเช่าชิปโดยตรงช่วยลดการพึ่งพาผู้ให้บริการคลาวด์ เช่น Microsoft หรือ Oracle

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    10GW เทียบเท่ากับพลังงานที่ใช้ในเมืองขนาดกลาง และเป็นมาตรฐานใหม่ของศูนย์ข้อมูล AI
    การเช่า GPU แบบนี้คล้ายกับโมเดล “Infrastructure-as-a-Service” แต่เป็นระดับฮาร์ดแวร์ลึก
    NVIDIA เคยทำดีลลักษณะนี้กับ Lambda โดยเช่า GPU 18,000 ตัวในระยะเวลา 4 ปี
    การใช้ GPU เป็นหลักประกันในการกู้เงินสะท้อนถึงการเปลี่ยนบทบาทของฮาร์ดแวร์เป็นสินทรัพย์ทางการเงิน
    OpenAI มีผู้ใช้งานรายสัปดาห์กว่า 700 ล้านคน และต้องการขยายโครงสร้างเพื่อรองรับโมเดลใหม่

    https://www.tomshardware.com/openai-may-lease-nvidia-gpus-instead-of-buying-them
    💸 “OpenAI เตรียมเช่า GPU จาก NVIDIA แทนการซื้อ — กลยุทธ์ลดต้นทุนเพื่อสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 10GW” ในยุคที่การสร้างโมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรมหาศาล OpenAI กำลังพลิกเกมการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน ด้วยการเจรจาเช่าชิป GPU ประสิทธิภาพสูงจาก NVIDIA แทนการซื้อขาด โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 10 กิกะวัตต์ ซึ่งถือเป็นหนึ่งในโครงการที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของวงการเทคโนโลยี แผนการนี้เป็นส่วนหนึ่งของความร่วมมือเชิงกลยุทธ์มูลค่า 100 พันล้านดอลลาร์ระหว่าง OpenAI และ NVIDIA ที่ประกาศเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2025 โดย NVIDIA จะลงทุนใน OpenAI พร้อมให้การสนับสนุนด้านฮาร์ดแวร์และการเงิน รวมถึงถือหุ้นประมาณ 2% ในมูลค่าบริษัทที่ประเมินไว้ที่ 500 พันล้านดอลลาร์ การเช่า GPU แบบระยะยาว 5 ปีจะช่วยให้ OpenAI ลดต้นทุนฮาร์ดแวร์ลงได้ราว 10–15% และหลีกเลี่ยงความเสี่ยงจากการเสื่อมราคาของอุปกรณ์ โดย NVIDIA อาจตั้งบริษัทลูกเพื่อจัดการด้านการเงิน โดยใช้ GPU เป็นหลักประกันในการกู้เงิน แล้วให้ OpenAI จ่ายค่าเช่าเพื่อชำระหนี้ในระยะยาว แม้ OpenAI จะมีมูลค่าสูง แต่ก็ยังไม่มีงบประมาณเพียงพอในการซื้อฮาร์ดแวร์หลายแสนล้านดอลลาร์ การเช่าชิปโดยตรงจะช่วยให้บริษัทสามารถควบคุมการเลือกสถานที่ตั้งศูนย์ข้อมูล การออกแบบระบบ และการจัดการโหลดงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น หากดีลนี้สำเร็จ จะไม่ใช่แค่การเปลี่ยนแปลงภายใน OpenAI แต่จะส่งผลต่อทั้งอุตสาหกรรม เช่น วิธีการจัดสรรสินค้าของ NVIDIA, การเปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ และการวางตำแหน่งของคู่แข่งในตลาด AI ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ OpenAI อยู่ระหว่างเจรจาเช่า GPU จาก NVIDIA แทนการซื้อขาด ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของความร่วมมือมูลค่า 100 พันล้านดอลลาร์ที่ประกาศเมื่อ 22 กันยายน 2025 ➡️ NVIDIA จะลงทุน 10 พันล้านดอลลาร์ใน OpenAI และถือหุ้นประมาณ 2% ➡️ แผนการสร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 10GW ต้องใช้ GPU หลายล้านตัว ➡️ การเช่าระยะยาว 5 ปีช่วยลดต้นทุนฮาร์ดแวร์ลง 10–15% ➡️ NVIDIA อาจตั้งบริษัทลูกเพื่อจัดการด้านการเงิน โดยใช้ GPU เป็นหลักประกัน ➡️ OpenAI จะมีอิสระในการเลือกสถานที่ตั้งและออกแบบศูนย์ข้อมูล ➡️ การเช่าชิปโดยตรงช่วยลดการพึ่งพาผู้ให้บริการคลาวด์ เช่น Microsoft หรือ Oracle ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ 10GW เทียบเท่ากับพลังงานที่ใช้ในเมืองขนาดกลาง และเป็นมาตรฐานใหม่ของศูนย์ข้อมูล AI ➡️ การเช่า GPU แบบนี้คล้ายกับโมเดล “Infrastructure-as-a-Service” แต่เป็นระดับฮาร์ดแวร์ลึก ➡️ NVIDIA เคยทำดีลลักษณะนี้กับ Lambda โดยเช่า GPU 18,000 ตัวในระยะเวลา 4 ปี ➡️ การใช้ GPU เป็นหลักประกันในการกู้เงินสะท้อนถึงการเปลี่ยนบทบาทของฮาร์ดแวร์เป็นสินทรัพย์ทางการเงิน ➡️ OpenAI มีผู้ใช้งานรายสัปดาห์กว่า 700 ล้านคน และต้องการขยายโครงสร้างเพื่อรองรับโมเดลใหม่ https://www.tomshardware.com/openai-may-lease-nvidia-gpus-instead-of-buying-them
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 207 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Stargate of China: เมื่อจีนเปลี่ยนผืนนาเป็นศูนย์กลาง AI — แผน 37 พันล้านดอลลาร์เพื่อท้าทายอำนาจคอมพิวต์ของสหรัฐฯ”

    กลางลุ่มแม่น้ำแยงซี บนเกาะขนาด 760 เอเคอร์ในเมืองอู่ฮู่ ประเทศจีน กำลังเกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ — จากพื้นที่ปลูกข้าว สู่ “Data Island” ที่จะกลายเป็นศูนย์กลางประมวลผล AI ขนาดมหึมา ภายใต้โครงการที่ถูกขนานนามว่า “Stargate of China” ซึ่งมีมูลค่าการลงทุนกว่า 37 พันล้านดอลลาร์

    เป้าหมายของโครงการนี้คือการรวมศูนย์พลังการประมวลผล AI ที่กระจัดกระจายทั่วประเทศให้เป็นเครือข่ายเดียว โดยใช้เทคโนโลยี UB-Mesh ของ Huawei เชื่อมโยงเซิร์ฟเวอร์จากหลายภูมิภาคเข้าด้วยกัน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลแบบ “inference” ให้เร็วขึ้นสำหรับผู้ใช้งานในเมืองใหญ่ เช่น เซี่ยงไฮ้ หางโจว หนานจิง และซูโจว

    ในขณะที่สหรัฐฯ ครองสัดส่วนพลังคอมพิวต์ AI กว่า 75% ของโลก จีนมีเพียง 15% เท่านั้น การลงทุนครั้งนี้จึงเป็นการ “ไล่ตาม” ด้วยกลยุทธ์ที่เน้นการใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด เช่น การนำเซิร์ฟเวอร์ที่เคยถูกทิ้งไว้ในพื้นที่ห่างไกลกลับมาใช้งานใหม่ โดยเชื่อมโยงกับศูนย์ข้อมูลในเมืองผ่านเครือข่ายความเร็วสูง

    ศูนย์ข้อมูลในอู่ฮู่จะถูกใช้โดยบริษัทใหญ่ของจีน ได้แก่ Huawei, China Mobile, China Telecom และ China Unicom โดยรัฐบาลท้องถิ่นเสนอเงินอุดหนุนสูงถึง 30% สำหรับการจัดซื้อชิป AI เพื่อเร่งการพัฒนา

    อย่างไรก็ตาม จีนยังเผชิญกับข้อจำกัดจากการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ที่ห้ามบริษัทอย่าง Nvidia, TSMC และ Samsung ส่งมอบชิป AI ขั้นสูงให้กับลูกค้าจีน ทำให้จีนต้องพึ่งพาชิปภายในประเทศที่ยังไม่สามารถเทียบเท่าได้ และบางส่วนต้องพึ่งพาตลาดมืดในการจัดหา GPU

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    จีนลงทุน $37 พันล้านในโครงการ “Stargate of China” เพื่อรวมศูนย์พลังคอมพิวต์ AI
    พื้นที่เกษตรในเมืองอู่ฮู่ถูกเปลี่ยนเป็น “Data Island” สำหรับศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่
    ใช้เทคโนโลยี UB-Mesh ของ Huawei เชื่อมโยงเซิร์ฟเวอร์ทั่วประเทศ
    ศูนย์ข้อมูลจะรองรับการประมวลผลแบบ inference สำหรับเมืองใหญ่ในลุ่มแม่น้ำแยงซี
    รัฐบาลท้องถิ่นเสนอเงินอุดหนุนสูงถึง 30% สำหรับการจัดซื้อชิป AI

    การจัดการทรัพยากรและการขยายเครือข่าย
    เซิร์ฟเวอร์ในพื้นที่ห่างไกล เช่น มองโกเลียใน กุ้ยโจว และกานซู่ จะถูกนำกลับมาใช้งาน
    เครือข่ายใหม่จะช่วยลดปัญหาการใช้งานเซิร์ฟเวอร์ที่ไม่ได้ใช้ประโยชน์
    การกระจายศูนย์ข้อมูลใกล้เมืองใหญ่ช่วยลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพ AI
    มีการจัดตั้งศูนย์ข้อมูลใหม่ใน 15 แห่งทั่วเมืองอู่ฮู่

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    โครงการนี้ได้รับแรงบันดาลใจจาก “Stargate” ของสหรัฐฯ ที่มีมูลค่ากว่า $500 พันล้าน
    การประมวลผลแบบ inference คือการตอบสนองของ AI เช่น chatbot หรือผู้ช่วยอัจฉริยะ
    การรวมศูนย์ข้อมูลช่วยให้สามารถจัดการพลังงานและทรัพยากรได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
    การลงทุนใน AI compute เป็นยุทธศาสตร์ระดับชาติของจีนเพื่อแข่งขันกับสหรัฐฯ

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/china-is-converting-farmland-into-data-centers-as-part-of-usd37-billion-effort-to-centralize-ai-compute-power-project-dubbed-stargate-of-china
    🌾 “Stargate of China: เมื่อจีนเปลี่ยนผืนนาเป็นศูนย์กลาง AI — แผน 37 พันล้านดอลลาร์เพื่อท้าทายอำนาจคอมพิวต์ของสหรัฐฯ” กลางลุ่มแม่น้ำแยงซี บนเกาะขนาด 760 เอเคอร์ในเมืองอู่ฮู่ ประเทศจีน กำลังเกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ — จากพื้นที่ปลูกข้าว สู่ “Data Island” ที่จะกลายเป็นศูนย์กลางประมวลผล AI ขนาดมหึมา ภายใต้โครงการที่ถูกขนานนามว่า “Stargate of China” ซึ่งมีมูลค่าการลงทุนกว่า 37 พันล้านดอลลาร์ เป้าหมายของโครงการนี้คือการรวมศูนย์พลังการประมวลผล AI ที่กระจัดกระจายทั่วประเทศให้เป็นเครือข่ายเดียว โดยใช้เทคโนโลยี UB-Mesh ของ Huawei เชื่อมโยงเซิร์ฟเวอร์จากหลายภูมิภาคเข้าด้วยกัน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลแบบ “inference” ให้เร็วขึ้นสำหรับผู้ใช้งานในเมืองใหญ่ เช่น เซี่ยงไฮ้ หางโจว หนานจิง และซูโจว ในขณะที่สหรัฐฯ ครองสัดส่วนพลังคอมพิวต์ AI กว่า 75% ของโลก จีนมีเพียง 15% เท่านั้น การลงทุนครั้งนี้จึงเป็นการ “ไล่ตาม” ด้วยกลยุทธ์ที่เน้นการใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด เช่น การนำเซิร์ฟเวอร์ที่เคยถูกทิ้งไว้ในพื้นที่ห่างไกลกลับมาใช้งานใหม่ โดยเชื่อมโยงกับศูนย์ข้อมูลในเมืองผ่านเครือข่ายความเร็วสูง ศูนย์ข้อมูลในอู่ฮู่จะถูกใช้โดยบริษัทใหญ่ของจีน ได้แก่ Huawei, China Mobile, China Telecom และ China Unicom โดยรัฐบาลท้องถิ่นเสนอเงินอุดหนุนสูงถึง 30% สำหรับการจัดซื้อชิป AI เพื่อเร่งการพัฒนา อย่างไรก็ตาม จีนยังเผชิญกับข้อจำกัดจากการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ ที่ห้ามบริษัทอย่าง Nvidia, TSMC และ Samsung ส่งมอบชิป AI ขั้นสูงให้กับลูกค้าจีน ทำให้จีนต้องพึ่งพาชิปภายในประเทศที่ยังไม่สามารถเทียบเท่าได้ และบางส่วนต้องพึ่งพาตลาดมืดในการจัดหา GPU ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ จีนลงทุน $37 พันล้านในโครงการ “Stargate of China” เพื่อรวมศูนย์พลังคอมพิวต์ AI ➡️ พื้นที่เกษตรในเมืองอู่ฮู่ถูกเปลี่ยนเป็น “Data Island” สำหรับศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ ใช้เทคโนโลยี UB-Mesh ของ Huawei เชื่อมโยงเซิร์ฟเวอร์ทั่วประเทศ ➡️ ศูนย์ข้อมูลจะรองรับการประมวลผลแบบ inference สำหรับเมืองใหญ่ในลุ่มแม่น้ำแยงซี ➡️ รัฐบาลท้องถิ่นเสนอเงินอุดหนุนสูงถึง 30% สำหรับการจัดซื้อชิป AI ✅ การจัดการทรัพยากรและการขยายเครือข่าย ➡️ เซิร์ฟเวอร์ในพื้นที่ห่างไกล เช่น มองโกเลียใน กุ้ยโจว และกานซู่ จะถูกนำกลับมาใช้งาน ➡️ เครือข่ายใหม่จะช่วยลดปัญหาการใช้งานเซิร์ฟเวอร์ที่ไม่ได้ใช้ประโยชน์ ➡️ การกระจายศูนย์ข้อมูลใกล้เมืองใหญ่ช่วยลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพ AI ➡️ มีการจัดตั้งศูนย์ข้อมูลใหม่ใน 15 แห่งทั่วเมืองอู่ฮู่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โครงการนี้ได้รับแรงบันดาลใจจาก “Stargate” ของสหรัฐฯ ที่มีมูลค่ากว่า $500 พันล้าน ➡️ การประมวลผลแบบ inference คือการตอบสนองของ AI เช่น chatbot หรือผู้ช่วยอัจฉริยะ ➡️ การรวมศูนย์ข้อมูลช่วยให้สามารถจัดการพลังงานและทรัพยากรได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ➡️ การลงทุนใน AI compute เป็นยุทธศาสตร์ระดับชาติของจีนเพื่อแข่งขันกับสหรัฐฯ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/china-is-converting-farmland-into-data-centers-as-part-of-usd37-billion-effort-to-centralize-ai-compute-power-project-dubbed-stargate-of-china
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 251 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Bitcoin กลายเป็นสินทรัพย์สถาบัน — Harvard ลงทุนกว่า $116 ล้าน, 401(k) เปิดรับคริปโต, และ DeFi เติบโตต่อเนื่อง”

    ในอดีต การพูดถึง Bitcoin ในแวดวงการเงินสถาบันอาจถูกมองว่าเป็นเรื่องตลก แต่ในปี 2025 ทุกอย่างเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง เมื่อมหาวิทยาลัย Harvard เปิดเผยว่าได้ถือหุ้นในกองทุน Bitcoin ETF ของ BlackRock กว่า 2 ล้านหุ้น คิดเป็นมูลค่ากว่า $116 ล้าน กลายเป็นการลงทุนอันดับ 5 รองจาก Microsoft, Amazon, Booking และ Meta

    การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงแนวโน้มที่สถาบันการเงินเริ่มยอมรับ Bitcoin เป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ โดยเฉพาะผ่านโครงสร้าง ETF ที่มีความปลอดภัย โปร่งใส และมีการกำกับดูแลจาก SEC ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการถือครองคริปโตโดยตรง เช่น การจัดการ private key หรือความผันผวนของตลาดแลกเปลี่ยน

    นอกจากมหาวิทยาลัยแล้ว รัฐบาลสหรัฐฯ ยังประกาศนโยบายใหม่ที่เปิดให้รวมคริปโตเข้ากับบัญชีเกษียณ 401(k) ได้อย่างถูกต้องตามกฎหมาย ซึ่งอาจนำไปสู่การไหลเข้าของเงินทุนมหาศาลจากกองทุนเกษียณทั่วประเทศ และช่วยลดความผันผวนของตลาดในระยะยาว

    ในฝั่งของ DeFi หรือการเงินแบบกระจายอำนาจ Bitcoin ยังคงเป็น “ทองคำดิจิทัล” ที่ได้รับความนิยมสูงสุด โดยมีเงินทุนไหลเข้าสู่วงการกว่า $180 ล้านในช่วงครึ่งปีแรก และบริษัทด้าน stablecoin ก็สามารถระดมทุนได้ถึง $13 ล้าน เพื่อสร้างแพลตฟอร์มธนาคารที่ใช้เหรียญดิจิทัลเป็นหลัก

    Ethereum ซึ่งเป็นคริปโตอันดับสองก็มีการเติบโตเช่นกัน โดยจำนวนธุรกรรมบนเครือข่ายแตะระดับสูงสุดของปี แม้ยังมีข้อถกเถียงเรื่องการจัดประเภทของ liquid staking แต่ตลาดที่เริ่มมีความชัดเจนด้านกฎระเบียบก็ช่วยให้ ETH มีเสถียรภาพมากขึ้น

    การยอมรับ Bitcoin ในระดับสถาบัน
    Harvard ลงทุน $116 ล้านในกองทุน iShares Bitcoin ETF ของ BlackRock
    ETF ช่วยให้สถาบันเข้าถึง Bitcoin โดยไม่ต้องถือครองโดยตรง
    สินทรัพย์ภายใต้การจัดการของ Bitcoin ETF พุ่งเกิน $86.3 พันล้านหลังการอนุมัติจาก SEC
    สถาบันอื่น เช่น Brown, Emory และ University of Texas ก็เริ่มลงทุนในคริปโตเช่นกัน

    การเปิดรับคริปโตในบัญชีเกษียณ
    รัฐบาลสหรัฐฯ ออกคำสั่งให้เปิด 401(k) สำหรับคริปโต
    นโยบายนี้อาจนำไปสู่การไหลเข้าของเงินทุนจากกองทุนเกษียณ
    ช่วยเพิ่มความมั่นคงและลดความผันผวนของตลาดคริปโต
    นักลงทุนสามารถกระจายพอร์ตด้วยสินทรัพย์ทางเลือกที่มีผลตอบแทนสูง

    การเติบโตของ DeFi และ Ethereum
    Bitcoin ยังคงเป็นสินทรัพย์หลักใน DeFi โดยมีเงินทุนไหลเข้า $180 ล้าน
    บริษัทด้าน stablecoin ระดมทุน $13 ล้านเพื่อสร้างแพลตฟอร์มธนาคารดิจิทัล
    Ethereum มีธุรกรรมแตะระดับสูงสุดของปี แม้ยังมีข้อถกเถียงด้านกฎหมาย
    ตลาดคริปโตเริ่มมีความชัดเจนด้านกฎระเบียบ ส่งผลให้สินทรัพย์มีเสถียรภาพมากขึ้น

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    การอนุมัติ ETF โดย SEC ในปี 2024 เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของการยอมรับคริปโต
    Bitcoin ถูกมองว่าเป็นสินทรัพย์ป้องกันเงินเฟ้อ คล้ายทองคำ แต่มีความคล่องตัวสูงกว่า
    การจัดสรรคริปโตเพียง 2–3% ในพอร์ตสถาบันอาจสร้างดีมานด์กว่า $3–4 ล้านล้านดอลลาร์
    การลงทุนผ่าน ETF ช่วยลดความเสี่ยงด้านการจัดเก็บและความปลอดภัยของคริปโต

    https://hackread.com/bitcoin-continues-increase-institutional-popularity/
    💰 “Bitcoin กลายเป็นสินทรัพย์สถาบัน — Harvard ลงทุนกว่า $116 ล้าน, 401(k) เปิดรับคริปโต, และ DeFi เติบโตต่อเนื่อง” ในอดีต การพูดถึง Bitcoin ในแวดวงการเงินสถาบันอาจถูกมองว่าเป็นเรื่องตลก แต่ในปี 2025 ทุกอย่างเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง เมื่อมหาวิทยาลัย Harvard เปิดเผยว่าได้ถือหุ้นในกองทุน Bitcoin ETF ของ BlackRock กว่า 2 ล้านหุ้น คิดเป็นมูลค่ากว่า $116 ล้าน กลายเป็นการลงทุนอันดับ 5 รองจาก Microsoft, Amazon, Booking และ Meta การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงแนวโน้มที่สถาบันการเงินเริ่มยอมรับ Bitcoin เป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ โดยเฉพาะผ่านโครงสร้าง ETF ที่มีความปลอดภัย โปร่งใส และมีการกำกับดูแลจาก SEC ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการถือครองคริปโตโดยตรง เช่น การจัดการ private key หรือความผันผวนของตลาดแลกเปลี่ยน นอกจากมหาวิทยาลัยแล้ว รัฐบาลสหรัฐฯ ยังประกาศนโยบายใหม่ที่เปิดให้รวมคริปโตเข้ากับบัญชีเกษียณ 401(k) ได้อย่างถูกต้องตามกฎหมาย ซึ่งอาจนำไปสู่การไหลเข้าของเงินทุนมหาศาลจากกองทุนเกษียณทั่วประเทศ และช่วยลดความผันผวนของตลาดในระยะยาว ในฝั่งของ DeFi หรือการเงินแบบกระจายอำนาจ Bitcoin ยังคงเป็น “ทองคำดิจิทัล” ที่ได้รับความนิยมสูงสุด โดยมีเงินทุนไหลเข้าสู่วงการกว่า $180 ล้านในช่วงครึ่งปีแรก และบริษัทด้าน stablecoin ก็สามารถระดมทุนได้ถึง $13 ล้าน เพื่อสร้างแพลตฟอร์มธนาคารที่ใช้เหรียญดิจิทัลเป็นหลัก Ethereum ซึ่งเป็นคริปโตอันดับสองก็มีการเติบโตเช่นกัน โดยจำนวนธุรกรรมบนเครือข่ายแตะระดับสูงสุดของปี แม้ยังมีข้อถกเถียงเรื่องการจัดประเภทของ liquid staking แต่ตลาดที่เริ่มมีความชัดเจนด้านกฎระเบียบก็ช่วยให้ ETH มีเสถียรภาพมากขึ้น ✅ การยอมรับ Bitcoin ในระดับสถาบัน ➡️ Harvard ลงทุน $116 ล้านในกองทุน iShares Bitcoin ETF ของ BlackRock ➡️ ETF ช่วยให้สถาบันเข้าถึง Bitcoin โดยไม่ต้องถือครองโดยตรง ➡️ สินทรัพย์ภายใต้การจัดการของ Bitcoin ETF พุ่งเกิน $86.3 พันล้านหลังการอนุมัติจาก SEC ➡️ สถาบันอื่น เช่น Brown, Emory และ University of Texas ก็เริ่มลงทุนในคริปโตเช่นกัน ✅ การเปิดรับคริปโตในบัญชีเกษียณ ➡️ รัฐบาลสหรัฐฯ ออกคำสั่งให้เปิด 401(k) สำหรับคริปโต ➡️ นโยบายนี้อาจนำไปสู่การไหลเข้าของเงินทุนจากกองทุนเกษียณ ➡️ ช่วยเพิ่มความมั่นคงและลดความผันผวนของตลาดคริปโต ➡️ นักลงทุนสามารถกระจายพอร์ตด้วยสินทรัพย์ทางเลือกที่มีผลตอบแทนสูง ✅ การเติบโตของ DeFi และ Ethereum ➡️ Bitcoin ยังคงเป็นสินทรัพย์หลักใน DeFi โดยมีเงินทุนไหลเข้า $180 ล้าน ➡️ บริษัทด้าน stablecoin ระดมทุน $13 ล้านเพื่อสร้างแพลตฟอร์มธนาคารดิจิทัล ➡️ Ethereum มีธุรกรรมแตะระดับสูงสุดของปี แม้ยังมีข้อถกเถียงด้านกฎหมาย ➡️ ตลาดคริปโตเริ่มมีความชัดเจนด้านกฎระเบียบ ส่งผลให้สินทรัพย์มีเสถียรภาพมากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การอนุมัติ ETF โดย SEC ในปี 2024 เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของการยอมรับคริปโต ➡️ Bitcoin ถูกมองว่าเป็นสินทรัพย์ป้องกันเงินเฟ้อ คล้ายทองคำ แต่มีความคล่องตัวสูงกว่า ➡️ การจัดสรรคริปโตเพียง 2–3% ในพอร์ตสถาบันอาจสร้างดีมานด์กว่า $3–4 ล้านล้านดอลลาร์ ➡️ การลงทุนผ่าน ETF ช่วยลดความเสี่ยงด้านการจัดเก็บและความปลอดภัยของคริปโต https://hackread.com/bitcoin-continues-increase-institutional-popularity/
    HACKREAD.COM
    Bitcoin continues to increase its institutional popularity
    Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 208 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Local-First Apps ยังไม่เกิดจริง เพราะการ Sync ไม่ง่ายอย่างที่คิด — แต่ SQLite + HLC + CRDT อาจเป็นคำตอบ”

    แอปพลิเคชันแบบ Local-First หรือ Offline-First เคยถูกมองว่าเป็นอนาคตของการใช้งานซอฟต์แวร์ ด้วยคุณสมบัติที่โหลดเร็ว ใช้แบบไม่ต้องต่อเน็ต และให้ความเป็นส่วนตัวสูงสุด แต่ในความเป็นจริง แอปที่รองรับการทำงานแบบออฟไลน์จริง ๆ ยังมีน้อยมาก เพราะการ “ซิงก์ข้อมูล” ระหว่างอุปกรณ์หลายเครื่องนั้นยากกว่าที่คิด

    Marco Bambini ผู้ก่อตั้ง SQLite Cloud อธิบายว่า การสร้างแอปแบบ Local-First คือการสร้างระบบกระจาย (Distributed System) ที่ต้องให้หลายอุปกรณ์สามารถแก้ไขข้อมูลแบบออฟไลน์ และสุดท้ายต้องรวมข้อมูลให้ตรงกันโดยไม่สูญเสียอะไรเลย ซึ่งมีสองปัญหาหลักที่ต้องแก้คือ:

    1️⃣ ลำดับเหตุการณ์ไม่แน่นอน (Unreliable Ordering) อุปกรณ์แต่ละเครื่องมีเวลาไม่ตรงกัน และเหตุการณ์เกิดขึ้นไม่พร้อมกัน หากนำข้อมูลมารวมโดยไม่จัดลำดับให้ดี อาจเกิดความขัดแย้ง เช่น เครื่อง A ตั้งค่า x = 3 ส่วนเครื่อง B ตั้ง x = 5 แล้วใครควร “ชนะ”?

    วิธีแก้คือ Hybrid Logical Clocks (HLC) — ระบบ timestamp ที่รวมเวลาเครื่องจริงกับตัวนับเหตุการณ์ เพื่อให้สามารถเรียงลำดับเหตุการณ์ได้แม้ไม่มีนาฬิกากลาง

    2️⃣ ความขัดแย้งของข้อมูล (Conflicts) แม้จะจัดลำดับได้แล้ว แต่ถ้าอุปกรณ์สองเครื่องแก้ไขข้อมูลเดียวกัน เช่น ยอดเงินในบัญชี แล้วซิงก์เข้ามา อาจเกิดการเขียนทับและข้อมูลหาย

    วิธีแก้คือ CRDTs (Conflict-Free Replicated Data Types) — โครงสร้างข้อมูลที่สามารถรวมกันได้โดยไม่สูญเสียข้อมูล เช่น ใช้กลยุทธ์ Last-Write-Wins (LWW) ที่ให้ข้อมูลล่าสุดเป็นฝ่ายชนะ

    เพื่อให้ระบบนี้ทำงานได้จริง SQLite ถูกเลือกเป็นฐานข้อมูลหลัก เพราะมีความเสถียร ใช้งานง่าย และมีอยู่ในทุกแพลตฟอร์ม โดย Bambini ได้สร้าง SQLite extension ที่เก็บทุกการเปลี่ยนแปลงเป็น “ข้อความ” พร้อม timestamp จาก HLC และใช้ CRDT ในการตัดสินว่าเปลี่ยนแปลงใดควรนำมาใช้

    ผลลัพธ์คือระบบที่สามารถทำงานออฟไลน์ได้เป็นสัปดาห์โดยไม่สูญเสียข้อมูล และเมื่อกลับมาออนไลน์ก็สามารถรวมข้อมูลได้อย่างแม่นยำโดยไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์กลาง

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Local-First Apps ยังไม่แพร่หลายเพราะการซิงก์ข้อมูลระหว่างอุปกรณ์ทำได้ยาก
    ปัญหาหลักคือการจัดลำดับเหตุการณ์และการแก้ไขความขัดแย้งของข้อมูล
    ใช้ Hybrid Logical Clocks (HLC) เพื่อจัดลำดับเหตุการณ์แบบกระจาย
    ใช้ CRDTs เพื่อรวมข้อมูลโดยไม่สูญเสียหรือเขียนทับกัน

    แนวทางการแก้ปัญหา
    SQLite ถูกใช้เป็นฐานข้อมูลหลักเพราะเสถียรและมีอยู่ทุกแพลตฟอร์ม
    ทุกการเปลี่ยนแปลงถูกเก็บเป็นข้อความพร้อม timestamp
    ใช้กลยุทธ์ Last-Write-Wins (LWW) เพื่อเลือกข้อมูลล่าสุด
    ระบบสามารถทำงานออฟไลน์ได้นานโดยไม่สูญเสียข้อมูล

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Turso และ cr-sqlite เป็นตัวอย่างของระบบที่ใช้ SQLite ในการซิงก์แบบ Local-First
    CRDTs ถูกใช้ในระบบ collaboration เช่น Automerge และ Yjs
    HLCs ถูกใช้ในระบบฐานข้อมูลกระจาย เช่น CockroachDB และ Spanner
    Local-First Apps ช่วยลดการพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์กลางและเพิ่มความเป็นส่วนตัว

    https://marcobambini.substack.com/p/why-local-first-apps-havent-become
    📱 “Local-First Apps ยังไม่เกิดจริง เพราะการ Sync ไม่ง่ายอย่างที่คิด — แต่ SQLite + HLC + CRDT อาจเป็นคำตอบ” แอปพลิเคชันแบบ Local-First หรือ Offline-First เคยถูกมองว่าเป็นอนาคตของการใช้งานซอฟต์แวร์ ด้วยคุณสมบัติที่โหลดเร็ว ใช้แบบไม่ต้องต่อเน็ต และให้ความเป็นส่วนตัวสูงสุด แต่ในความเป็นจริง แอปที่รองรับการทำงานแบบออฟไลน์จริง ๆ ยังมีน้อยมาก เพราะการ “ซิงก์ข้อมูล” ระหว่างอุปกรณ์หลายเครื่องนั้นยากกว่าที่คิด Marco Bambini ผู้ก่อตั้ง SQLite Cloud อธิบายว่า การสร้างแอปแบบ Local-First คือการสร้างระบบกระจาย (Distributed System) ที่ต้องให้หลายอุปกรณ์สามารถแก้ไขข้อมูลแบบออฟไลน์ และสุดท้ายต้องรวมข้อมูลให้ตรงกันโดยไม่สูญเสียอะไรเลย ซึ่งมีสองปัญหาหลักที่ต้องแก้คือ: 1️⃣ ลำดับเหตุการณ์ไม่แน่นอน (Unreliable Ordering) อุปกรณ์แต่ละเครื่องมีเวลาไม่ตรงกัน และเหตุการณ์เกิดขึ้นไม่พร้อมกัน หากนำข้อมูลมารวมโดยไม่จัดลำดับให้ดี อาจเกิดความขัดแย้ง เช่น เครื่อง A ตั้งค่า x = 3 ส่วนเครื่อง B ตั้ง x = 5 แล้วใครควร “ชนะ”? 🔧 วิธีแก้คือ Hybrid Logical Clocks (HLC) — ระบบ timestamp ที่รวมเวลาเครื่องจริงกับตัวนับเหตุการณ์ เพื่อให้สามารถเรียงลำดับเหตุการณ์ได้แม้ไม่มีนาฬิกากลาง 2️⃣ ความขัดแย้งของข้อมูล (Conflicts) แม้จะจัดลำดับได้แล้ว แต่ถ้าอุปกรณ์สองเครื่องแก้ไขข้อมูลเดียวกัน เช่น ยอดเงินในบัญชี แล้วซิงก์เข้ามา อาจเกิดการเขียนทับและข้อมูลหาย 🔧 วิธีแก้คือ CRDTs (Conflict-Free Replicated Data Types) — โครงสร้างข้อมูลที่สามารถรวมกันได้โดยไม่สูญเสียข้อมูล เช่น ใช้กลยุทธ์ Last-Write-Wins (LWW) ที่ให้ข้อมูลล่าสุดเป็นฝ่ายชนะ เพื่อให้ระบบนี้ทำงานได้จริง SQLite ถูกเลือกเป็นฐานข้อมูลหลัก เพราะมีความเสถียร ใช้งานง่าย และมีอยู่ในทุกแพลตฟอร์ม โดย Bambini ได้สร้าง SQLite extension ที่เก็บทุกการเปลี่ยนแปลงเป็น “ข้อความ” พร้อม timestamp จาก HLC และใช้ CRDT ในการตัดสินว่าเปลี่ยนแปลงใดควรนำมาใช้ ผลลัพธ์คือระบบที่สามารถทำงานออฟไลน์ได้เป็นสัปดาห์โดยไม่สูญเสียข้อมูล และเมื่อกลับมาออนไลน์ก็สามารถรวมข้อมูลได้อย่างแม่นยำโดยไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์กลาง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Local-First Apps ยังไม่แพร่หลายเพราะการซิงก์ข้อมูลระหว่างอุปกรณ์ทำได้ยาก ➡️ ปัญหาหลักคือการจัดลำดับเหตุการณ์และการแก้ไขความขัดแย้งของข้อมูล ➡️ ใช้ Hybrid Logical Clocks (HLC) เพื่อจัดลำดับเหตุการณ์แบบกระจาย ➡️ ใช้ CRDTs เพื่อรวมข้อมูลโดยไม่สูญเสียหรือเขียนทับกัน ✅ แนวทางการแก้ปัญหา ➡️ SQLite ถูกใช้เป็นฐานข้อมูลหลักเพราะเสถียรและมีอยู่ทุกแพลตฟอร์ม ➡️ ทุกการเปลี่ยนแปลงถูกเก็บเป็นข้อความพร้อม timestamp ➡️ ใช้กลยุทธ์ Last-Write-Wins (LWW) เพื่อเลือกข้อมูลล่าสุด ➡️ ระบบสามารถทำงานออฟไลน์ได้นานโดยไม่สูญเสียข้อมูล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Turso และ cr-sqlite เป็นตัวอย่างของระบบที่ใช้ SQLite ในการซิงก์แบบ Local-First ➡️ CRDTs ถูกใช้ในระบบ collaboration เช่น Automerge และ Yjs ➡️ HLCs ถูกใช้ในระบบฐานข้อมูลกระจาย เช่น CockroachDB และ Spanner ➡️ Local-First Apps ช่วยลดการพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์กลางและเพิ่มความเป็นส่วนตัว https://marcobambini.substack.com/p/why-local-first-apps-havent-become
    MARCOBAMBINI.SUBSTACK.COM
    Why Local-First Apps Haven’t Become Popular?
    Offline-first apps promise instant loading and privacy, but in practice, very few apps get offline support because getting sync right is surprisingly hard.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 208 มุมมอง 0 รีวิว
  • “OpenAI จับมือ NVIDIA สร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 10 กิกะวัตต์ — ก้าวใหม่สู่ยุค Superintelligence ด้วยพลัง GPU นับล้านตัว”

    วันที่ 22 กันยายน 2025 OpenAI และ NVIDIA ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ครั้งใหญ่ในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI รุ่นถัดไป โดยมีแผนจะติดตั้งระบบของ NVIDIA รวมพลังงานสูงถึง 10 กิกะวัตต์ ซึ่งเทียบเท่ากับการใช้ GPU หลายล้านตัว เพื่อรองรับการฝึกและใช้งานโมเดล AI ระดับ Superintelligence ในอนาคต

    NVIDIA เตรียมลงทุนสูงสุดถึง $100 พันล้านดอลลาร์ใน OpenAI โดยจะทยอยลงทุนตามการติดตั้งแต่ละกิกะวัตต์ โดยเฟสแรกจะเริ่มใช้งานในช่วงครึ่งหลังของปี 2026 บนแพลตฟอร์ม Vera Rubin ซึ่งเป็นระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI รุ่นใหม่ของ NVIDIA ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับโมเดลขนาดใหญ่และการประมวลผลแบบกระจาย

    Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI กล่าวว่า “ทุกอย่างเริ่มต้นจาก compute” และการสร้างโครงสร้างพื้นฐานนี้จะเป็นรากฐานของเศรษฐกิจแห่งอนาคต ขณะที่ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA ย้ำว่า “นี่คือก้าวกระโดดครั้งใหม่” หลังจากที่ทั้งสองบริษัทผลักดันกันมาตั้งแต่ยุค DGX จนถึง ChatGPT

    ความร่วมมือนี้ยังรวมถึงการ co-optimize ระหว่างซอฟต์แวร์ของ OpenAI และฮาร์ดแวร์ของ NVIDIA เพื่อให้การฝึกโมเดลและการใช้งานจริงมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยจะทำงานร่วมกับพันธมิตรอย่าง Microsoft, Oracle, SoftBank และ Stargate Partners เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ล้ำหน้าที่สุดในโลก

    OpenAI ปัจจุบันมีผู้ใช้งานประจำรายสัปดาห์กว่า 700 ล้านคน และมีการนำเทคโนโลยีไปใช้ในองค์กรทั่วโลก ทั้งขนาดใหญ่และเล็ก ความร่วมมือครั้งนี้จึงเป็นการขยายขอบเขตของ AI ให้เข้าถึงผู้คนในระดับมหภาค

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    OpenAI และ NVIDIA ร่วมมือสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาด 10 กิกะวัตต์
    NVIDIA เตรียมลงทุนสูงสุด $100 พันล้านดอลลาร์ใน OpenAI ตามการติดตั้งแต่ละเฟส
    เฟสแรกจะเริ่มใช้งานในครึ่งหลังของปี 2026 บนแพลตฟอร์ม Vera Rubin
    ใช้ GPU หลายล้านตัวเพื่อรองรับการฝึกและใช้งานโมเดลระดับ Superintelligence

    ความร่วมมือและการพัฒนา
    OpenAI และ NVIDIA จะ co-optimize ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ร่วมกัน
    ทำงานร่วมกับพันธมิตรอย่าง Microsoft, Oracle, SoftBank และ Stargate Partners
    OpenAI มีผู้ใช้งานประจำรายสัปดาห์กว่า 700 ล้านคนทั่วโลก
    ความร่วมมือนี้จะช่วยผลักดันภารกิจของ OpenAI ในการสร้าง AGI เพื่อมนุษยชาติ

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    10 กิกะวัตต์ เทียบเท่ากับการใช้ไฟฟ้าของเมืองขนาดกลาง
    Vera Rubin เป็นแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่องาน AI ขนาดใหญ่โดยเฉพาะ
    การลงทุนระดับนี้สะท้อนถึงการแข่งขันด้าน compute infrastructure ที่รุนแรงขึ้น
    การใช้ GPU จำนวนมากต้องการระบบระบายความร้อนและพลังงานที่มีประสิทธิภาพสูง

    https://openai.com/index/openai-nvidia-systems-partnership/

    ⚡ “OpenAI จับมือ NVIDIA สร้างศูนย์ข้อมูล AI ขนาด 10 กิกะวัตต์ — ก้าวใหม่สู่ยุค Superintelligence ด้วยพลัง GPU นับล้านตัว” วันที่ 22 กันยายน 2025 OpenAI และ NVIDIA ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ครั้งใหญ่ในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI รุ่นถัดไป โดยมีแผนจะติดตั้งระบบของ NVIDIA รวมพลังงานสูงถึง 10 กิกะวัตต์ ซึ่งเทียบเท่ากับการใช้ GPU หลายล้านตัว เพื่อรองรับการฝึกและใช้งานโมเดล AI ระดับ Superintelligence ในอนาคต NVIDIA เตรียมลงทุนสูงสุดถึง $100 พันล้านดอลลาร์ใน OpenAI โดยจะทยอยลงทุนตามการติดตั้งแต่ละกิกะวัตต์ โดยเฟสแรกจะเริ่มใช้งานในช่วงครึ่งหลังของปี 2026 บนแพลตฟอร์ม Vera Rubin ซึ่งเป็นระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI รุ่นใหม่ของ NVIDIA ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับโมเดลขนาดใหญ่และการประมวลผลแบบกระจาย Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI กล่าวว่า “ทุกอย่างเริ่มต้นจาก compute” และการสร้างโครงสร้างพื้นฐานนี้จะเป็นรากฐานของเศรษฐกิจแห่งอนาคต ขณะที่ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA ย้ำว่า “นี่คือก้าวกระโดดครั้งใหม่” หลังจากที่ทั้งสองบริษัทผลักดันกันมาตั้งแต่ยุค DGX จนถึง ChatGPT ความร่วมมือนี้ยังรวมถึงการ co-optimize ระหว่างซอฟต์แวร์ของ OpenAI และฮาร์ดแวร์ของ NVIDIA เพื่อให้การฝึกโมเดลและการใช้งานจริงมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยจะทำงานร่วมกับพันธมิตรอย่าง Microsoft, Oracle, SoftBank และ Stargate Partners เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ล้ำหน้าที่สุดในโลก OpenAI ปัจจุบันมีผู้ใช้งานประจำรายสัปดาห์กว่า 700 ล้านคน และมีการนำเทคโนโลยีไปใช้ในองค์กรทั่วโลก ทั้งขนาดใหญ่และเล็ก ความร่วมมือครั้งนี้จึงเป็นการขยายขอบเขตของ AI ให้เข้าถึงผู้คนในระดับมหภาค ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ OpenAI และ NVIDIA ร่วมมือสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาด 10 กิกะวัตต์ ➡️ NVIDIA เตรียมลงทุนสูงสุด $100 พันล้านดอลลาร์ใน OpenAI ตามการติดตั้งแต่ละเฟส ➡️ เฟสแรกจะเริ่มใช้งานในครึ่งหลังของปี 2026 บนแพลตฟอร์ม Vera Rubin ➡️ ใช้ GPU หลายล้านตัวเพื่อรองรับการฝึกและใช้งานโมเดลระดับ Superintelligence ✅ ความร่วมมือและการพัฒนา ➡️ OpenAI และ NVIDIA จะ co-optimize ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ร่วมกัน ➡️ ทำงานร่วมกับพันธมิตรอย่าง Microsoft, Oracle, SoftBank และ Stargate Partners ➡️ OpenAI มีผู้ใช้งานประจำรายสัปดาห์กว่า 700 ล้านคนทั่วโลก ➡️ ความร่วมมือนี้จะช่วยผลักดันภารกิจของ OpenAI ในการสร้าง AGI เพื่อมนุษยชาติ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ 10 กิกะวัตต์ เทียบเท่ากับการใช้ไฟฟ้าของเมืองขนาดกลาง ➡️ Vera Rubin เป็นแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่องาน AI ขนาดใหญ่โดยเฉพาะ ➡️ การลงทุนระดับนี้สะท้อนถึงการแข่งขันด้าน compute infrastructure ที่รุนแรงขึ้น ➡️ การใช้ GPU จำนวนมากต้องการระบบระบายความร้อนและพลังงานที่มีประสิทธิภาพสูง https://openai.com/index/openai-nvidia-systems-partnership/
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 184 มุมมอง 0 รีวิว
Pages Boosts