🌐 “อินเทอร์เน็ตใหญ่แค่ไหน? — เมื่อข้อมูลทะลุ 181 Zettabytes และโลกต้องจ่ายด้วยพลังงานและน้ำมหาศาล” ลองจินตนาการว่าในเวลาเพียงหนึ่งนาทีของอินเทอร์เน็ต มีการสตรีม Netflix กว่าล้านชั่วโมง อัปโหลดวิดีโอ YouTube หลายพันชั่วโมง และโพสต์ภาพบน Instagram นับไม่ถ้วน นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในปี 2025 และตัวเลขนี้ยังคงเพิ่มขึ้นทุกวินาที ข้อมูลทั่วโลกในปี 2024 มีปริมาณถึง 149 Zettabytes และคาดว่าจะเพิ่มเป็น 181 Zettabytesภายในสิ้นปี 20252 โดยบางการคาดการณ์อาจอยู่ที่ 175 ZB แต่ก็ถือว่าใกล้เคียงกันมาก ซึ่ง Zettabyte หนึ่งเท่ากับหนึ่งล้านล้าน Gigabytes — ขนาดที่สมองมนุษย์แทบจินตนาการไม่ออก แต่การวัด “ขนาดของอินเทอร์เน็ต” ไม่ใช่แค่เรื่องของปริมาณข้อมูล เพราะยังมีข้อมูลที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ผ่าน Google หรือ search engine เช่น ฐานข้อมูลส่วนตัว แอปพลิเคชัน และเครือข่ายปิด ซึ่งเรียกรวมกันว่า “Deep Web” และยังมี “Dark Web” ที่ซ่อนตัวอยู่ลึกกว่านั้นอีก ข้อมูลใหม่เกิดขึ้นทุกวันกว่า 402 ล้าน Terabytes จากโพสต์โซเชียลมีเดีย วิดีโอ อุปกรณ์ IoT รถยนต์อัจฉริยะ และระบบคลาวด์ แม้แต่ CERN ก็ผลิตข้อมูลระดับ Petabyte ต่อวันจากการทดลองฟิสิกส์อนุภาค ซึ่งเทียบได้กับบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ แต่เบื้องหลังโลกดิจิทัลที่เติบโตอย่างรวดเร็วคือผลกระทบทางกายภาพที่ไม่อาจมองข้าม — ศูนย์ข้อมูลทั่วโลกใช้ไฟฟ้าราว 2% ของทั้งโลก และบางแห่งใช้น้ำมากถึง 5 ล้านแกลลอนต่อวันเพื่อระบายความร้อน แม้บางบริษัทจะเริ่มใช้ “น้ำรีไซเคิล” แต่ก็ยังไม่เพียงพอเมื่อเทียบกับการขยายตัวของข้อมูลที่ไม่มีวันหยุด ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ปริมาณข้อมูลทั่วโลกในปี 2025 คาดว่าจะอยู่ที่ 181 Zettabytes ➡️ หนึ่ง Zettabyte เท่ากับหนึ่งล้านล้าน Gigabytes ➡️ ข้อมูลใหม่เกิดขึ้นกว่า 402 ล้าน Terabytes ต่อวัน ➡️ CERN ผลิตข้อมูลระดับ Petabyte ต่อวันจากการทดลองฟิสิกส์ ✅ ข้อมูลที่ไม่สามารถวัดได้โดยตรง ➡️ Deep Web และ Dark Web ไม่สามารถเข้าถึงผ่าน search engine ➡️ แอปพลิเคชันและเครือข่ายปิดมีข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ไม่ถูกนับรวม ➡️ ขนาดของอินเทอร์เน็ตเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ไม่สามารถวัดได้แน่นอน ✅ ผลกระทบทางกายภาพจากข้อมูล ➡️ ศูนย์ข้อมูลใช้ไฟฟ้าราว 2% ของโลก ➡️ บางศูนย์ข้อมูลใช้น้ำมากถึง 5 ล้านแกลลอนต่อวันเพื่อระบายความร้อน ➡️ Amazon เริ่มใช้ “น้ำรีไซเคิล” เพื่อช่วยลดผลกระทบ ➡️ Cloud storage ช่วยแบ่งเบาภาระจากศูนย์ข้อมูล แต่ยังไม่ครอบคลุมทั้งหมด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ IDC คาดว่าปริมาณข้อมูลจะเพิ่มเป็น 394 Zettabytes ภายในปี 2028 ➡️ การเติบโตของ AI และ IoT เป็นตัวเร่งให้ข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ➡️ การวัดขนาดอินเทอร์เน็ตต้องพิจารณา 5V: Volume, Variety, Velocity, Value, Veracity ➡️ การใช้ข้อมูลเพื่อการวิจัย การตลาด และ AI มีประโยชน์มหาศาล แต่ต้องแลกด้วยทรัพยากร https://www.slashgear.com/1970107/how-big-is-the-internet-data-size/

🚗 “5 รถต้นแบบสุดล้ำจาก Honda ที่ไม่เคยได้ผลิตจริง — เมื่อจินตนาการล้ำหน้าเกินกว่าความเป็นจริงจะตามทัน” Honda เป็นหนึ่งในแบรนด์รถยนต์ที่ไม่เคยหยุดฝัน โดยเฉพาะในโลกของ “รถต้นแบบ” หรือ Concept Cars ที่มักถูกสร้างขึ้นเพื่อโชว์วิสัยทัศน์แห่งอนาคต แม้หลายรุ่นจะกลายเป็นผลิตภัณฑ์จริง เช่น Honda Urban EV แต่ก็มีอีกหลายคันที่ยังคงอยู่แค่บนเวทีโชว์และในความทรงจำของแฟน ๆ เท่านั้น บทความนี้พาเราย้อนดู 5 รถต้นแบบจาก Honda ที่โดดเด่นทั้งดีไซน์ เทคโนโลยี และแนวคิด แต่ไม่เคยได้ผลิตจริง: 1️⃣ Honda Spocket (1999) — รถลูกผสมระหว่างสปอร์ต, พิคอัพ และเปิดประทุน ที่สามารถเปลี่ยนจาก 4 ที่นั่งเป็น 2 ที่นั่งได้ มีระบบขับเคลื่อน 4 ล้อแบบไฮบริด และกล้องแทนกระจกข้าง พร้อม HUD บนกระจกหน้า 2️⃣ Honda Puyo (2007) — รถที่ออกแบบด้วยแนวคิด “ความนุ่มนวล” ตัวถังเรืองแสงทำจากวัสดุเจลนุ่มเพื่อความปลอดภัยและความเป็นมิตร ใช้พลังงานจากเซลล์เชื้อเพลิงไฮโดรเจน และควบคุมด้วยจอยสติ๊กแทนพวงมาลัย 3️⃣ Honda Kiwami (2003) — ซีดานพลังงานไฮโดรเจนที่ออกแบบด้วยแรงบันดาลใจจากสวนญี่ปุ่น ใช้โครงสร้างแบบ skateboard chassis เพื่อเพิ่มพื้นที่ภายใน พร้อมระบบ ultracapacitor และเซลล์เชื้อเพลิง 4️⃣ Honda Project 2&4 (2015) — รถแข่งขนาดเล็กที่ผสมผสาน DNA ของมอเตอร์ไซค์และรถ F1 ใช้เครื่องยนต์ V4 จาก RC213V ให้แรงม้ากว่า 212 ตัว แต่มีที่นั่งแบบ “ลอยตัว” ซึ่งอาจไม่ผ่านมาตรฐานความปลอดภัย 5️⃣ Honda Fuya-Jo (1999) — รถสำหรับสายปาร์ตี้โดยเฉพาะ ออกแบบให้สามารถยืน เต้น และเล่นดนตรีได้ภายใน มีเบาะแบบเก้าอี้สูงและแดชบอร์ดที่เหมือนโต๊ะมิกซ์ของดีเจ แม้รถเหล่านี้จะไม่ถูกผลิตจริง แต่ก็สะท้อนถึงความกล้าคิด กล้าทดลอง และความตั้งใจของ Honda ที่จะผลักดันขอบเขตของการออกแบบและเทคโนโลยียานยนต์ให้ก้าวไปข้างหน้า ⛔ รถต้นแบบมักไม่ผ่านมาตรฐานความปลอดภัย เช่น ที่นั่งลอยตัวของ Project 2&4 ⛔ วัสดุเจลของ Puyo อาจไม่เหมาะกับการผลิตจริงและมีปัญหาเรื่องความทนทาน ⛔ ระบบพลังงานไฮโดรเจนยังขาดโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการเติมเชื้อเพลิง ⛔ รถที่ออกแบบเพื่อความบันเทิง เช่น Fuya-Jo อาจไม่เหมาะกับการใช้งานจริงบนถนน ⛔ ต้นทุนการผลิตและความต้องการตลาดเป็นปัจจัยหลักที่ทำให้รถเหล่านี้ไม่ถูกผลิต https://www.slashgear.com/1422341/futuristic-honda-concept-cars-never-made-production/

เก่งแต่กับประเทศเล็กๆ! สิ่งที่เกิดขึ้นในเปอร์โตริโกนั้นใหญ่กว่าที่เราจินตนาการไว้มาก... ดูเหมือนว่าสหรัฐจะโกหกโลกอีกครั้ง โดยเตรียมการจะโค่นล้มประธานาธิบดีมาดูโร แห่งเวเนซุเอลา มากกว่าข้ออ้างเรื่องปราบปรามยาเสพติด?!? กองกำลังทางอากาศ กองทัพเรือ และกองทัพบก ของสหรัฐระดมกำลังพลมหาศาลเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับปฏิบัติการที่อ้างว่าเพื่อปราบกลุ่มก่อการร้ายยาเสพติดของเวเนซุเอลา!! ฐานทัพเรือรูสเวลต์โรดส์ (Roosevelt Roads Naval Station) ในเมืองเซอิบา (Ceiba) ประเทศเปอร์โตริโก กลายเป็นฐานปฏิบัติการหลักสำหรับเครื่องบินขับไล่และหน่วยสนับสนุนในการต่อต้านมาดูโร!! ฝูงบินเครื่องบินขับไล่ F-35 ออกเดินทางจากรัฐแอริโซนา มุ่งหน้าสู่เปอร์โตริโก เพื่อเข้าร่วมปฏิบัติการของสหรัฐฯ เครื่องบินลำเลียง C-17A ก็เดินทางมาถึงเพื่อขนถ่ายยุทโธปกรณ์ที่สนับสนุนการรุกรานที่กำลังจะมาถึง คาดว่าจะมีเครื่องบินขับไล่ F-35 จำนวน 10 ลำเข้าร่วมภารกิจนี้

🧠 “Neuralink ผ่าน 2,000 วันใช้งานจริง! ผู้ป่วยควบคุมคอมพิวเตอร์ด้วยความคิด — ก้าวใหม่ของเทคโนโลยีเชื่อมสมองกับเครื่องจักร” ลองจินตนาการว่าคุณสามารถควบคุมคอมพิวเตอร์ได้ด้วยความคิด โดยไม่ต้องขยับมือหรือพูดออกมา — นั่นคือสิ่งที่ Neuralink บริษัทของ Elon Musk กำลังทำให้เป็นจริง และล่าสุดได้ประกาศว่า มีผู้ป่วย 12 คนทั่วโลกที่ใช้อุปกรณ์ฝังสมองของบริษัทมาแล้วรวมกันกว่า 2,000 วัน หรือกว่า 15,000 ชั่วโมง หนึ่งในผู้ใช้ที่โด่งดังที่สุดคือ Noland Arbaugh ผู้ที่เป็นอัมพาตจากอุบัติเหตุทางน้ำในปี 2016 และได้รับการฝังชิป Neuralink ในปี 2024 หลังจากนั้นเขาสามารถเล่นวิดีโอเกม เรียนภาษา และควบคุมอุปกรณ์ต่างๆ ด้วยความคิดเพียงอย่างเดียว การประกาศครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจาก Neuralink เริ่มการทดลองทางคลินิกนอกสหรัฐฯ เป็นครั้งแรก โดยฝังชิปให้ผู้ป่วยอัมพาต 2 คนในแคนาดาเมื่อปลายเดือนสิงหาคมและต้นกันยายน 2025 ที่โรงพยาบาล Toronto Western Hospital ภายใต้โครงการ CAN-PRIME ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อศึกษาความปลอดภัยและประสิทธิภาพของการควบคุมอุปกรณ์ด้วยความคิด ผู้ป่วยทั้งสองสามารถควบคุมเคอร์เซอร์บนหน้าจอได้ภายในไม่กี่นาทีหลังการผ่าตัด โดยใช้สัญญาณจากสมองที่ถูกถอดรหัสผ่าน AI และแปลงเป็นการเคลื่อนไหวบนหน้าจอ — เป็นการข้ามขั้นตอนการเคลื่อนไหวทางกายภาพโดยสิ้นเชิง นอกจากแคนาดา Neuralink ยังได้รับอนุมัติจากหน่วยงานในสหราชอาณาจักรเพื่อเริ่มการทดลองทางคลินิก GB-PRIME ซึ่งจะศึกษาการใช้งานชิปในผู้ป่วยอัมพาตเช่นกัน โดยมีเป้าหมายระยะยาวในการฟื้นฟูการพูด การมองเห็น และความสามารถในการสื่อสารของผู้ป่วย ✅ ความคืบหน้าของ Neuralink ➡️ มีผู้ใช้ 12 คนทั่วโลก ใช้งานรวมกันกว่า 2,000 วัน และ 15,335 ชั่วโมง ➡️ ผู้ใช้รายแรก Noland Arbaugh สามารถเล่นเกมและเรียนภาษาได้ด้วยความคิด ➡️ การใช้งานจริงเริ่มตั้งแต่ปี 2024 หลังได้รับอนุมัติจาก FDA ✅ การทดลองทางคลินิกในแคนาดา ➡️ ฝังชิปให้ผู้ป่วยอัมพาต 2 คนที่ Toronto Western Hospital ➡️ ผู้ป่วยสามารถควบคุมเคอร์เซอร์ได้ภายในไม่กี่นาทีหลังผ่าตัด ➡️ ใช้ AI ถอดรหัสสัญญาณสมองและแปลงเป็นการเคลื่อนไหว ➡️ โครงการ CAN-PRIME มุ่งเน้นความปลอดภัยและความสามารถในการใช้งานจริง ✅ การขยายตัวระดับโลก ➡️ ได้รับอนุมัติจากสหราชอาณาจักรเพื่อเริ่มโครงการ GB-PRIME ➡️ เป้าหมายคือการฟื้นฟูการสื่อสาร การมองเห็น และการเคลื่อนไหว ➡️ มีแผนลดต้นทุนการฝังชิปให้เหลือเพียงไม่กี่พันดอลลาร์ในอนาคต ➡️ ใช้หุ่นยนต์ผ่าตัดเฉพาะทางในการฝังอุปกรณ์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ผู้ป่วยในแคนาดาอายุประมาณ 30 ปี มีอาการอัมพาตจากการบาดเจ็บไขสันหลัง ➡️ อุปกรณ์ฝังในสมองส่วนควบคุมการเคลื่อนไหว (motor cortex) ➡️ บริษัทอื่นเช่น Synchron ก็พัฒนาเทคโนโลยี BCI เช่นกัน ➡️ ผู้ป่วยรายแรกเคยมีปัญหาชิปหลุดหลังผ่าตัด แต่กลับมาใช้งานได้อีกครั้ง https://wccftech.com/elon-musks-brain-chip-firm-neuralink-says-its-12-patients-have-used-chips-for-2000-days/

🔴 “เลเซอร์เชื่อมเครื่องบินกับดาวเทียมสำเร็จ! General Atomics และ Kepler สร้างระบบสื่อสารอากาศสู่อวกาศที่เร็วกว่า 1 Gbps — เตรียมพลิกโฉมการสื่อสารทางทหารและพาณิชย์” ลองจินตนาการว่าเครื่องบินที่บินอยู่กลางฟ้า สามารถส่งข้อมูลไปยังดาวเทียมในวงโคจรได้ทันที ด้วยความเร็วระดับกิกะบิต — ไม่ใช่ผ่านคลื่นวิทยุแบบเดิม แต่ผ่านลำแสงเลเซอร์ที่แม่นยำและปลอดภัยกว่า นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในการทดสอบล่าสุดโดย General Atomics Electromagnetic Systems (GA-EMS) ร่วมกับ Kepler Communications การทดสอบนี้ใช้เครื่องบิน De Havilland DHC-6 Twin Otter ที่ติดตั้ง Optical Communication Terminal (OCT) ขนาด 12 นิ้ว ซึ่งยิงเลเซอร์พลังงาน 10 วัตต์ไปยังดาวเทียม Kepler ที่โคจรในระดับต่ำ (LEO) โดยสามารถส่งข้อมูลได้สูงสุดถึง 2.5 Gbps และมีระยะทำการถึง 3,417 ไมล์ แม้ในการทดสอบจริงจะใช้ระยะสั้นกว่านั้น แต่ก็สามารถส่งข้อมูลได้ที่ความเร็ว 1 Gbps อย่างเสถียร ความสำเร็จนี้ถือเป็น “ครั้งแรกของโลก” ที่สามารถเชื่อมโยงการสื่อสารแบบสองทางระหว่างเครื่องบินที่เคลื่อนที่กับดาวเทียมในอวกาศได้ผ่านเลเซอร์ โดยระบบสามารถทำงานได้ครบทุกขั้นตอน: การชี้เป้า, การจับสัญญาณ, การติดตาม และการล็อกเป้าหมาย ก่อนจะส่งข้อมูลแบบ uplink และ downlink ได้สำเร็จ สิ่งที่น่าสนใจคืออุปกรณ์ OCT นี้ถูกออกแบบให้รองรับมาตรฐานเปิดของ Space Development Agency (SDA) ซึ่งหมายความว่าอุปกรณ์จากผู้ผลิตต่างกันสามารถทำงานร่วมกันได้ — เป็นก้าวสำคัญในการสร้างเครือข่ายสื่อสารแบบกระจายตัวที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงสำหรับภารกิจทางทหารและเชิงพาณิชย์ ในอนาคต GA-EMS เตรียมส่ง OCT รุ่นใหม่ขึ้นไปกับยาน GA-75 ในปี 2026 เพื่อทดสอบกับดาวเทียม Tranche-1 ซึ่งจะเป็นการขยายขีดความสามารถของการสื่อสารอากาศสู่อวกาศให้ครอบคลุมมากขึ้น ✅ ข้อมูลจากการทดสอบเลเซอร์สื่อสารอากาศสู่อวกาศ ➡️ ใช้เครื่องบิน DHC-6 Twin Otter ติดตั้ง Optical Communication Terminal (OCT) ➡️ เชื่อมต่อกับดาวเทียม Kepler ที่โคจรในระดับต่ำ (LEO) ➡️ ใช้เลเซอร์พลังงาน 10 วัตต์ ส่งข้อมูลได้สูงสุด 2.5 Gbps ➡️ ระยะทำการสูงสุด 3,417 ไมล์ (5,500 กม.) ➡️ ความเร็วในการส่งข้อมูลจริงในการทดสอบคือ 1 Gbps ✅ ความสำเร็จของระบบ OCT ➡️ ทำงานครบทุกขั้นตอน: ชี้เป้า, จับสัญญาณ, ติดตาม, ล็อกเป้าหมาย ➡️ ส่งข้อมูลแบบสองทาง (uplink/downlink) ได้สำเร็จ ➡️ รองรับมาตรฐาน SDA Tranche-0 สำหรับการสื่อสารแบบเปิด ➡️ พิสูจน์ว่าอุปกรณ์จากหลายผู้ผลิตสามารถทำงานร่วมกันได้ ✅ ความร่วมมือระหว่าง GA-EMS และ Kepler ➡️ GA-EMS พัฒนา OCT สำหรับภารกิจทางทหารและพาณิชย์ ➡️ Kepler มีดาวเทียมที่รองรับ SDA และเคยทดสอบการสื่อสารกับสถานีภาคพื้น ➡️ การร่วมมือครั้งนี้เป็นก้าวสำคัญในการสร้างเครือข่ายสื่อสารหลายโดเมน ✅ แผนในอนาคต ➡️ GA-EMS เตรียมส่ง OCT รุ่นใหม่ขึ้นไปกับยาน GA-75 ในปี 2026 ➡️ ทดสอบกับดาวเทียม Tranche-1 เพื่อขยายขีดความสามารถ ➡️ SDA มีแผนสร้างเครือข่ายดาวเทียมหลายร้อยดวงในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NASA เคยทดสอบระบบเลเซอร์ใน Deep Space Optical Communications ➡️ Google เคยพัฒนาโครงการ Taara สำหรับเลเซอร์สื่อสารภาคพื้น ➡️ การสื่อสารด้วยเลเซอร์มีความปลอดภัยสูงและไม่ต้องใช้คลื่นวิทยุ ➡️ เหมาะกับภารกิจที่ต้องการความเร็วและความมั่นคงของข้อมูล เช่น การทหาร, การบิน, และการสำรวจอวกาศ https://www.tomshardware.com/networking/worlds-first-laser-communication-link-between-a-plane-and-satellite-ran-at-1-gbps-10-watt-laser-which-has-a-3-417-mile-range-and-2-5-gbps-max-data-rate

🧠 “Alterego เปิดตัวอุปกรณ์สวมใส่ ‘ใกล้เคียงโทรจิต’ พิมพ์ด้วยความคิด คุยเงียบๆ ได้ และแปลภาษาแบบไร้เสียง — ก้าวใหม่ของการสื่อสารมนุษย์กับ AI” ถ้าคุณเคยฝันถึงการสื่อสารแบบไม่ต้องพูด ไม่ต้องพิมพ์ แค่ “คิด” แล้วคำพูดก็ปรากฏ — ตอนนี้มันไม่ใช่แค่จินตนาการอีกต่อไป เพราะสตาร์ทอัพชื่อ Alterego ได้เปิดตัวอุปกรณ์สวมใส่ที่อ้างว่าเป็น “wearable ใกล้เคียงโทรจิตตัวแรกของโลก” ที่สามารถพิมพ์ข้อความด้วยความคิด ควบคุมอุปกรณ์แบบไร้มือ และสื่อสารกับคนอื่นแบบเงียบๆ ได้ อุปกรณ์นี้พัฒนาโดย Arnav Kapur จาก MIT Media Lab และ Max Newlon จาก Harvard Innovation Labs โดยใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่า “Silent Sense” ซึ่งไม่ใช่การอ่านความคิดโดยตรง แต่เป็นการตรวจจับสัญญาณประสาทกล้ามเนื้อที่สมองส่งไปยังระบบพูด ก่อนที่เราจะเปล่งเสียงออกมา — ทำให้สามารถแปลงความตั้งใจเป็นคำสั่งหรือข้อความได้ทันที ในวิดีโอสาธิต Kapur ใช้อุปกรณ์นี้พิมพ์ข้อความโดยไม่แตะคีย์บอร์ด ตั้งเตือนในมือถือ และถามคำถามเกี่ยวกับภาพที่เห็นผ่านกล้องขนาดเล็กในตัวอุปกรณ์ จากนั้นเขาสื่อสารแบบเงียบๆ กับผู้ร่วมก่อตั้งผ่าน bone-conduction audio โดยไม่มีเสียงใดๆ ออกมา ที่น่าทึ่งคือการแปลภาษาแบบไร้เสียง — Kapur พูดภาษาอังกฤษ แล้วผู้ร่วมสนทนาที่พูดภาษาจีนเข้าใจทันทีผ่านระบบแปลในตัว ซึ่งอาจเป็นประโยชน์มหาศาลสำหรับผู้ที่มีปัญหาด้านการพูด เช่น ALS หรือผู้พิการทางเสียง แม้จะดูเหมือนหลุดมาจากนิยายไซไฟ แต่ Alterego ยืนยันว่าอุปกรณ์นี้ไม่อ่านความคิดลึกๆ และไม่มีการเก็บข้อมูลสมองโดยตรง ต่างจากเทคโนโลยีฝังชิปอย่าง Neuralink หรือ EMG แบบสายรัดข้อมือของ Meta — โดยเน้นความปลอดภัยและการควบคุมจากผู้ใช้เป็นหลัก ✅ ความสามารถของอุปกรณ์ Alterego ➡️ พิมพ์ข้อความด้วยความคิดโดยไม่ต้องใช้คีย์บอร์ด ➡️ สื่อสารแบบเงียบๆ กับผู้อื่นผ่าน bone-conduction audio ➡️ ควบคุมอุปกรณ์และแอปพลิเคชันแบบไร้มือ ➡️ ค้นหาข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตแบบไร้เสียง ➡️ ถามคำถามเกี่ยวกับสิ่งรอบตัวผ่านกล้องในตัว ➡️ แปลภาษาแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องพูดออกเสียง ➡️ ช่วยฟื้นฟูการพูดสำหรับผู้มีปัญหาด้านเสียงหรือระบบประสาท ✅ เทคโนโลยีเบื้องหลัง ➡️ ใช้การตรวจจับสัญญาณประสาทกล้ามเนื้อจากใบหน้าและลำคอ ➡️ ไม่ใช่การอ่านคลื่นสมองหรือ EEG ➡️ ส่งข้อมูลผ่าน bone-conduction กลับไปยังผู้ใช้ ➡️ พัฒนาโดยทีมจาก MIT และ Harvard Innovation Labs ✅ การใช้งานจริงในวิดีโอสาธิต ➡️ พิมพ์ข้อความ ตั้งเตือน และถามคำถามจากภาพ ➡️ สื่อสารแบบเงียบกับผู้ร่วมก่อตั้ง ➡️ แปลภาษาอังกฤษ–จีนแบบไร้เสียง ➡️ ใช้กล้องในตัวเพื่อเข้าใจสิ่งแวดล้อม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เทคโนโลยีนี้เคยถูกนำเสนอใน TED ปี 2019 ➡️ เป็นทางเลือกที่ไม่ต้องฝังชิปหรือใช้สายรัดกล้ามเนื้อ ➡️ เหมาะกับผู้ใช้งานในพื้นที่เสียงดัง เช่น โรงงานหรือสนามบิน ➡️ อาจเป็นจุดเปลี่ยนของการสื่อสารมนุษย์กับ AI ในอนาคต https://www.tomshardware.com/peripherals/wearable-tech/alterego-demoes-worlds-first-near-telepathic-wearable-that-enables-typing-at-the-speed-of-thought-other-abilities-device-said-to-enable-silent-communication-with-others-control-devices-hands-free-and-restore-speech-for-impaired

👶 “นิวเม็กซิโกประกาศใช้ ‘Universal Child Care’ เป็นรัฐแรกในสหรัฐฯ — ดูแลเด็กทุกคนฟรี ไม่จำกัดรายได้!” ลองจินตนาการว่าคุณเป็นพ่อแม่ในรัฐนิวเม็กซิโก ที่ต้องจ่ายค่าเนอร์สเซอรี่หรือศูนย์ดูแลเด็กเดือนละหลายร้อยดอลลาร์ — แล้ววันหนึ่งรัฐประกาศว่า “ตั้งแต่ 1 พฤศจิกายนนี้ ทุกครอบครัวจะได้รับสิทธิ์ดูแลเด็กฟรี โดยไม่ต้องสนใจรายได้” นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในปี 2025 และถือเป็นก้าวประวัติศาสตร์ของสหรัฐอเมริกา ผู้ว่าการรัฐ Michelle Lujan Grisham ร่วมกับกรมการศึกษาปฐมวัยของรัฐ (ECECD) ประกาศว่า นิวเม็กซิโกจะเป็นรัฐแรกที่ให้บริการดูแลเด็กแบบ “ฟรีถ้วนหน้า” โดยยกเลิกข้อกำหนดด้านรายได้ และยังคงยกเว้นค่า copay สำหรับครอบครัวทั้งหมด นโยบายนี้ต่อยอดจากความพยายามตั้งแต่ปี 2019 ที่รัฐเริ่มขยายสิทธิ์ให้ครอบครัวที่มีรายได้ไม่เกิน 400% ของระดับความยากจนของรัฐบาลกลาง และตอนนี้จะครอบคลุมทุกครอบครัวโดยไม่จำกัดรายได้ — คิดเป็นการประหยัดเฉลี่ยปีละ $12,000 ต่อเด็กหนึ่งคน นอกจากการให้สิทธิ์ฟรี รัฐยังลงทุนเพิ่มในโครงสร้างพื้นฐาน เช่น กองทุนเงินกู้ดอกเบี้ยต่ำ $12.7 ล้าน เพื่อสร้างและปรับปรุงศูนย์ดูแลเด็ก และขอเพิ่มงบอีก $20 ล้านในปีงบประมาณ 2027 พร้อมทั้งเพิ่มค่าตอบแทนให้ผู้ดูแลเด็ก โดยกำหนดขั้นต่ำ $18 ต่อชั่วโมง และให้สิทธิพิเศษกับศูนย์ที่เปิดบริการ 10 ชั่วโมงต่อวัน 5 วันต่อสัปดาห์ เป้าหมายคือการเพิ่มจำนวนบุคลากรอีก 5,000 คนทั่วรัฐ เพื่อรองรับระบบถ้วนหน้าอย่างเต็มรูปแบบ และสร้างระบบที่ยั่งยืนสำหรับเด็กเล็ก ครอบครัว และเศรษฐกิจของรัฐในระยะยาว ✅ การประกาศใช้นโยบาย Universal Child Care ➡️ เริ่มตั้งแต่วันที่ 1 พฤศจิกายน 2025 ➡️ ยกเลิกข้อกำหนดด้านรายได้ในการรับสิทธิ์ ➡️ ยังคงยกเว้นค่า copay สำหรับทุกครอบครัว ➡️ ประหยัดเฉลี่ย $12,000 ต่อเด็กหนึ่งคนต่อปี ✅ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ กองทุนเงินกู้ดอกเบี้ยต่ำ $12.7 ล้านสำหรับสร้างและปรับปรุงศูนย์ดูแลเด็ก ➡️ ขอเพิ่มงบอีก $20 ล้านในปีงบประมาณ 2027 ➡️ เน้นการขยายบริการสำหรับเด็กเล็ก, ครอบครัวยากจน และเด็กพิเศษ ✅ การสนับสนุนผู้ให้บริการ ➡️ เพิ่มอัตราการจ่ายให้สะท้อนต้นทุนจริง ➡️ ศูนย์ที่จ่ายขั้นต่ำ $18/ชม. และเปิดบริการ 10 ชม./วัน จะได้รับอัตราส่งเสริม ➡️ เปิดแคมเปญทั่วรัฐเพื่อรับสมัครผู้ให้บริการแบบบ้าน (home providers) ✅ ผลกระทบต่อครอบครัวและเศรษฐกิจ ➡️ ครอบครัวมีเสถียรภาพทางการเงินมากขึ้น ➡️ มีเวลามากขึ้นในการดูแลลูกและเลือกศูนย์ที่มีคุณภาพ ➡️ ส่งเสริมการมีส่วนร่วมในตลาดแรงงาน ➡️ สร้างผลลัพธ์ที่ดีในด้านสุขภาพ การเรียนรู้ และความเป็นอยู่ของเด็ก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Save the Children Action Network ยกย่องนโยบายนี้ว่าเป็นต้นแบบระดับชาติ ➡️ นโยบายนี้ต่อยอดจากการตั้งกองทุน Early Childhood Trust Fund และการแก้ไขรัฐธรรมนูญ ➡️ นักวิชาการชี้ว่าเป็นการลงทุนที่สร้างความเท่าเทียมและความมั่นคงในระยะยาว ➡️ นิวเม็กซิโกเคยเป็นผู้นำด้าน universal preschool และการปรับค่าจ้างครูเด็กเล็ก https://www.governor.state.nm.us/2025/09/08/new-mexico-is-first-state-in-nation-to-offer-universal-child-care/

📡 “ICE ใช้ ‘Stingray’ ดักสัญญาณมือถือกลางเมือง! เครื่องมือลับที่ตามหาผู้ต้องสงสัย แต่ละเมิดความเป็นส่วนตัวของประชาชนรอบข้าง” ลองจินตนาการว่าคุณกำลังเดินอยู่ในเมือง แล้วมือถือของคุณเชื่อมต่อกับเครือข่ายที่ดูเหมือนเป็นของผู้ให้บริการ…แต่จริงๆ แล้วมันคือเครื่องดักสัญญาณที่รัฐบาลใช้ติดตามผู้ต้องสงสัย — นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในสหรัฐฯ เมื่อ ICE (สำนักงานตรวจคนเข้าเมืองและศุลกากร) กลับมาใช้เทคโนโลยี “Stingray” หรือ cell-site simulator อีกครั้งในการตามหาผู้หลบหนีจากการเนรเทศ Stingray คืออุปกรณ์ที่ปลอมตัวเป็นเสาสัญญาณมือถือ เพื่อหลอกให้โทรศัพท์ของเป้าหมายเชื่อมต่อเข้ามา เมื่อเชื่อมต่อแล้ว เจ้าหน้าที่สามารถระบุตำแหน่งของอุปกรณ์นั้นได้อย่างแม่นยำ แต่ปัญหาคือ…โทรศัพท์ของคนทั่วไปที่อยู่ในบริเวณเดียวกันก็อาจถูกดักข้อมูลไปด้วยโดยไม่รู้ตัว ในกรณีล่าสุด ICE ได้ขอหมายค้นเพื่อใช้ Stingray ติดตามผู้ต้องสงสัยในเมือง Orem รัฐ Utah ซึ่งเคยถูกสั่งเนรเทศในปี 2023 แต่ยังคงอยู่ในประเทศ และมีประวัติหลบหนีจากเรือนจำในเวเนซุเอลา รวมถึงพัวพันกับแก๊งอาชญากรรม แม้จะมีการขอหมายค้นเพื่อระบุตำแหน่งเบื้องต้นจากผู้ให้บริการมือถือ แต่ข้อมูลที่ได้ครอบคลุมพื้นที่ถึง 30 บล็อก ทำให้ต้องใช้ Stingray เพื่อระบุตำแหน่งที่แม่นยำยิ่งขึ้น โดยยังไม่แน่ชัดว่าผู้ต้องสงสัยถูกจับได้หรือไม่ ที่น่าจับตามองคือ ICE ได้ซื้อ “รถดักสัญญาณมือถือ” มูลค่ากว่า 1 ล้านดอลลาร์ในเดือนพฤษภาคม และยังมีสัญญากับบริษัทผู้ผลิต Stingray อย่าง Harris Corporation มูลค่าสูงถึง 4.4 ล้านดอลลาร์ ซึ่งทั้งหมดนี้เกิดขึ้นในช่วงรัฐบาลปัจจุบัน ✅ การใช้งาน Stingray โดย ICE ➡️ Stingray เป็นอุปกรณ์ที่ปลอมตัวเป็นเสาสัญญาณมือถือ ➡️ เมื่อโทรศัพท์เชื่อมต่อ เจ้าหน้าที่สามารถระบุตำแหน่งได้ ➡️ ใช้ในการติดตามผู้ต้องสงสัยที่หลบหนีจากการเนรเทศ ➡️ ล่าสุดใช้ในเมือง Orem, Utah เพื่อตามหาผู้ต้องสงสัยคดีฆาตกรรม ✅ ข้อมูลจากหมายค้นและการติดตาม ➡️ ผู้ต้องสงสัยเคยหลบหนีจากเรือนจำในเวเนซุเอลา ➡️ มีประวัติเกี่ยวข้องกับแก๊งอาชญากรรม ➡️ การติดตามเบื้องต้นครอบคลุมพื้นที่ 30 บล็อก ➡️ ต้องใช้ Stingray เพื่อระบุตำแหน่งที่แม่นยำ ✅ การลงทุนด้านเทคโนโลยีของ ICE ➡️ ซื้อรถดักสัญญาณมือถือมูลค่า $1 ล้านในเดือนพฤษภาคม ➡️ มีสัญญากับ Harris Corporation มูลค่า $4.4 ล้าน ➡️ สัญญาเหล่านี้เกิดขึ้นในช่วงปี 2024–2025 ➡️ แสดงถึงการผลักดันการใช้เทคโนโลยีติดตามแบบเคลื่อนที่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Stingray เคยถูกวิจารณ์อย่างหนักในยุครัฐบาลก่อนหน้า ➡️ อุปกรณ์นี้สามารถดักข้อมูลจากโทรศัพท์ใกล้เคียงโดยไม่เลือกเป้าหมาย ➡️ ใช้เทคนิค IMSI-catcher เพื่อดึงข้อมูลหมายเลขอุปกรณ์ ➡️ สามารถบังคับให้โทรศัพท์ลดระดับความปลอดภัยของการเชื่อมต่อ https://www.forbes.com/sites/the-wiretap/2025/09/09/how-ice-is-using-fake-cell-towers-to-spy-on-peoples-phones/

💥 “ควอนตัมคอมพิวติ้งอาจปลดล็อก Bitcoin มูลค่า 879 พันล้านดอลลาร์! กระเป๋าเงินที่ถูกลืมอาจกลายเป็นขุมทรัพย์แห่งอนาคต” ลองจินตนาการว่า Bitcoin ที่คุณเคยได้ยินว่าหายไปแล้ว — เพราะเจ้าของลืมรหัส หรือเสียชีวิตโดยไม่มีใครเข้าถึงได้ — วันหนึ่งกลับถูกปลดล็อกขึ้นมาอีกครั้งด้วยเทคโนโลยีควอนตัมคอมพิวติ้งที่ทรงพลังพอจะเจาะระบบเข้ารหัส AES ได้สำเร็จ…นั่นคือสิ่งที่นักวิเคราะห์หลายคนเริ่มพูดถึงในปี 2025 จุดเริ่มต้นของความกังวลนี้มาจากความก้าวหน้าของชิปควอนตัม “Willow” จาก Google ที่สามารถทำงานบางอย่างได้ในเวลาไม่ถึง 5 นาที — เทียบกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ปัจจุบันที่ต้องใช้เวลาถึง 10^25 ปีในการทำงานเดียวกัน แม้ Willow จะมีเพียง 105 qubits แต่ก็แสดงให้เห็นว่าการพัฒนาเทคโนโลยีนี้กำลังเร่งขึ้นอย่างรวดเร็ว ตามการวิเคราะห์ของ Ronan Manly จาก Sound Money Report มี Bitcoin จำนวนมหาศาลระหว่าง 2.3 ถึง 7.8 ล้าน BTC ที่ถูกเก็บไว้ในกระเป๋าเงินที่ไม่มีการเคลื่อนไหวเลย — คิดเป็น 11% ถึง 37% ของจำนวน Bitcoin ทั้งหมดในระบบ ซึ่งส่วนใหญ่เกิดจากการลืมรหัส หรือเจ้าของเสียชีวิตโดยไม่มีการถ่ายทอดข้อมูล หากควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถเจาะระบบ AES ได้จริงในอนาคต กระเป๋าเงินเหล่านี้อาจถูกปลดล็อก และ Bitcoin มูลค่ารวมกว่า 879 พันล้านดอลลาร์ (ตามราคาปัจจุบันที่ ~$112,000 ต่อเหรียญ) อาจถูกนำออกมาใช้ — ซึ่งอาจทำให้ตลาดเกิดการเทขายครั้งใหญ่ และเข้าสู่ภาวะขาลงโดยไม่ต้องมีปัจจัยอื่นใดเลย แม้ผู้ใช้ Bitcoin ส่วนใหญ่จะเปลี่ยนไปใช้กระเป๋าเงินที่ปลอดภัยต่อควอนตัมแล้ว แต่กระเป๋าเงินที่ถูกลืมและไม่มีเจ้าของจะยังคงเสี่ยงต่อการถูกเจาะในอนาคต หากไม่มีการอัปเกรดหรือเปลี่ยนระบบเข้ารหัส ✅ ความก้าวหน้าของควอนตัมคอมพิวติ้ง ➡️ Google Willow chip ทำงานบางอย่างได้ใน 5 นาที เทียบกับ 10^25 ปีของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ➡️ Willow มี 105 qubits และสามารถลดข้อผิดพลาดเมื่อเพิ่มจำนวน qubits ➡️ เทคโนโลยีนี้ได้รับความสนใจจาก Elon Musk และ Sam Altman ✅ ความเสี่ยงต่อ Bitcoin ➡️ Bitcoin ใช้การเข้ารหัส AES และ elliptic curve cryptography (ECC) ➡️ หากควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถเจาะ AES ได้ จะสามารถเข้าถึงกระเป๋าเงินที่ถูกลืม ➡️ คาดว่ามี Bitcoin ระหว่าง 2.3 ถึง 7.8 ล้าน BTC ที่อยู่ในกระเป๋าเงินนิ่ง ➡️ มูลค่ารวมของ Bitcoin ที่อาจถูกปลดล็อกสูงถึง $879 พันล้าน ✅ กระเป๋าเงินนิ่ง (Dormant Wallets) ➡️ เกิดจากการลืมรหัส, การเสียชีวิต, หรือการเก็บไว้โดยไม่มีการเคลื่อนไหว ➡️ ส่วนใหญ่ไม่สามารถอัปเกรดระบบเข้ารหัสได้ ➡️ อาจกลายเป็นเป้าหมายหลักของการเจาะระบบในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ECC และ SHA-256 ยังปลอดภัยกว่า RSA แต่ก็เริ่มถูกตั้งคำถามจากนักวิจัยควอนตัม ➡️ Quantum-safe wallets กำลังถูกพัฒนา เช่น lattice-based cryptography ➡️ นักพัฒนา Bitcoin เริ่มเตรียมแผนรับมือ “Q-Day” หรือวันที่ควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถเจาะระบบได้จริง https://wccftech.com/quantum-computing-could-leave-a-shocking-879-billion-of-bitcoin-up-for-grabs-heres-how/

🧠 “XCENA MX1: ชิปพันธุ์ใหม่ที่รวม RISC-V หลายพันคอร์ไว้ในหน่วยความจำ — เปลี่ยนโฉมเซิร์ฟเวอร์ด้วย CXL 3.2 และ SSD tiering!” ลองจินตนาการว่าคุณกำลังรันงาน AI ขนาดใหญ่ หรือ query ฐานข้อมูลแบบเวกเตอร์ที่กินแรมมหาศาล แล้วพบว่า bottleneck ไม่ได้อยู่ที่ CPU หรือ GPU — แต่อยู่ที่การเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างหน่วยประมวลผลกับหน่วยความจำ นั่นคือปัญหาที่ XCENA MX1 เข้ามาแก้แบบตรงจุด ในงาน FMS 2025 (Future of Memory and Storage) บริษัทสตาร์ทอัพจากเกาหลีใต้ชื่อ XCENA ได้เปิดตัว MX1 Computational Memory ซึ่งเป็นชิปที่รวม “หลายพันคอร์ RISC-V” ไว้ในหน่วยความจำโดยตรง พร้อมรองรับมาตรฐาน PCIe Gen6 และ Compute Express Link (CXL) 3.2 แนวคิดคือ “near-data processing” — ย้ายการประมวลผลมาอยู่ใกล้กับ DRAM เพื่อลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่าง CPU กับ RAM ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมหาศาลในงานที่ใช้ข้อมูลหนัก เช่น AI inference, in-memory analytics และฐานข้อมูลขนาดใหญ่ MX1 ยังรองรับการขยายหน่วยความจำด้วย SSD แบบ tiered storage ที่สามารถเพิ่มความจุได้ถึงระดับ petabyte พร้อมฟีเจอร์ด้านการบีบอัดข้อมูลและความเสถียร ทำให้เหมาะกับงานที่ต้องการทั้งความเร็วและความจุในเวลาเดียวกัน XCENA เตรียมเปิดตัวสองรุ่นคือ MX1P ในปลายปีนี้ และ MX1S ในปี 2026 โดยรุ่นหลังจะมี dual PCIe Gen6 x8 links และฟีเจอร์เพิ่มเติมสำหรับงานระดับ data center ขนาดใหญ่ ทั้งสองรุ่นจะใช้ประโยชน์จากแบนด์วิดธ์และความยืดหยุ่นของ CXL 3.2 อย่างเต็มที่ ✅ การเปิดตัว MX1 Computational Memory ➡️ เปิดตัวในงาน FMS 2025 โดยบริษัท XCENA จากเกาหลีใต้ ➡️ ใช้ PCIe Gen6 และ CXL 3.2 เป็นมาตรฐานการเชื่อมต่อ ➡️ รวมหลายพันคอร์ RISC-V ไว้ในหน่วยความจำโดยตรง ✅ แนวคิด near-data processing ➡️ ลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่าง CPU กับ RAM ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพในงาน AI, analytics และฐานข้อมูล ➡️ ช่วยลด latency และเพิ่ม throughput ในระบบเซิร์ฟเวอร์ ✅ การขยายหน่วยความจำด้วย SSD tiering ➡️ รองรับการขยายความจุถึงระดับ petabyte ➡️ มีระบบบีบอัดข้อมูลและฟีเจอร์ด้าน reliability ➡️ ใช้ SSD เป็น tier รองเพื่อเพิ่มความจุโดยไม่ลดความเร็ว ✅ แผนการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ ➡️ MX1P จะเปิดตัวปลายปี 2025 พร้อมตัวอย่างสำหรับพันธมิตร ➡️ MX1S จะเปิดตัวในปี 2026 พร้อม dual PCIe Gen6 x8 links ➡️ ทั้งสองรุ่นรองรับ CXL 3.2 เต็มรูปแบบ ✅ การสนับสนุนสำหรับนักพัฒนา ➡️ มี SDK พร้อมไดรเวอร์, runtime libraries และเครื่องมือสำหรับ deployment ➡️ รองรับแอปพลิเคชันตั้งแต่ AI inference ถึง in-memory analytics ➡️ ออกแบบให้ใช้งานได้ในสภาพแวดล้อมมาตรฐาน ✅ รางวัลและการยอมรับ ➡️ ได้รับรางวัล “Most Innovative Memory Technology” ในงาน FMS 2025 ➡️ เคยได้รับรางวัล “Most Innovative Startup” ในปี 2024 ➡️ ได้รับการยกย่องจากผู้เชี่ยวชาญด้าน storage ว่าเป็นแนวทางใหม่ที่เปลี่ยนเกม https://www.techradar.com/pro/a-chip-with-thousands-of-cores-could-change-the-way-servers-are-designed-bringing-compute-nearer-to-ram-thanks-to-cxl-is-a-lightbulb-moment

⚛️ “Microsoft จับมือวงการนิวเคลียร์! เตรียมใช้ Small Modular Reactors และพลังงานฟิวชันป้อนศูนย์ข้อมูล AI ยุคใหม่” ลองจินตนาการว่าคุณคือผู้บริหารฝ่ายพลังงานของ Microsoft แล้วพบว่าศูนย์ข้อมูลของบริษัทกำลังใช้ไฟฟ้ามากขึ้นเรื่อยๆ จากการรันโมเดล AI ขนาดมหึมา เช่น GPT-5 หรือ Copilot — แม้จะลงทุนในพลังงานหมุนเวียนอย่างลมและแสงอาทิตย์แล้ว แต่ก็ยังไม่พอสำหรับการทำงานแบบ 24/7 ที่ไม่สะดุด นั่นคือเหตุผลที่ Microsoft ตัดสินใจเข้าร่วมเป็นสมาชิกของ World Nuclear Association (WNA) ซึ่งถือเป็นบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกรายแรกที่เข้าร่วมองค์กรนี้อย่างเป็นทางการ โดยมีเป้าหมายเพื่อผลักดันการใช้พลังงานนิวเคลียร์ในรูปแบบใหม่ เช่น Small Modular Reactors (SMRs) และฟิวชันพลังงาน เพื่อรองรับความต้องการไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจากศูนย์ข้อมูลทั่วโลก Microsoft มองว่า SMRs เป็นโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลยุคใหม่ เพราะสามารถผลิตไฟฟ้าได้ต่อเนื่องโดยไม่ขึ้นกับสภาพอากาศ และมีขนาดเล็กพอที่จะติดตั้งใกล้ศูนย์ข้อมูลได้โดยไม่ต้องสร้างโรงไฟฟ้าขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังมีแผนร่วมมือกับบริษัทฟิวชันอย่าง Helion เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีพลังงานสะอาดในระยะยาว หนึ่งในโครงการสำคัญคือการฟื้นฟูโรงไฟฟ้า Crane Clean Energy Center ซึ่งเคยเป็นส่วนหนึ่งของโรงงาน Three Mile Island Unit 1 โดย Microsoft ได้ลงนามในสัญญาซื้อไฟฟ้าแบบระยะยาว 20 ปี กับ Constellation Energy เพื่อให้มั่นใจว่าศูนย์ข้อมูลจะมีไฟฟ้าใช้แบบไม่สะดุด แม้จะมีความหวังสูง แต่การพัฒนาเทคโนโลยีนิวเคลียร์ยังเผชิญกับความท้าทาย เช่น ต้นทุนสูง ความล่าช้าในการก่อสร้าง และข้อจำกัดด้านกฎระเบียบ ซึ่ง Microsoft จะเข้าไปมีบทบาทในการผลักดันให้เกิดการปรับปรุงด้านการออกใบอนุญาตและความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทาน ✅ การเข้าร่วม World Nuclear Association ของ Microsoft ➡️ เป็นบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกรายแรกที่เข้าร่วม WNA อย่างเป็นทางการ ➡️ มุ่งเน้นการใช้ Small Modular Reactors และพลังงานฟิวชัน ➡️ สะท้อนความตั้งใจในการลดคาร์บอนและรองรับความต้องการไฟฟ้าจาก AI ✅ โครงการพลังงานนิวเคลียร์ของ Microsoft ➡️ ลงนามสัญญาซื้อไฟฟ้า 20 ปี กับ Constellation Energy เพื่อฟื้นฟูโรงไฟฟ้า Crane ➡️ ร่วมมือกับ Helion เพื่อพัฒนาพลังงานฟิวชันเชิงพาณิชย์ ➡️ วางแผนใช้ SMRs เป็นโครงสร้างพื้นฐานใกล้ศูนย์ข้อมูล ✅ บริบทของอุตสาหกรรมพลังงาน ➡️ ความต้องการไฟฟ้าจากศูนย์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในทศวรรษหน้า ➡️ พลังงานหมุนเวียนยังไม่สามารถให้กำลังไฟฟ้าแบบต่อเนื่องได้ ➡️ พลังงานนิวเคลียร์มีความสามารถในการผลิตไฟฟ้าแบบ base-load ที่มั่นคง ✅ บทบาทของ Microsoft ใน WNA ➡️ เข้าร่วมกลุ่มทำงานด้านเทคโนโลยีนิวเคลียร์ขั้นสูง ➡️ ผลักดันการออกใบอนุญาตที่รวดเร็วและห่วงโซ่อุปทานที่ยืดหยุ่น ➡️ ทีม Energy Technology นำโดย Dr. Melissa Lott จะเป็นผู้ขับเคลื่อนกลยุทธ์ ‼️ คำเตือนจากการเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานนิวเคลียร์ ⛔ การพัฒนา SMRs และฟิวชันยังอยู่ในช่วงต้น — อาจใช้เวลาหลายปี ⛔ ต้นทุนการก่อสร้างและการบำรุงรักษายังสูงเมื่อเทียบกับพลังงานหมุนเวียน ⛔ ความล่าช้าในการอนุมัติโครงการอาจกระทบต่อแผนพลังงานของ Microsoft ⛔ การต่อต้านจากภาคประชาชนและการเมืองอาจเป็นอุปสรรคต่อการขยายตัว ⛔ หากเทคโนโลยีไม่สามารถใช้งานได้จริงตามเป้า อาจส่งผลต่อความมั่นคงด้านพลังงานของบริษัท https://www.techradar.com/pro/microsoft-joins-world-nuclear-association-as-it-doubles-down-on-small-modular-reactors-and-fusion-energy

🚀 “JetStream จาก d-Matrix: การ์ด I/O ที่เปลี่ยนเกม AI inference ให้เร็วขึ้น 10 เท่า!” ลองจินตนาการว่าคุณกำลังรันโมเดล AI ขนาดมหึมา เช่น Llama70B หรือ GPT-4 บนเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องพร้อมกัน แล้วพบว่าแม้จะมีชิปประมวลผลแรงแค่ไหน ก็ยังติดคอขวดที่ระบบเครือข่าย — นั่นคือปัญหาที่ JetStream จาก d-Matrix เข้ามาแก้แบบตรงจุด JetStream คือการ์ด I/O แบบ PCIe Gen5 ที่ออกแบบมาเพื่อเร่งความเร็วการสื่อสารระหว่างเซิร์ฟเวอร์ในงาน AI inference โดยเฉพาะ โดยสามารถส่งข้อมูลได้สูงสุดถึง 400Gbps และทำงานร่วมกับ Corsair compute accelerator และ Aviator software ของ d-Matrix ได้อย่างไร้รอยต่อ จุดเด่นของ JetStream คือการเป็น “Transparent NIC” ที่ใช้การสื่อสารแบบ peer-to-peer ระหว่างอุปกรณ์โดยไม่ต้องผ่าน CPU หรือระบบปฏิบัติการ — ลด latency ได้อย่างมหาศาล และทำให้การ inference ข้ามเครื่องเป็นไปอย่างลื่นไหล เมื่อใช้งานร่วมกับ Corsair และ Aviator แล้ว JetStream สามารถเพิ่มความเร็วได้ถึง 10 เท่า ลดต้นทุนต่อคำตอบ (cost-per-token) ได้ 3 เท่า และประหยัดพลังงานได้อีก 3 เท่า เมื่อเทียบกับระบบที่ใช้ GPU แบบเดิมในการ inference โมเดลขนาด 100B+ parameters ที่สำคัญคือ JetStream ใช้พอร์ต Ethernet มาตรฐานทั่วไป ทำให้สามารถติดตั้งใน data center ที่มีอยู่แล้วได้ทันที โดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างเครือข่าย — ถือเป็นการออกแบบที่ “พร้อมใช้งานจริง” ไม่ใช่แค่แนวคิดในห้องแล็บ ✅ JetStream คืออะไร ➡️ เป็นการ์ด I/O แบบ PCIe Gen5 ที่ออกแบบเพื่อ AI inference โดยเฉพาะ ➡️ รองรับความเร็วสูงสุด 400Gbps ต่อการ์ด ➡️ ทำงานร่วมกับ Corsair accelerator และ Aviator software ของ d-Matrix ➡️ ใช้การสื่อสารแบบ peer-to-peer โดยไม่ผ่าน CPU หรือ OS ✅ ประสิทธิภาพที่ได้จาก JetStream ➡️ เพิ่มความเร็วการ inference ได้ถึง 10 เท่า ➡️ ลดต้นทุนต่อคำตอบได้ 3 เท่า ➡️ ประหยัดพลังงานได้ 3 เท่า เมื่อเทียบกับ GPU-based solutions ➡️ รองรับโมเดลขนาดใหญ่กว่า 100B parameters เช่น Llama70B ✅ การติดตั้งและใช้งาน ➡️ มาในรูปแบบ PCIe full-height card ขนาดมาตรฐาน ➡️ ใช้พอร์ต Ethernet ทั่วไป — ไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้าง data center ➡️ เหมาะกับการใช้งานใน hyperscale cloud และ private cloud ➡️ ตัวอย่างพร้อมใช้งานแล้ว และจะเริ่มผลิตจริงภายในสิ้นปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ d-Matrix เป็นผู้บุกเบิกด้าน Digital In-Memory Computing (DIMC) ➡️ Corsair ใช้สถาปัตยกรรม chiplet ที่ออกแบบมาเพื่อ inference โดยเฉพาะ ➡️ Aviator เป็น software stack ที่ช่วยจัดการ pipeline inference แบบ multi-node ➡️ JetStream ช่วยลด bottleneck ด้านเครือข่ายที่มักเกิดในงาน AI ขนาดใหญ่ https://www.techpowerup.com/340786/d-matrix-announces-jetstream-i-o-accelerators-enabling-ultra-low-latency-for-ai-inference-at-scale

💸 “RTX 5090 โมดิฟาย 128GB VRAM ราคา $13,000! GPU สุดลิมิเต็ดที่เกิดจากตลาดมืด AI ในจีน” ลองจินตนาการว่าคุณกำลังสร้างโมเดล AI ขนาดใหญ่ หรือฝึก LLM บนเครื่องส่วนตัว แล้วพบว่าแม้ RTX 4090 ที่มี VRAM 24GB ก็ยังไม่พอ…ตอนนี้มี GPU ที่อาจตอบโจทย์คุณ — RTX 5090 ที่ถูกโมดิฟายให้มี VRAM ถึง 128GB! แต่ราคาก็แรงตามไปด้วยที่ $13,200 ต่อใบ และยังเป็น “โปรโตไทป์สุดลับ” ที่ผลิตจากโรงงานใต้ดินในจีน โดยปกติ RTX 5090 มาพร้อม VRAM 32GB GDDR7 ซึ่งถือว่าเยอะมากแล้วสำหรับงานเกม แต่สำหรับงาน AI ที่ต้องใช้หน่วยความจำมหาศาล เช่นการรันโมเดล GPT หรือ Stable Diffusion แบบ local — ก็ยังไม่พออยู่ดี โรงงานในจีนจึงเริ่มนำ GPU รุ่นท็อปมาดัดแปลงใหม่ โดยถอดชิปออกจากการ์ดเกม แล้วติดตั้งลงบน PCB แบบ custom ที่รองรับการใส่แรมสองด้าน (dual-sided) พร้อมใช้ GDDR7X ที่ยังไม่วางจำหน่ายทั่วไป และต้องเขียน BIOS กับ firmware ใหม่ทั้งหมดเพื่อให้ระบบรู้จัก VRAM ขนาดมหึมา ก่อนหน้านี้เคยมี RTX 4090 ที่ถูกโมดิฟายให้มี VRAM 96GB ซึ่งถือว่าแปลกมากแล้ว แต่ครั้งนี้คือการก้าวข้ามขีดจำกัดไปอีกขั้น โดยใช้เทคนิคที่อาจต้องใช้ชิป GDDR7 ขนาด 32Gb ซึ่งยังไม่มีผู้ผลิตรายใดประกาศออกมาอย่างเป็นทางการ แม้จะยังไม่มีภาพ PCB ชัดเจน แต่มีการโพสต์ภาพจาก Nvidia-SMI ที่แสดงให้เห็นว่า VRAM 128GB ถูกระบบตรวจจับจริง — แปลว่ามันใช้งานได้ ไม่ใช่แค่แนวคิด และมีราคาขายจริงในตลาดมืด AI ที่กำลังเฟื่องฟูในจีน ✅ การ์ดจอ RTX 5090 โมดิฟาย ➡️ เพิ่ม VRAM จาก 32GB เป็น 128GB ด้วยการใช้ PCB แบบสองด้าน ➡️ ใช้ GDDR7X ที่ยังไม่วางจำหน่ายทั่วไป ➡️ ต้องเขียน BIOS และ firmware ใหม่เพื่อให้ระบบรู้จักหน่วยความจำ ➡️ มีภาพจาก Nvidia-SMI แสดงว่า VRAM ถูกตรวจจับครบ 128GB ➡️ ราคาขายประมาณ $13,200 ต่อใบ สูงกว่ารุ่นปกติถึง 4 เท่า ✅ บริบทของตลาด GPU ในจีน ➡️ จีนถูกจำกัดการนำเข้า GPU ระดับสูงจากสหรัฐฯ ➡️ เกิดตลาดมืดที่นำการ์ดเกมมาดัดแปลงเป็น GPU สำหรับงาน AI ➡️ เคยมี RTX 4090 โมดิฟายเป็น 96GB และ 48GB เพื่อใช้ในเซิร์ฟเวอร์ ➡️ การ์ดเหล่านี้มักถูกขายต่อในตลาดมือสองโดยไม่มีข้อมูลชัดเจน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GDDR7 ที่มีอยู่ในตลาดตอนนี้มีความจุสูงสุด 24Gb (3GB ต่อโมดูล) ➡️ การจะได้ 128GB ต้องใช้โมดูล 32Gb หรือ PCB ที่ใส่แรมจำนวนมากผิดปกติ ➡️ RTX Pro 6000 ที่เป็นรุ่น workstation ยังมีแค่ 96GB VRAM ➡️ การ์ดที่มี VRAM สูงเหมาะกับงาน AI มากกว่างานเกม https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/upgraded-nvidia-rtx-5090-gets-128gb-vram-and-usd13-000-price-tag-super-limited-gpu-is-described-as-a-prototype

🏗️ “TSMC ปั้นคนท้องถิ่น! ขยายโครงการฝึกงานในรัฐแอริโซนา รับมือโรงงานผลิตชิป 4nm–2nm ที่กำลังบูม” ลองจินตนาการว่าคุณเป็นนักศึกษาด้านวิศวกรรมไฟฟ้า หรือวิทยาการคอมพิวเตอร์ในสหรัฐฯ แล้ววันหนึ่งคุณได้รับโอกาสฝึกงานกับ TSMC — บริษัทผลิตชิปที่ใหญ่ที่สุดในโลก ซึ่งกำลังสร้างโรงงานใหม่ในรัฐแอริโซนาเพื่อผลิตชิประดับ 4nm และ 2nm ที่ใช้ใน AI, GPU และอุปกรณ์ล้ำยุคของ Apple, Nvidia และ AMD ในฤดูร้อนปี 2025 นี้ TSMC ได้ขยายโครงการฝึกงานในรัฐแอริโซนาอย่างมหาศาล โดยรับนักศึกษากว่า 200 คนจาก 60 มหาวิทยาลัยทั่วสหรัฐฯ ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 130 คนเมื่อปีที่แล้ว และจากเพียง 16 คนในปี 2023 — ถือเป็นการเติบโตแบบก้าวกระโดดเพื่อเตรียมบุคลากรรองรับโรงงานผลิตชิปที่กำลังเร่งเปิดใช้งาน โรงงานแห่งแรกในเมืองฟีนิกซ์เริ่มผลิตชิป 4nm แล้วตั้งแต่ต้นปีนี้ และกำลังสร้างโรงงานที่สองและสามตามแผนที่ได้รับเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act ของรัฐบาลสหรัฐฯ มูลค่ากว่า 6.6 พันล้านดอลลาร์ โดยคาดว่าโรงงานทั้งสามจะสร้างงานโดยตรงกว่า 6,000 ตำแหน่ง และเป็นหัวใจของห่วงโซ่อุปทานชิปในประเทศ นอกจากฝึกงานแล้ว TSMC ยังร่วมมือกับมหาวิทยาลัย Arizona State University (ASU) และหน่วยงานรัฐเพื่อเปิดหลักสูตรเร่งรัด 15 สัปดาห์สำหรับช่างเทคนิคในโรงงาน พร้อมทุนวิจัยระดับบัณฑิตศึกษา และศูนย์ฝึกอบรมด้านการบรรจุชิป (advanced packaging) ร่วมกับ Amkor ในเมือง Peoria ✅ การขยายโครงการฝึกงานของ TSMC ➡️ รับนักศึกษากว่า 200 คนจาก 60 มหาวิทยาลัยทั่วสหรัฐฯ ➡️ เพิ่มขึ้นจาก 130 คนในปี 2024 และ 16 คนในปี 2023 ➡️ มีนักศึกษาจาก ASU เข้าร่วมกว่า 30 คน ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของการเตรียมบุคลากรสำหรับโรงงานผลิตชิประดับ 4nm และ 2nm ✅ โรงงานผลิตชิปในรัฐแอริโซนา ➡️ โรงงานแรกเริ่มผลิตชิป 4nm แล้วในต้นปี 2025 ➡️ โรงงานที่สองและสามอยู่ระหว่างการก่อสร้าง ➡️ ได้รับเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act มูลค่า $6.6 พันล้าน ➡️ คาดว่าจะสร้างงานโดยตรงกว่า 6,000 ตำแหน่ง ➡️ เป็นการลงทุนรวมกว่า $65 พันล้าน ถือเป็นการลงทุนจากต่างประเทศที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์รัฐแอริโซนา ✅ ความร่วมมือด้านการศึกษาและการฝึกอบรม ➡️ ASU เปิดหลักสูตรวิจัยระดับปริญญาตรีและบัณฑิตด้านเซมิคอนดักเตอร์ ➡️ รัฐแอริโซนาเปิดโปรแกรมฝึกอบรมช่างเทคนิคแบบเร่งรัด 15 สัปดาห์ ➡️ Amkor เปิดศูนย์บรรจุชิปมูลค่า $2 พันล้านในเมือง Peoria ➡️ รองรับเทคโนโลยี CoWoS และ InFO สำหรับ GPU และ AI accelerators https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/tsmc-increases-arizona-internships-to-feed-fabs

📱 “เนปาลยกเลิกแบนโซเชียลมีเดีย หลังการประท้วง Gen Z ลุกลามจนมีผู้เสียชีวิต 19 ราย!” ลองจินตนาการว่าคุณเป็นวัยรุ่นในเนปาล ที่ใช้โซเชียลมีเดียเป็นช่องทางแสดงความเห็น พูดคุย แลกเปลี่ยนข้อมูล แล้ววันหนึ่งรัฐบาลประกาศแบน Facebook, YouTube, X และอีกกว่า 20 แพลตฟอร์ม โดยอ้างว่า “ไม่ได้ลงทะเบียนกับรัฐ” — สิ่งที่ตามมาคือการลุกฮือครั้งใหญ่ของคนรุ่นใหม่ที่เรียกตัวเองว่า “Gen Z Nepal” เมื่อวันที่ 8 กันยายน 2025 ผู้ประท้วงหลายพันคนรวมตัวกันหน้าอาคารรัฐสภาในกรุงกาฐมาณฑุ พร้อมป้ายข้อความเช่น “หยุดคอร์รัปชัน ไม่ใช่โซเชียลมีเดีย” และ “เยาวชนต่อต้านการโกงกิน” การชุมนุมเริ่มต้นอย่างสงบ แต่กลับกลายเป็นเหตุรุนแรงเมื่อกลุ่มผู้ประท้วงบางส่วนพยายามฝ่ารั้วเข้าไปในเขตรัฐสภา ตำรวจตอบโต้ด้วยแก๊สน้ำตา ปืนฉีดน้ำ และกระสุนจริง ส่งผลให้มีผู้เสียชีวิต 19 ราย และบาดเจ็บกว่า 300 คน2 หลังเหตุการณ์บานปลาย รัฐบาลเนปาลโดยรัฐมนตรี Prithvi Subba Gurung ประกาศยกเลิกคำสั่งแบนโซเชียลมีเดียทันที โดยระบุว่า “เพื่อรับฟังเสียงเรียกร้องของคนรุ่นใหม่” และจะตั้งคณะกรรมการสอบสวนเหตุการณ์ภายใน 15 วัน แม้ TikTok และ Viber จะยังใช้งานได้ตลอดช่วงแบน เพราะลงทะเบียนกับรัฐแล้ว แต่แพลตฟอร์มใหญ่อื่นๆ เช่น Facebook, X และ YouTube เพิ่งกลับมาออนไลน์หลังเที่ยงคืนของวันที่ 9 กันยายน นานาชาติรวมถึงสหรัฐฯ อังกฤษ ญี่ปุ่น และเกาหลีใต้ ออกแถลงการณ์ร่วมแสดงความเสียใจต่อเหตุการณ์ พร้อมเรียกร้องให้รัฐบาลเนปาลเคารพสิทธิการชุมนุมอย่างสงบและเสรีภาพในการแสดงออก ✅ เหตุการณ์ประท้วง Gen Z Nepal ➡️ เริ่มต้นจากการแบนโซเชียลมีเดีย 26 แพลตฟอร์มเมื่อวันที่ 4 กันยายน ➡️ ผู้ประท้วงรวมตัวหน้าอาคารรัฐสภาในกรุงกาฐมาณฑุ ➡️ มีการใช้ป้ายข้อความต่อต้านคอร์รัปชันและการเซ็นเซอร์ ➡️ ตำรวจใช้แก๊สน้ำตา ปืนฉีดน้ำ และกระสุนจริงในการสลายการชุมนุม ➡️ มีผู้เสียชีวิต 19 ราย และบาดเจ็บกว่า 300 คน ➡️ การชุมนุมลุกลามไปยังเมืองอื่น เช่น Pokhara, Itahari, Butwal ✅ การตอบสนองของรัฐบาล ➡️ รัฐมนตรี Prithvi Subba Gurung ประกาศยกเลิกคำสั่งแบนโซเชียลมีเดีย ➡️ นายกรัฐมนตรี KP Sharma Oli แสดงความเสียใจต่อผู้เสียชีวิต ➡️ ตั้งคณะกรรมการสอบสวนเหตุการณ์ภายใน 15 วัน ➡️ ให้ความช่วยเหลือครอบครัวผู้เสียชีวิตและผู้บาดเจ็บ ➡️ ยืนยันว่าไม่ได้ตั้งใจแบน แต่ต้องการ “ควบคุมและจัดระเบียบ” โซเชียลมีเดีย ✅ บริบทและปฏิกิริยาระหว่างประเทศ ➡️ สถานทูต 7 ประเทศออกแถลงการณ์ร่วมเรียกร้องให้เคารพสิทธิมนุษยชน ➡️ UNHRO เรียกร้องให้สอบสวนการใช้กำลังเกินกว่าเหตุ ➡️ ประชาชนกว่า 90% ของเนปาลใช้อินเทอร์เน็ตเป็นประจำ ➡️ การแบนโซเชียลมีเดียกระทบต่อการสื่อสารและการแสดงออกของประชาชน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/09/nepal-scraps-social-media-ban-as-deadly-clashes-kill-19-people

🔄 “Intel ปรับโครงสร้างผู้บริหารครั้งใหญ่! Michelle Holthaus อำลาหลังรับใช้บริษัทกว่า 30 ปี” ลองจินตนาการว่าคุณเป็นหนึ่งในผู้บริหารระดับสูงของบริษัทเทคโนโลยีที่ทรงอิทธิพลที่สุดในโลกอย่าง Intel แล้ววันหนึ่งคุณต้องตัดสินใจอำลาตำแหน่ง หลังจากร่วมสร้างและขับเคลื่อนองค์กรมากว่า 30 ปี — นั่นคือเรื่องราวของ Michelle Johnston Holthaus ผู้บริหารฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Intel ที่เพิ่งประกาศลาออกท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในโครงสร้างผู้บริหารของบริษัท การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นในช่วงที่ CEO คนใหม่ Lip-Bu Tan พยายามพลิกฟื้น Intel จากภาวะตกต่ำ โดยมีเป้าหมายชัดเจนคือ “ลดชั้นการบริหาร” และ “เร่งการตัดสินใจ” เพื่อให้ทีมพัฒนาชิปสามารถรายงานตรงถึงตัวเขาได้ทันที Michelle Holthaus เคยดำรงตำแหน่ง interim co-CEO หลังจาก Pat Gelsinger ถูกปลด และยังเคยเป็นหัวหน้าฝ่าย Client Computing Group และ Chief Revenue Officer มาก่อน เธอจะยังคงอยู่ในบทบาทที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์ในช่วงเปลี่ยนผ่านนี้ นอกจากการอำลาของ Holthaus ยังมีการแต่งตั้งผู้บริหารใหม่หลายตำแหน่ง เช่น Kevork Kechichian จาก Arm มารับตำแหน่งหัวหน้ากลุ่ม Data Center, Srinivasan Iyengar รับหน้าที่สร้างกลุ่ม Central Engineering ใหม่ และ Jim Johnson ขึ้นเป็นหัวหน้ากลุ่ม Client Computing อย่างเป็นทางการ การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นในช่วงที่รัฐบาลสหรัฐฯ ภายใต้ประธานาธิบดี Donald Trump ประกาศแผนเข้าถือหุ้น 10% ใน Intel และเรียกร้องให้ Tan ลาออกจากตำแหน่งเนื่องจากข้อขัดแย้งทางผลประโยชน์ — ทำให้สถานการณ์ของ Intel ยิ่งตึงเครียดมากขึ้น ✅ การเปลี่ยนแปลงผู้บริหารระดับสูงของ Intel ➡️ Michelle Holthaus อำลาหลังทำงานกับ Intel มากกว่า 30 ปี ➡️ เคยดำรงตำแหน่ง interim co-CEO และหัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ ➡️ จะยังคงอยู่ในบทบาทที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์ในช่วงเปลี่ยนผ่าน ➡️ CEO Lip-Bu Tan ปรับโครงสร้างให้ทีมชิปรายงานตรงถึงตัวเอง ✅ การแต่งตั้งผู้บริหารใหม่ ➡️ Kevork Kechichian จาก Arm รับตำแหน่งหัวหน้ากลุ่ม Data Center ➡️ Srinivasan Iyengar นำทีม Central Engineering และธุรกิจ custom silicon ➡️ Jim Johnson ขึ้นเป็นหัวหน้ากลุ่ม Client Computing อย่างเป็นทางการ ➡️ Naga Chandrasekaran ขยายบทบาทใน Intel Foundry ให้ครอบคลุม Foundry Services ✅ บริบททางการเมืองและเศรษฐกิจ ➡️ รัฐบาลสหรัฐฯ ประกาศถือหุ้น 10% ใน Intel เพื่อควบคุมเชิงยุทธศาสตร์ ➡️ ประธานาธิบดี Trump เรียกร้องให้ CEO Tan ลาออกจากตำแหน่ง ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นท่ามกลางแรงกดดันจากตลาดและภาครัฐ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/09/intel-product-chief-michelle-holthaus-to-leave-company

🧨 “10 พฤติกรรมที่ทำลายอาชีพผู้นำด้านความปลอดภัยไซเบอร์ โดยไม่รู้ตัว!” ลองจินตนาการว่าคุณเป็น CISO หรือหัวหน้าฝ่ายความปลอดภัยขององค์กรใหญ่ ทุกอย่างดูไปได้สวย…จนกระทั่งคุณเริ่มถูกมองว่าเป็น “ตัวขัดขวางธุรกิจ” หรือ “คนที่พูดแต่เรื่องเทคนิค” แล้วเส้นทางอาชีพที่เคยมั่นคงก็เริ่มสั่นคลอน บทความนี้จาก CSO Online ได้รวบรวม 10 พฤติกรรมที่อาจทำลายอาชีพของผู้นำด้านความปลอดภัยไซเบอร์ แม้จะไม่ได้ผิดกฎหมายหรือผิดจรรยาบรรณ แต่ก็สามารถทำให้คุณถูกมองข้าม ถูกลดบทบาท หรือแม้แต่ถูกปลดออกจากตำแหน่งได้ หากไม่รู้จักปรับตัว สิ่งที่น่าสนใจคือ หลายข้อไม่ใช่เรื่องเทคนิคเลย แต่เป็นเรื่องของ “ทัศนคติ” และ “วิธีคิด” เช่น การไม่เข้าใจธุรกิจ, การไม่ยืดหยุ่น, การไม่สื่อสาร หรือแม้แต่การไม่เข้าใจ AI ว่ามันเปลี่ยนภูมิทัศน์ภัยคุกคามไปอย่างไร ✅ 1. ไม่เชื่อมโยงกลยุทธ์ความปลอดภัยกับเป้าหมายธุรกิจ ➡️ ผู้นำที่ยังมองความปลอดภัยเป็น “ต้นทุน” จะถูกมองว่าไม่สนับสนุนการเติบโต ➡️ ต้องเปลี่ยนบทบาทจาก “ผู้เฝ้าประตู” เป็น “ผู้สนับสนุนความก้าวหน้า” ✅ 2. เป็นแค่คนเทคนิค ไม่ใช่ผู้นำธุรกิจ ➡️ ขาดทักษะในการวัดผลกระทบด้านความปลอดภัยต่อรายได้ ➡️ ควรหาที่ปรึกษานอกสายงาน IT เพื่อพัฒนาทักษะธุรกิจ ✅ 3. ไม่สามารถพูดคำว่า “ใช่” ได้ ➡️ ต้องเข้าใจระดับความเสี่ยงที่องค์กรยอมรับได้ ➡️ คำว่า “ใช่ แต่ขอให้ปลอดภัย” จะสร้างความร่วมมือมากกว่า “ไม่” ✅ 4. ขีดเส้นแดงกับธุรกิจ ➡️ การปฏิเสธแบบแข็งกร้าวจะทำให้ธุรกิจหาทางเลี่ยงคุณ ➡️ ควรหาทางออกที่ปลอดภัยแทนการปิดประตูใส่กัน ✅ 5. ยึดติดกับกฎเกินไป ➡️ การยืดหยุ่นในบางกรณี เช่น การอนุญาตแอปชั่วคราว พร้อมควบคุมความเสี่ยง ➡️ แสดงให้เห็นว่าทีมความปลอดภัยเป็น “พันธมิตร” ไม่ใช่ “อุปสรรค” ✅ 6. เข้าใจ AI ผิด ➡️ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็น “ภูมิประเทศใหม่” ที่เปลี่ยนรูปแบบภัยคุกคาม ➡️ ผู้นำที่ยังใช้ตรรกะเก่า จะตอบสนองต่อภัยที่ไม่มีอยู่จริง ✅ 7. มองไม่เห็นระบบที่ต้องปกป้อง ➡️ ต้องเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างระบบต่างๆ ทั้งเทคนิค เศรษฐกิจ วัฒนธรรม ➡️ การขาด “การรับรู้แบบสังเคราะห์” จะทำให้การควบคุมล้มเหลว ✅ 8. ทำงานคนเดียว ไม่สร้างเครือข่าย ➡️ การสร้างความสัมพันธ์ในองค์กรคือกุญแจสู่ความสำเร็จ ➡️ ควรเปิดใจ เรียนรู้จากผู้อื่น และแสดงความสนใจในงานของคนอื่น ✅ 9. ไม่ให้เวลาและความสนใจ ➡️ การปฏิเสธคำถามหรือข้อกังวลเล็กๆ อาจทำให้คนไม่กล้ารายงานปัญหาอีก ➡️ การรับฟังอย่างจริงใจอาจเปิดเผยช่องโหว่สำคัญที่ซ่อนอยู่ ✅ 10. รับมือเหตุการณ์ละเมิดข้อมูลผิดพลาด ➡️ การมีแผนรับมือที่ซ้อมมาแล้วจะช่วยลดผลกระทบ ➡️ การสื่อสารอย่างชัดเจนและควบคุมสถานการณ์คือสิ่งที่องค์กรต้องการ https://www.csoonline.com/article/4051656/10-security-leadership-career-killers-and-how-to-avoid-them.html

🕵️‍♂️ “MostereRAT: มัลแวร์สายลับยุคใหม่ ใช้ AnyDesk และ TightVNC ยึดเครื่อง Windows แบบเงียบๆ!” ลองจินตนาการว่าคุณเปิดอีเมลจากลูกค้าใหม่ที่ดูน่าเชื่อถือ มีไฟล์แนบเป็นเอกสาร Word ดูไม่มีพิษภัย แต่ทันทีที่คุณเปิดไฟล์นั้น…คุณได้เปิดประตูให้แฮกเกอร์เข้ามานั่งอยู่ในเครื่องคุณโดยไม่รู้ตัว นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นกับมัลแวร์ตัวใหม่ชื่อว่า “MostereRAT” ซึ่งถูกค้นพบโดยนักวิจัยจาก FortiGuard Labs และกำลังโจมตีผู้ใช้ Windows โดยเฉพาะในประเทศญี่ปุ่นผ่านแคมเปญฟิชชิ่งที่แนบเนียนมาก เมื่อเหยื่อคลิกลิงก์ในอีเมล มัลแวร์จะดาวน์โหลดไฟล์ Word ที่มี archive ซ่อนอยู่ภายใน และเมื่อเปิดไฟล์นั้น โปรแกรมอันตรายจะถูกติดตั้งทันที โดยใช้เทคนิคหลบเลี่ยงการตรวจจับขั้นสูง เช่น เขียนด้วยภาษา Easy Programming Language (EPL) ซึ่งเป็นภาษาสำหรับผู้ใช้จีนที่เครื่องมือวิเคราะห์มัลแวร์ทั่วไปไม่ค่อยรองรับ จากนั้น MostereRAT จะปิดการทำงานของโปรแกรมป้องกันไวรัส, บล็อกการอัปเดต Windows และใช้การเข้ารหัสแบบ mutual TLS (mTLS) เพื่อซ่อนการสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุม (C2) ทำให้แทบไม่มีใครตรวจจับได้ ที่น่ากลัวคือ มันใช้โปรแกรมที่ถูกต้องตามกฎหมายอย่าง AnyDesk และ TightVNC เพื่อควบคุมเครื่องของเหยื่อแบบเต็มรูปแบบ พร้อมสร้างบัญชีผู้ใช้ลับที่มีสิทธิ์ระดับผู้ดูแลระบบ เพื่อให้กลับเข้ามาได้แม้เหยื่อจะพยายามลบมัลแวร์ออกไปแล้ว ✅ ลักษณะของ MostereRAT ➡️ เป็น Remote Access Trojan (RAT) ที่ให้แฮกเกอร์ควบคุมเครื่องจากระยะไกล ➡️ ถูกส่งผ่านอีเมลฟิชชิ่งที่ปลอมเป็นธุรกิจจริง ➡️ ใช้ไฟล์ Word ที่มี archive ซ่อนอยู่เพื่อหลอกให้เหยื่อเปิด ➡️ เขียนด้วยภาษา Easy Programming Language (EPL) เพื่อหลบการตรวจจับ ➡️ ปิดการทำงานของโปรแกรมป้องกันและบล็อกการอัปเดต Windows ➡️ ใช้การเข้ารหัสแบบ mTLS เพื่อซ่อนการสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุม ➡️ ติดตั้งโปรแกรม AnyDesk และ TightVNC เพื่อควบคุมเครื่องเหยื่อ ➡️ สร้างบัญชีผู้ใช้ลับที่มีสิทธิ์ระดับ admin เพื่อรักษาการเข้าถึง ➡️ พัฒนามาจาก banking trojan ที่เคยพบในปี 2020 ✅ คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ ควรตั้งค่าบราวเซอร์ให้ถามก่อนดาวน์โหลดไฟล์จากแหล่งที่ไม่รู้จัก ➡️ จำกัดสิทธิ์ผู้ใช้ในระบบ ไม่ควรให้สิทธิ์ระดับ SYSTEM หรือ TrustedInstaller ➡️ ใช้นโยบายควบคุมแอปพลิเคชันเพื่อป้องกันการรันโปรแกรมที่ไม่ได้รับอนุญาต ➡️ อัปเดตระบบและโปรแกรมป้องกันไวรัสอย่างสม่ำเสมอ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ Windows ⛔ การคลิกลิงก์ในอีเมลที่ดูน่าเชื่อถืออาจเปิดทางให้มัลแวร์เข้ามา ⛔ โปรแกรม AnyDesk และ TightVNC แม้จะถูกต้องตามกฎหมาย แต่สามารถถูกใช้ในทางร้ายได้ ⛔ การปิดการทำงานของ Windows Security โดยมัลแวร์จะทำให้ระบบไร้การป้องกัน ⛔ บัญชีผู้ใช้ลับที่ถูกสร้างขึ้นอาจยังอยู่แม้จะลบมัลแวร์ไปแล้ว ⛔ การใช้ภาษา EPL ทำให้เครื่องมือวิเคราะห์ทั่วไปไม่สามารถตรวจจับได้ https://hackread.com/mostererat-windows-anydesk-tightvnc-access/

🧠 “Research Goblin: GPT-5 เปลี่ยน ChatGPT ให้กลายเป็นเครื่องมือค้นหาที่ฉลาดเกินคาด!” ลองจินตนาการว่า...คุณมีผู้ช่วยส่วนตัวที่ไม่เพียงแค่ตอบคำถาม แต่ยังสามารถค้นหาข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตแบบเจาะลึก คิดวิเคราะห์ และสรุปผลให้คุณได้อย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องเล็กน้อยอย่าง “เค้กป๊อปใน Starbucks UK” หรือเรื่องซับซ้อนอย่าง “ประวัติอุโมงค์ใต้หน้าผาใน Exeter Quay” — นั่นคือสิ่งที่ GPT-5 ในโหมด “Thinking” ทำได้ และ Simon Willison เรียกมันว่า “Research Goblin” Simon ทดสอบ GPT-5 ผ่าน ChatGPT บนมือถือ โดยใช้เสียงพูดแทนการพิมพ์ และพบว่ามันสามารถค้นหาข้อมูลได้ลึกกว่าที่คาดไว้ เช่น การระบุชื่ออาคารจากภาพถ่าย, การค้นหาประวัติสถานที่, หรือแม้แต่การเปรียบเทียบซูเปอร์มาร์เก็ตในอังกฤษอย่าง Aldi กับ Lidl โดย GPT-5 ไม่เพียงแค่ตอบ แต่ยังเสนอการค้นหาเพิ่มเติม เช่น การหาพิกัด, การวิเคราะห์เอกสาร PDF, และแม้แต่การร่างอีเมลเพื่อขอข้อมูลจากหน่วยงานท้องถิ่น สิ่งที่ทำให้ GPT-5 โดดเด่นคือความสามารถในการ “คิดแบบสลับขั้นตอน” (interleaved thinking) ซึ่งหมายถึงการค้นหา-วิเคราะห์-ค้นหาใหม่อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ได้คำตอบที่แม่นยำที่สุด โดยไม่ต้องพึ่งพาการป้อนคำสั่งซ้ำๆ จากผู้ใช้ ✅ GPT-5 ในโหมด Thinking เปลี่ยน ChatGPT ให้กลายเป็นเครื่องมือค้นหาขั้นสูง ➡️ Simon Willison ตั้งชื่อเล่นว่า “Research Goblin” ➡️ ใช้บนมือถือผ่านการพูดด้วย voice keyboard ➡️ สามารถค้นหาข้อมูลได้ทั้งเรื่องเล็กและเรื่องซับซ้อน ➡️ ทำงานแบบ chain-of-thought: ค้นหา → วิเคราะห์ → ค้นหาเพิ่ม ➡️ ใช้ Bing เป็นแหล่งข้อมูลหลักในการค้นหา ➡️ สามารถอ่านและวิเคราะห์เอกสาร PDF ได้ ➡️ เสนอการร่างอีเมลเพื่อขอข้อมูลจากหน่วยงานจริง ➡️ ทำงานได้ดีแม้ในคำถามที่ไม่มีคำตอบแน่ชัด เช่น การเปรียบเทียบความ “หรู” ของซูเปอร์มาร์เก็ต ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ ระบุชื่ออาคารจากภาพถ่าย (The Blade) ➡️ ค้นหาประวัติอุโมงค์ใต้หน้าผาใน Exeter Quay พร้อมพิกัดและแผนที่ ➡️ ตรวจสอบว่ามีเค้กป๊อปใน Starbucks UK หรือไม่ ➡️ วิเคราะห์ความแตกต่างระหว่าง Aldi กับ Lidl ทั้งในด้านภาพลักษณ์และตลาด ➡️ ตรวจสอบการสแกนหนังสือเพื่อใช้เป็นข้อมูลฝึก AI โดย Anthropic ‼️ คำเตือนในการใช้งาน GPT-5 Search ⛔ แม้จะมีความสามารถสูง แต่ยังไม่ควรใช้แทนการตรวจสอบจากแหล่งข้อมูลทางการโดยตรง ⛔ อาจมีความล่าช้าในการตอบเมื่อใช้โหมด Thinking ⛔ ผู้ใช้ต้องมีวิจารณญาณในการแยกแยะข้อมูลจริงจากการสังเคราะห์ ⛔ ไม่ควรให้ AI ส่งอีเมลหรือดำเนินการแทนผู้ใช้โดยอัตโนมัติ ⛔ การใช้ AI ในการค้นหาข้อมูลอ่อนไหว เช่น กฎหมายหรือการแพทย์ ควรมีผู้เชี่ยวชาญร่วมตรวจสอบ https://simonwillison.net/2025/Sep/6/research-goblin/

🧾 “ย้อนอดีตสู่อนาคต: ทำไมการจัดรูปแบบโค้ดควรเป็นเรื่องไม่จำเป็นตั้งแต่ยุค 80” ลองจินตนาการว่า...คุณกำลังเขียนโค้ดในปี 2025 แต่ยังต้องมานั่งเถียงกันเรื่องการเว้นวรรค, การใช้ tab หรือ space, หรือแม้แต่การตั้งค่า eslint ที่ทำให้ทีมปวดหัว ทั้งที่ปัญหาเหล่านี้ “ถูกแก้ไปแล้วตั้งแต่ยุค 80”! บทความนี้เล่าย้อนถึงประสบการณ์ของผู้เขียนกับครูสอนคอมพิวเตอร์ในโรงเรียนมัธยมที่เคยทำงานกับคอมไพเลอร์ภาษา Ada และ Rational R1000 ซึ่งเป็น workstation ที่ล้ำหน้ามากในยุคนั้น โดยใช้ระบบที่เรียกว่า DIANA (Descriptive Intermediate Attributed Notation for Ada) แทนการเก็บ source code แบบข้อความธรรมดา DIANA เป็น IR (Intermediate Representation) ที่สามารถแสดงผลในรูปแบบใดก็ได้ตามที่ผู้ใช้ต้องการ โดยไม่ต้องสนใจเรื่องการจัดรูปแบบโค้ดเลย เพราะสิ่งที่แสดงออกมาเป็นเพียง “ภาพพิมพ์สวยๆ” ของโครงสร้างโปรแกรมที่แท้จริง ซึ่งถูกจัดเก็บเป็นต้นไม้ข้อมูล (program tree) และแก้ไขได้โดยตรงผ่าน editor แบบ projectional editing Rational R1000 ยังมีฟีเจอร์ล้ำยุค เช่น incremental compilation, semantic analysis, version control และ debugging ที่ฝังอยู่ในระบบตั้งแต่ต้น ซึ่งช่วยให้การพัฒนาโปรแกรมขนาดใหญ่เป็นไปอย่างรวดเร็วและแม่นยำ แม้วันนี้เราจะมีเครื่องมือที่ดีขึ้น เช่น Claude ที่ช่วย refactor โค้ดได้ง่าย แต่ในเรื่องของการจัดรูปแบบ เรากลับถอยหลัง เพราะยังต้องเสียเวลาไปกับการตั้งค่าลินเตอร์และการตกแต่งโค้ด ทั้งที่เทคโนโลยีในอดีตเคยทำให้สิ่งเหล่านี้ “ไม่จำเป็น” มาแล้ว ✅ แนวคิดจากยุค 80 ที่ล้ำหน้ากว่าปัจจุบัน ➡️ DIANA เป็น IR ที่ใช้แทนการเก็บ source code แบบข้อความ ➡️ ผู้ใช้สามารถตั้งค่าการแสดงผลโค้ดได้ตามใจ โดยไม่กระทบต่อการทำงาน ➡️ Rational R1000 ใช้ DIANA เป็นแกนหลักในการพัฒนาโปรแกรม ➡️ ระบบสามารถแก้ไขโครงสร้างโปรแกรมโดยตรงผ่าน projectional editing ➡️ ไม่ต้องเถียงเรื่อง tab vs space หรือ eslint-config อีกต่อไป ✅ ฟีเจอร์ล้ำยุคของ Rational R1000 ➡️ มี incremental compilation สำหรับภาษา strongly typed ➡️ รองรับ semantic analysis และ version control ในตัว ➡️ ใช้ในการพัฒนาโปรแกรมระดับชาติ เช่น ISS และ F-22 ➡️ เป็นต้นกำเนิดของ UML โดย Grady Booch ➡️ IDE ที่ฝังอยู่ในระบบสามารถ debug และ refactor ได้ทันที ✅ บทเรียนสำหรับยุคปัจจุบัน ➡️ Claude และ AI agent ช่วยให้ refactor โค้ดได้ง่ายขึ้น ➡️ แต่การจัดรูปแบบโค้ดยังเป็นปัญหาที่ไม่ควรมีอีกต่อไป ➡️ ควรพิจารณาแนวทางใหม่ เช่น projectional editing หรือการใช้ IR ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการพึ่งพาเครื่องมือจัดรูปแบบ ⛔ การถกเถียงเรื่อง formatting อาจทำให้เสียเวลาโดยไม่จำเป็น ⛔ การบังคับใช้ eslint หรือ prettier อาจสร้างความขัดแย้งในทีม ⛔ การยึดติดกับรูปแบบโค้ดอาจบดบังเป้าหมายที่แท้จริงของการพัฒนา ⛔ การไม่เข้าใจโครงสร้างภายในของโค้ด อาจทำให้ refactor ผิดพลาด https://maxleiter.com/blog/formatting

🔐 “Signal เปิดตัวฟีเจอร์ Secure Backups สำรองข้อมูลแบบเข้ารหัส ปลอดภัยขั้นสุด!” ลองจินตนาการว่า...คุณใช้ Signal เป็นช่องทางหลักในการสื่อสารกับคนสำคัญ ไม่ว่าจะเป็นข้อความหวานๆ รูปครอบครัว หรือเอกสารลับทางธุรกิจ แล้ววันหนึ่งโทรศัพท์คุณพังหรือหาย—ทุกอย่างหายไปหมด ไม่มีทางกู้คืนได้เลย นั่นคือปัญหาที่ Signal เพิ่งแก้ไขด้วยฟีเจอร์ใหม่ “Secure Backups” ซึ่งเปิดให้ใช้ในเวอร์ชันเบต้าบน Android แล้ว และจะตามมาใน iOS และ Desktop เร็วๆ นี้ ฟีเจอร์นี้ให้ผู้ใช้ “เลือกเปิดใช้งานเอง” (opt-in) เพื่อสำรองข้อมูลการสนทนาแบบเข้ารหัสปลายทาง (end-to-end encrypted) โดยไม่มีใคร—including Signal เอง—สามารถเข้าถึงได้ ยกเว้นคุณคนเดียวผ่าน “รหัสกู้คืน” ที่ยาวถึง 64 ตัวอักษร ซึ่งถ้าคุณทำหาย ก็ไม่มีใครช่วยคุณได้เลย ที่น่าสนใจคือ Signal ยังเปิดตัวระบบสมัครสมาชิกแบบเสียเงินครั้งแรกในประวัติศาสตร์ของแอป เพื่อให้คุณสามารถสำรองไฟล์มีเดียย้อนหลังเกิน 45 วันได้ โดยคิดค่าบริการเพียง $1.99 ต่อเดือน ซึ่งถือว่าถูกมากเมื่อเทียบกับบริการอื่นที่มักแลกมาด้วยการขายข้อมูลผู้ใช้ และทั้งหมดนี้ยังคงยึดมั่นในหลักการ “ไม่เก็บข้อมูลผู้ใช้” และ “ไม่ผูกบัญชีสำรองกับตัวตนของผู้ใช้” ซึ่งเป็นหัวใจของ Signal มาตลอด ✅ ฟีเจอร์ใหม่: Secure Backups ➡️ เปิดให้ใช้ในเวอร์ชันเบต้าบน Android แล้ว ➡️ จะขยายไปยัง iOS และ Desktop ในอนาคต ➡️ เป็นฟีเจอร์แบบ opt-in ผู้ใช้ต้องเปิดใช้งานเอง ➡️ สำรองข้อมูลแบบเข้ารหัสปลายทาง (end-to-end encryption) ➡️ สำรองข้อความทั้งหมดและไฟล์มีเดียย้อนหลัง 45 วันได้ฟรี ➡️ มีระบบสมัครสมาชิก $1.99/เดือน สำหรับการสำรองไฟล์มีเดียย้อนหลังเกิน 45 วัน ➡️ ใช้เทคโนโลยี zero-knowledge ไม่ผูกกับบัญชีผู้ใช้หรือข้อมูลการชำระเงิน ➡️ สำรองข้อมูลใหม่ทุกวันโดยอัตโนมัติ ➡️ ข้อมูลที่ถูกตั้งให้ลบภายใน 24 ชั่วโมงจะไม่ถูกสำรองไว้ ✅ ความปลอดภัยของระบบ ➡️ ใช้รหัสกู้คืน 64 ตัวอักษรที่สร้างบนอุปกรณ์ของผู้ใช้ ➡️ Signal ไม่สามารถเข้าถึงหรือกู้คืนรหัสนี้ได้ ➡️ แนะนำให้เก็บรหัสไว้ในที่ปลอดภัย เช่น สมุดโน้ตหรือ password manager ➡️ ไม่มีการเชื่อมโยงข้อมูลสำรองกับบัญชีผู้ใช้โดยตรง ‼️ คำเตือนสำคัญ ⛔ หากทำรหัสกู้คืนหาย จะไม่สามารถกู้คืนข้อมูลได้อีกเลย ⛔ ข้อมูลที่ถูกลบหรือตั้งให้หายไปภายใน 24 ชั่วโมงจะไม่อยู่ในสำรอง ⛔ ผู้ใช้ต้องเปิดใช้งานฟีเจอร์เอง มิฉะนั้นจะไม่มีการสำรองข้อมูลใดๆ ⛔ การสำรองข้อมูลมีข้อจำกัดในเวอร์ชันฟรี (45 วันของไฟล์มีเดีย) https://signal.org/blog/introducing-secure-backups/

🎙️ เรื่องเล่าจากความไม่เชื่อใจ : กฎหมาย Chat Control เปิดช่องทางให้รัฐบาลเข้าถึงข้อมูลส่วนตัว ลองจินตนาการว่า ทุกข้อความที่คุณส่ง ไม่ว่าจะเป็นการพูดคุยกับคนรัก การปรึกษาแพทย์ หรือแม้แต่การแชร์ภาพลูกน้อยในอ่างอาบน้ำ—ถูกสแกนโดยระบบอัตโนมัติของรัฐบาล แล้วถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลที่อาจถูกแฮกได้ทุกเมื่อ นี่คือสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นในยุโรป หากกฎหมาย “Chat Control” ผ่านการอนุมัติในเดือนตุลาคมนี้ กฎหมายนี้เสนอให้ผู้ให้บริการแชท อีเมล โซเชียลมีเดีย และคลาวด์ ต้องสแกนทุกข้อความและไฟล์ของผู้ใช้ แม้แต่ข้อความที่เข้ารหัสแบบ end-to-end ก็ไม่รอดพ้นจากการตรวจสอบ โดยอ้างว่าเป็นการป้องกันการล่วงละเมิดทางเพศเด็ก แต่ในความเป็นจริง มันอาจกลายเป็นเครื่องมือเฝ้าระวังที่ทำลายสิทธิส่วนบุคคลของทุกคน สิ่งที่น่ากังวลคือ ระบบนี้มีอัตราการแจ้งเตือนผิดพลาดสูงถึง 80% จากข้อมูลของตำรวจสวิตเซอร์แลนด์ และในเยอรมนี กว่า 40% ของคดีที่เกิดจากการแจ้งเตือนนั้น กลับเป็นการสอบสวนเด็กที่ส่งภาพกันเองโดยสมัครใจ ซึ่งอาจกลายเป็นการตีตราเด็กว่าเป็นอาชญากรโดยไม่ตั้งใจ นอกจากนี้ การบังคับให้เปิดช่องทางให้รัฐบาลเข้าถึงข้อมูลส่วนตัว ยังเปิดโอกาสให้แฮกเกอร์และรัฐบาลเผด็จการสามารถใช้ช่องโหว่เหล่านี้ในการสอดแนมประชาชนทั่วโลก ไม่ใช่แค่ในยุโรปเท่านั้น เพราะหากคุณติดต่อกับคนในยุโรป ข้อมูลของคุณก็จะถูกสแกนไปด้วย สิ่งที่ควรทำคือการสนับสนุนการเข้ารหัสแบบ end-to-end อย่างแท้จริง การเพิ่มทรัพยากรให้กับองค์กรที่ทำงานด้านการปกป้องเด็ก และการให้ความรู้แก่เด็กและผู้ปกครองเกี่ยวกับความปลอดภัยทางดิจิทัล ไม่ใช่การสอดแนมทุกคนอย่างไร้ขอบเขต https://www.privacyguides.org/articles/2025/09/08/chat-control-must-be-stopped/

🎙️ เรื่องเล่าจากแป้นพิมพ์: เมื่อ Return ไม่ได้แค่ “ขึ้นบรรทัดใหม่” แต่เป็นสัญลักษณ์ของการเปลี่ยนยุค ในจินตนาการของคนทั่วไป การเปลี่ยนจากเครื่องพิมพ์ดีดไปสู่คอมพิวเตอร์ดูเหมือนจะเรียบง่าย—แค่เอาจอและ CPU มาต่อกับแป้นพิมพ์ก็จบ แต่ความจริงนั้นซับซ้อนกว่ามาก และไม่มีปุ่มไหนสะท้อนการเปลี่ยนผ่านนี้ได้ดีเท่ากับ “Return” เริ่มจากเครื่องพิมพ์ดีดในยุค 1870s ที่ไม่มีแม้แต่ปุ่ม 0 หรือ 1 เพราะถูกตัดออกเพื่อลดต้นทุน ผู้ใช้ต้องพิมพ์ O แทน 0 และ l แทน 1 หรือแม้แต่ใช้ดินสอเติมสัญลักษณ์ที่ขาดหายไป การพิมพ์ซ้อนทับเพื่อสร้างสัญลักษณ์ใหม่กลายเป็นศิลปะที่เรียกว่า “concrete poetry” คันโยก “carriage return” คือกลไกที่พากระดาษขึ้นบรรทัดใหม่และเลื่อนหัวพิมพ์กลับไปทางซ้าย แต่เมื่อเครื่องพิมพ์ดีดไฟฟ้าเข้ามาในยุค 1940s–1950s คันโยกนี้ก็กลายเป็นปุ่ม “Return” ที่กดง่ายขึ้นถึง 425 เท่า จากนั้น teletypes ก็เข้ามาแทนที่ Morse code โดยใช้แป้นพิมพ์ QWERTY ส่งข้อความผ่านสายไฟ แต่การเลื่อนหัวพิมพ์กลับไปทางซ้าย (Carriage Return) ใช้เวลานานกว่าการขึ้นบรรทัดใหม่ (Line Feed) จึงต้องแยกเป็นสองรหัส—CR และ LF—ซึ่งกลายเป็นปัญหาที่นักพัฒนายังเจอในทุกวันนี้ เมื่อ word processor เข้ามาในยุค 1970s–1980s การพิมพ์กลายเป็นข้อมูลที่แก้ไขได้ การขึ้นบรรทัดใหม่จึงไม่ใช่เรื่องของกลไกอีกต่อไป แต่เป็นเรื่องของ “text reflow” ที่ต้องปรับอัตโนมัติเมื่อมีการแก้ไขข้อความ Return จึงกลายเป็นปุ่มที่ใช้เฉพาะการขึ้นย่อหน้า ส่วนการขึ้นบรรทัดใหม่ต้องใช้ soft return, hard return หรือแม้แต่ modifier key เมื่อคอมพิวเตอร์เริ่มมีหน้าจอและฟอร์มให้กรอกข้อมูล ปุ่ม Return ก็ถูกเปลี่ยนชื่อเป็น Enter เพื่อสื่อถึงการ “ส่งข้อมูล” ไม่ใช่แค่ “ขึ้นบรรทัดใหม่” และนั่นคือจุดเริ่มต้นของความสับสนที่ยังอยู่จนถึงทุกวันนี้ ✅ จุดกำเนิดของ Return บนเครื่องพิมพ์ดีด ➡️ เริ่มจากคันโยกที่เลื่อนหัวพิมพ์กลับไปทางซ้ายและขึ้นบรรทัดใหม่ ➡️ กลายเป็นปุ่ม “Return” เมื่อเครื่องพิมพ์ดีดไฟฟ้าเข้ามา ➡️ ลดแรงที่ต้องใช้ในการพิมพ์ลงอย่างมหาศาล ✅ การแยก CR และ LF บน teletypes ➡️ Carriage Return (CR) เลื่อนหัวพิมพ์กลับไปทางซ้าย ➡️ Line Feed (LF) ขึ้นบรรทัดใหม่ ➡️ ถูกแยกเป็นสองรหัสเพื่อให้ระบบทันกับความเร็วในการส่งข้อมูล ✅ การเปลี่ยนแปลงในยุค word processor ➡️ Return ใช้เฉพาะการขึ้นย่อหน้า ➡️ การขึ้นบรรทัดใหม่ต้องใช้ soft return หรือ modifier key ➡️ เกิดแนวคิด “text reflow” ที่ปรับข้อความอัตโนมัติ ✅ การเปลี่ยนชื่อเป็น Enter บนคอมพิวเตอร์ ➡️ ใช้ Enter เพื่อสื่อถึงการ “ส่งข้อมูล” หรือ “ยืนยันคำสั่ง” ➡️ IBM และ Apple เลือกใช้ชื่อแตกต่างกัน: IBM ใช้ Enter, Apple ใช้ Return ➡️ ปุ่มเดียวกันมีความหมายต่างกันตามบริบทของซอฟต์แวร์ ✅ ความซับซ้อนของแป้นพิมพ์ยุคใหม่ ➡️ ปุ่มเดียวอาจมีหลายหน้าที่ เช่น Return, Enter, Execute, New Line ➡️ Modifier key เช่น Shift, Ctrl, Alt เปลี่ยนพฤติกรรมของปุ่ม ➡️ การออกแบบแป้นพิมพ์ต้องรองรับหลายบริบทและหลายภาษา https://aresluna.org/the-day-return-became-enter/

🎙️ เรื่องเล่าจากกล้องมือถือ: เมื่อ Meta แอบดูภาพในเครื่องคุณ ลองจินตนาการว่า ภาพถ่ายในมือถือของคุณ—ไม่ว่าจะเป็นรูปครอบครัว รูปอาหาร หรือแม้แต่ภาพที่คุณไม่เคยโพสต์—อาจถูกสแกนโดย Meta เพื่อสร้าง “ไอเดียสร้างสรรค์” โดยที่คุณไม่รู้ตัว ผู้ใช้ Facebook หลายคนเพิ่งค้นพบว่าในแอปมีการเปิดใช้งานฟีเจอร์ “Camera Roll Sharing Suggestions” ซึ่งอนุญาตให้ Meta เข้าถึงและวิเคราะห์ภาพในเครื่องเพื่อเสนอคอลลาจ, อัลบั้มธีม, หรือรีแคปรายเดือนแบบ AI โดยที่บางคนไม่เคยเห็น popup ขออนุญาตเลยด้วยซ้ำ แม้ Meta จะยืนยันว่าฟีเจอร์นี้ “ไม่เปิดโดยอัตโนมัติ” และ “ไม่ใช้เพื่อโฆษณา” แต่ผู้ใช้จำนวนมากกลับพบว่ามันถูกเปิดไว้แล้วในแอปของตัวเอง และไม่แน่ใจว่าตนเคยกดยินยอมหรือไม่ สิ่งที่น่ากังวลคือ แม้ภาพจะไม่ถูกแชร์ออกไป แต่การที่บริษัทสามารถเข้าถึงและเก็บภาพที่เราไม่เคยตั้งใจให้ใครเห็น ก็ถือเป็นการละเมิดความเป็นส่วนตัวในระดับลึก โดยเฉพาะเมื่อไม่มีการแจ้งเตือนอย่างชัดเจน ✅ ฟีเจอร์ Camera Roll Sharing Suggestions ของ Meta ➡️ ใช้ AI วิเคราะห์ภาพในเครื่องเพื่อเสนอคอลลาจ, อัลบั้มธีม, และรีแคป ➡️ ข้อมูลที่ใช้รวมถึงวันที่ถ่าย, ใบหน้า, วัตถุ, และสถานที่ในภาพ ➡️ ผลลัพธ์จะมองเห็นได้เฉพาะผู้ใช้ เว้นแต่เลือกแชร์เอง ➡️ Meta ยืนยันว่าไม่ใช้ข้อมูลนี้เพื่อโฆษณา ✅ วิธีตรวจสอบและปิดฟีเจอร์นี้ ➡️ เปิดแอป Facebook แล้วไปที่ Menu > Settings & Privacy > Settings ➡️ เลื่อนลงไปที่ “Camera Roll Sharing Suggestions” ➡️ ปิดสวิตช์สองตัว: “Get camera roll suggestions…” และ “Allow cloud processing…” ➡️ เมื่อปิดแล้ว Meta จะหยุดสแกนภาพใหม่ และลบภาพที่อัปโหลดภายใน 30 วัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ฟีเจอร์นี้ยังอยู่ในช่วงทดสอบในสหรัฐฯ และแคนาดา ยกเว้นบางรัฐที่มีกฎหมายคุ้มครองข้อมูล ➡️ Meta เคยมีประวัติปัญหาด้านความเป็นส่วนตัว เช่นกรณี Cambridge Analytica ➡️ การสแกนภาพที่ไม่เคยอัปโหลดถือเป็นการขยายขอบเขตการเก็บข้อมูลอย่างเงียบ ๆ https://www.zdnet.com/article/meta-might-be-secretly-scanning-your-phones-camera-roll-how-to-check-and-turn-it-off/

📶 สัญญาณไร้สายที่ “เลี้ยวได้” — เมื่อกำแพงไม่ใช่ปัญหาอีกต่อไป ลองจินตนาการว่า Wi-Fi หรือ 5G ในบ้านของคุณสามารถส่งข้อมูลระดับ terabit ได้แม้มีผนังหรือคนเดินผ่าน — นี่ไม่ใช่แค่ฝันล้ำยุค แต่เป็นสิ่งที่นักวิจัยจาก Princeton กำลังทำให้เป็นจริง ปัญหาของคลื่นความถี่สูง เช่น sub-terahertz คือมันให้แบนด์วิดท์มหาศาล แต่ก็เปราะบางมาก — แค่มีคนเดินผ่านหรือมีชั้นวางหนังสือก็อาจทำให้สัญญาณขาดหายได้ทันที ทีมวิจัยนำโดย Yasaman Ghasempour ได้พัฒนาเทคนิคใหม่โดยใช้ neural network ฝึกให้ “เรียนรู้” วิธีโค้งสัญญาณเลี่ยงสิ่งกีดขวาง โดยเปรียบเทียบกับนักบาสที่ฝึกยิงลูกซ้ำ ๆ จนรู้ว่าต้องปรับมุมอย่างไรในแต่ละสถานการณ์ แทนที่จะยิงสัญญาณจริงทุกครั้ง นักศึกษาปริญญาเอก Atsutse Kludze สร้าง simulator ให้ระบบฝึกในโลกเสมือน ซึ่งช่วยลดเวลาและทรัพยากรในการฝึกอย่างมหาศาล เมื่อฝึกเสร็จ ระบบจะใช้ metasurface ที่ฝังอยู่ในตัว transmitter เพื่อปรับรูปร่างของคลื่นให้โค้งได้แบบเรียลไทม์ โดยไม่ต้องพึ่ง reflector หรือโครงสร้างภายนอก ผลลัพธ์คือสัญญาณสามารถวิ่งผ่านพื้นที่ที่มีสิ่งกีดขวางได้อย่างแม่นยำ และยังสามารถปรับตัวได้ทันทีเมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยน เช่น คนเดินผ่านหรือเฟอร์นิเจอร์ถูกขยับ เทคโนโลยีนี้เปิดทางสู่การใช้งาน sub-terahertz band ซึ่งสามารถส่งข้อมูลได้มากกว่าระบบปัจจุบันถึง 10 เท่า เหมาะกับงานที่ต้องการแบนด์วิดท์สูง เช่น VR แบบ immersive หรือรถยนต์ไร้คนขับ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ทีมวิจัยจาก Princeton พัฒนาเทคนิคใหม่ให้สัญญาณไร้สายโค้งเลี่ยงสิ่งกีดขวางได้ ➡️ ใช้ neural network ฝึกให้ระบบเรียนรู้การโค้งสัญญาณแบบนักบาสฝึกยิงลูก ➡️ สร้าง simulator ให้ระบบฝึกในโลกเสมือนแทนการยิงสัญญาณจริง ➡️ ใช้ metasurface ฝังใน transmitter เพื่อปรับรูปร่างของคลื่นแบบเรียลไทม์ ➡️ สัญญาณสามารถปรับตัวได้ทันทีเมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยน ➡️ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ใช้งาน sub-terahertz band ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ sub-terahertz band สามารถส่งข้อมูลได้มากกว่าระบบปัจจุบันถึง 10 เท่า ➡️ เหมาะกับงานที่ต้องการแบนด์วิดท์สูง เช่น VR แบบ immersive และรถยนต์ไร้คนขับ ➡️ งานวิจัยนี้เป็นก้าวสำคัญในการนำคลื่นความถี่สูงมาใช้ในโลกจริง ➡️ ทีมวิจัยประกอบด้วย Haoze Chen, Yasaman Ghasempour และ Atsutse Kludze ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Airy beam เป็นแนวคิดที่เริ่มต้นในปี 1979 สำหรับการโค้งคลื่นวิทยุ ➡️ metasurface คือวัสดุที่สามารถควบคุมคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าได้อย่างแม่นยำ ➡️ sub-terahertz อยู่ในช่วง 100–300 GHz ซึ่งเป็นคลื่นที่มีแบนด์วิดท์สูงมาก ➡️ การใช้ AI ในการควบคุมคลื่นช่วยให้ระบบปรับตัวได้ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน ➡️ เทคโนโลยีนี้อาจนำไปใช้ในเมืองที่มีสิ่งกีดขวางเยอะ เช่น อาคารสูงหรือรถติด https://www.techradar.com/pro/scientists-find-a-way-to-potentially-reach-terabit-speeds-wirelessly-around-obstacles-using-machine-learning-ai-and-yes-metasurfaces